空基网络中定向自组网关键技术研究综述

基于定向天线的移动自组织网络被广泛应用于军事领域,尤其对于具有易实施、高隐蔽性、高保密性要求的空基网络,定向天线比全向天线更具有优势,它具有更远的传输范围,减小了节点间的相互干扰,能够实现空间复用能力的提升。但是定向天线的引入在增加通信距离的同时也会带来一些问题,给许多协议层带来破坏性的副作用。目前,国内外研究人员已提出多种算法来解决这些问题。结合空基网络的复杂性,研究了国内外提出的基于定向天线的移动自组网数据链路层和网络层的各类算法和协议,总结对比近年来定向邻居发现算法、媒体访问控制协议和定向路由协议三种关键技术,并提出更适合用于空基网络的技术与协议,最后对这些算法和协议的下一步研究提供了一些方向。

基于参数自适应DBSCAN算法的浮标位置数据异常检测

针对遥测遥控系统采集浮标位置数据时易受外在因素的干扰,提出了一种K近邻优化的参数自适应DBSCAN算法,来检测浮标位置数据中的异常点。通过分析数据集的分布特性生成最优邻域距离值ε和邻域内样本点数量MinPts列表,引入卡林斯基-哈拉巴斯指数对列表中的参数进行评分,将最高评分对应的参数作为最优参数,实现DBSCAN算法的自适应聚类。实验结果表明,新算法能够自适应选择最优参数,对浮标遥测位置数据的异常点进行有效检测。

基于物理加密及KNN算法的核军控核查技术研究

现阶段军控核查技术所面临的困难在于:核查人员需要在不探测敏感信息的前提下,对被检核武器的真实性给出准确结论。本工作结合物理掩模加密技术与K近邻算法,提出一种可自主加密识别核武器身份信息的核查系统。利用Geant4搭建基于中子裂变反应的物理加密辐射指纹采集装置,并通过构造多种作弊情景下的样本建立数据库,同时本研究选择KNN算法建立机器学习模型应用于未知项目的身份认证,并从鲁棒性和安全性两方面量化了该核查系统的可行性。结果表明,当样本同位素丰度由武器级铀变为较低级浓缩铀(235U的丰度由96%变为70%及以下)或者样本几何形状发生细微改变时,该系统对这两种典型的作弊情景具有优良的鉴别能力。该核查方法利用智能算法实现了核武器的自主认证,提高效率的同时有效规避了人工篡改和窥探敏感信息的风险,此外,结合物理掩模加密技术,使得敏感信息从始至终没被测量,在一定程度上降低了通过软件后门等手段作弊的风险。基于物理加密及K近邻算法的核军控核查技术能够在保护被测项目敏感信息的基础上,以较高的准确率和效率鉴定其真实性。

基于二层邻居牵制一致性的并网微电网经济优化控制方法

为提高并网微电网系统经济优化响应速度,降低整体发电运行成本,提出二层邻居牵制一致性算法。该算法将成本微增率(incremental cost rate,ICR)定义为状态变量,引入功率偏差消除项快速消除总功率偏差,利用二层邻居项和牵制项实现快速收敛于最优ICR,计算得到各分布式电源(distributed generation,DG)的最优有功出力参考值。随后提出基于二层邻居牵制一致性的并网微电网经济优化控制方法。该方法基于构建的三层分布式分层架构,第一控制层为双闭环反馈的下垂控制,第二控制层采用电压频率优化控制,稳定系统的频率和电压,第三控制层将各DG最优有功出力参考值输出到P/f下垂控制层,从而实现系统经济优化以及负荷功率供需平衡的目标。最后搭建8个DG并联运行系统仿真模型进行仿真实验。仿真结果表明,所提方法能完成有功出力的经济分配,且系统响应性能优,在负荷突增、功率越限、分时电价、拓扑切换、计及线路损耗、即插即用等因素影响系统运行时,所提方法能使微电网快速达到经济优化状态。

基于邻域最优控制的跟踪制导律设计

针对拦截临近空间高超声速飞行器的中制导过程,设计了一种基于邻域最优控制(NOC)的跟踪制导律.首先,采用高斯伪谱法离线设计得到满足终端约束与过程约束的标称最优弹道;其次,为了对标称弹道进行精确跟踪,将弹道满足的一阶最优性必要条件进行二阶变分,在标称弹道邻域内得到一条满足二阶最优的修正弹道;最后,应用间接高斯伪谱法,在离散的勒让德-高斯(LG)点上将转化后的两点边值问题离散为代数方程进行矩阵求逆运算,利用标称弹道数据求得反馈控制律.仿真结果表明,该方法能有效地消除跟踪误差,并且能够满足在线实施的要求.

面向直流配电网尾端功率变换的组合式直流变压器研究

着力于未来直流配电网尾端功率变换应用研究,提出了一种新型高频隔离型组合式直流变压器(ADCT)概念,利用标准化模块来构建所期望的系统结构,并通过临近控制来协调模块功率,进而实现整体平衡。临近控制主要利用谐振变换器的电压箝位特性实现电压平衡,同时利用电磁耦合电流平衡(MC-CB)单元保证模块间的电流平衡。基于标准化模块,将一种新型的IS-IPOP型串并联结构应用于ADCT中。最后,搭建的ADCT硬件实验系统也验证了所提方案的有效性和合理性。

拦截弹中制导最优弹道簇生成

针对临近空间高超声速目标飞行速度快,跟踪预测难的特点,提出在中制导阶段进行最优弹道设计与弹道簇生成用于对目标预测命中区域进行有效覆盖的方法。通过分析临近空间高超声速目标对现有防空体系带来的挑战,阐明了在中制导段进行弹道簇设计与生成的必要性;将中制导段的弹道规划问题视为求解满足多种约束条件下的最优控制问题,应用最优化理论方法得到了基准的最优弹道;应用邻域最优控制理论,针对终端约束条件进行调整,设计了邻域最优弹道簇的生成算法。仿真验证了所提方法的有效性。

搅拌桩施工引起邻近隧道变形的控制措施

为保护拟开挖基坑邻近的地铁隧道,需提前在隧道周围进行搅拌桩加固;但加固的同时会对周围土体产生扰动和变形,因此如何有效地控制搅拌桩施工引起的周围隧道变形成为急需解决的问题。本文结合实际工程,分析研究地铁隧道上方大面积加固深层搅拌桩引起的竖向位移后,提出控制连续成桩数量、隧道上方地基加固、优化打桩顺序、自动监测等控制隧道位移的方法。

考虑相邻交叉口的公交优先信号模型与仿真

在公交系统优先信号模型优化设计中,传统公交信号优先仅考虑公交车辆通过交叉口的影响,而忽视了相邻交叉口所受的影响,因此考虑相邻交叉口通行能力的影响,以总交叉口人均延误为目标,提出以公交优先度作为判别是否优先以及优先程度的决策依据,进而采用绿灯延长和红灯早断两种策略,建立有限的主动优先控制模型。最后,通过VISSIM软件的VAP模块建立仿真模型,并通过案例分析,与无公交优先策略、绝对公交优先策略进行对比分析,结果表明与无公交优先策略相比,所提出的优化控制策略,在中高饱和度下能使总交叉口人均延误平均降低15.7%,在高饱和度下平均降低14.6%。验证了研究成果具有应用价值。

基于即时学习的非线性系统自适应PID控制

当使用先进策略整定PID控制器参数时,往往要依赖于系统所辨识的模型,而模型的精度与优化算法的计算效率直接影响到系统的控制效果.本文利用即时学习算法的本质自适应特点(建模数据在时间与空间上相邻性),来提高辨识模型的精度,并基于广义最小方差的性能指标,用等价多项式的方法,推导出PID形式的控制律,从而避免其他优化算法带来的计算量,提高了控制精度与计算效率.仿真结果验证了该方法的有效性.

基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制

针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性.

基于可控邻域作用CA的城市扩张研究

为了进行城市扩张研究,在使用二分Logistic回归方法从历史数据中挖掘位置特征变量对元胞状态转换影响的基础上,通过引入邻域因子实现了可控邻域作用。研究中,首先建立了一种新的城市元胞自动机(Cellular Automata,CA)模型,然后用该模型在长沙市区及部分周边地区进行了城市扩张进程的模拟和预测,并对结果进行了评价分析。

金氰化浸出过程实时优化

本文以某湿法冶炼厂金氰化浸出过程为背景,建立了动态机理模型,为提高模型参数辨识精度,提出了基于Tikhonov正则化思想利用含噪声的浓度测量数据估计动力学反应速度的策略.为减小模型与实际过程不匹配对实时优化结果的影响,提出了基于对数–线性闸–罚函数和输出反馈的直接输入自适应方法,加入闸–罚函数后,该方法可以解决含有不等式约束的优化问题,将其应用到金氰化浸出过程实时优化中,仿真结果表明在输出测量值无噪声时,该方法能很快地局部收敛到实际过程的最优设定点;而当测量噪声较小或对目标函数影响较小时,该方法也显示出了优越的性能,而且只需要过程标称模型和实际输出,不需要求实际过程数据梯度,受测量噪声影响较小,更易于实际实施,这为湿法冶金全流程优化控制的顺利实施奠定了重要基础.

基于近邻算法的无线传感器网络功率控制

针对因无线传感器网络节点部署的密集性和随机性造成单一、不变的发射功率无法满足无线传感器网络能量高效的要求,提出基于近邻算法的无线传感器网络功率控制算法(NNPC).该算法中Sink节点保存整个网络拓扑结构的信息,利用多近邻算法评估节点密度,确定最优通信距离.结合Friss自由空间模型和两线地面传播模型计算当前网络最优发射功率,Sink节点广播通知节点采用最优发射功率发送数据.如果节点没有接收到广播包,那么节点采用默认的最大发射功率.仿真结果表明,基于近邻算法的网络功率控制算法能提高整个无线传感器网络的生存时间,节省网络的平均能耗.

基于定向天线的移动自组网技术研究综述

对基于定向天线的移动自组网邻居发现和接入控制关键技术进行研究。首先,介绍了其研究背景和意义;其次,分析了当前基于定向天线的MANET中存在的问题,并针对国内外研究现状,介绍了几种解决这些问题的方案。再次,着重介绍了两种比较成熟的基于定向天线的移动自组网邻居发现和接入控制算法SAND和PAMC。最后给出了基于定向天线的邻居发现和接入控制算法的下一步研究方向。

基于神经网络的自整定PID控制器设计

针对非线性时变系统,设计了一种基于神经网络的参数在线自整定PID控制器。该控制器采用基于最近邻聚类方法的RBF神经网络快速学习算法,通过实时在线辨识,建立被控系统的精确模型并得到准确的Jacobian信息;同时将此信息提供给BP神经网络,从而实现PID控制器参数的自动在线整定。仿真结果表明,该方法提高了算法的精度和速度并具有较快的系统响应和良好的跟踪特性。

空间结构类型与街邻关系:城市社区整合的空间视角

本文基于2014年中国劳动力动态调查数据,探讨社区内部空间结构差异对街邻关系的影响,构建了三类社区空间结构:社区社会空间结构、社区物理空间结构和社区生态空间结构。研究发现,社区社会空间指标中社区职业异质性水平越高,街邻关系越差;社区中本地人口比例越高,社区居民的平均社会组织活动参与率越高,街邻关系就越好;居民参与成为人口异质性负效应的补偿效应。社区物理空间指标中隔离性设施(如楼宇门禁)和社区生态空间指标中失调型生态环境污染均会降低街邻关系水平;绿地覆盖率越高,街邻关系就越好。因此,在社区整合重塑中,降低居住区环境污染程度,建设友好型的社区生态环境,积极鼓励和促进居民参加不同类型的社会组织活动,是提升居民街邻关系的重要手段。

基于最优连通功率的无线传感器网络稳定成簇算法

针对节点实际部署中网络易割裂及热点区域节点密集、竞争激烈的情况,提出了一种基于最优连通功率的无线传感器网络稳定成簇算法。算法基于最优邻居节点数,利用可变功率调制技术,有效提高了网络的信道利用率和网络吞吐量,实现了分簇网络的稳定连通和稳定成簇,简化了网络拓扑结构,最大限度地延长了网络生命周期。实验仿真结果表明,算法有效维持了网络的连通性和稳定性,具有较强的自适应能力,在提升网络的整体性能上作用明显。

一种障碍空间数据库中的连续反k近邻查询方法

随着智能移动设备和无线定位技术的飞速发展,使用基于位置服务应用的用户越来越多.特别地,不同于传统的针对固定位置的快照查询,移动的用户往往基于移动轨迹发出连续的查询.在真实和虚拟的空间环境中,障碍物的影响都是广泛存在的,障碍空间内的查询处理技术得到了越来越多的关注,其中,障碍空间内的连续反k近邻查询处理有着重要的应用.对障碍空间中的连续反k近邻查询问题进行了定义和系统的研究,通过定义控制点和分割点,提出了针对该问题的处理框架.进一步地,提出了一系列的过滤和求精算法,包括剪枝数据集、获取障碍物、剪枝和计算控制点和更新结果集等处理策略.基于多种数据集对所提出的算法进行了实验评估.与针对每个数据点进行k近邻计算的基本方法相比,这些方法可以大幅度提高查询处理的CPU和I/O效率.

基于RQPSO-DMPC的多无人机编队自主重构控制方法

针对敌方防御区域内各种威胁,为了实现隐蔽突防并实施对敌有效打击,在突防过程中多无人机(UAV)编队需要进行重构控制,并且编队内的相互避碰问题与通信约束问题也需考虑。通过建立无人机虚拟领航编队模型并引入邻居集,采用分布式模型预测控制(DMPC)同时构建多无人机编队的重构代价函数,提出采用改进量子粒子群优化(RQPSO)算法进行求解,并将求解结果与采用粒子群优化算法的结果进行对比。仿真结果表明,本文算法能够有效控制多无人机编队完成自主重构,实现安全隐蔽突防任务。