LonWorks飞行数据采集系统的网络通信

LonWorks现场总线一般用于对传送速度和数据量要求不高的场合。文章提出了尽量增加数据报文长度和采用令牌管理节点的方法,有效地提高了LonWorks的网络吞吐量。在基于LonWorks的飞行数据采集系统中,采用了该方法来采集、处理飞行器在飞行过程中的高速、大批量的数据,取得了良好的效果。     

无线传感网络中空间失效模式下的数据存储恢复算法

针对空间失效模式下的数据存储和恢复问题,设计了一种基于数据复制的存储和恢复算法.该算法为每个数据节点分配一个冗余节点,在数据节点失效时可以利用冗余节点中的数据来成功恢复数据,并且使整个过程消耗的代价最小.理论分析和仿真实验表明,同Greedy算法相比,在保证成功恢复的同时,该方法显著降低了网络的整体能耗,从而有效延长了网络的生存周期.     

信号检测通道特性标定方法的研究

在控制系统中,经常需要对模拟量系统前向通道的特性进行标定.传统的手工标定方法测试时间长、准确度低及效率低下;而具有强大数据处理功能的微机不仅可以完成对标定测试数据自动、高速的处理,还能够提供操作人员一个良好的人机交互界面,控制整个标定的过程.文章阐述了采用最大似然估计的参数估计思想获得信号检测通道特性参数的原理,并提出了两种基于最小二乘法的标定测试数据处理方法.经实践检验,该方法简便易行,并能满足精度要求.     

无线传感器网络sink群组移动数据传输协议

当无线传感器网络中的多个sink集中移动时,由于现有的路由协议需要每个sink向源节点更新位置,从而造成路由载荷过高的问题。为了解决这种问题,文章提出了一种基于移动sink群组的数据传输协议——群组组头位置更新方式,达到减少路由开销、节省网络能耗的目的。实验证明,本协议在保证数据有效传输的同时,降低了网络能量的损耗,延长了网络寿命。     

面向雷达对抗的电磁态势认知问题研究

针对目前电磁态势认知没有形成统一认识的问题,以电磁态势中的雷达对抗态势为研究对象,提出了态势分层认知的概念,研究了雷达对抗态势知识的获取与分析,随后针对雷达对抗态势知识表示问题,建立了雷达对抗态势知识表示模型,为后续的电磁态势要素计算以及态势表征研究提供了基础。最后梳理了雷达对抗态势与电磁态势的相互关系,为下一步将雷达对抗态势融入电磁态势提供支撑。     

基于卷积神经网络的雷达目标航迹识别研究

现代战争中雷达信号日趋复杂,如何快速准确地从种类繁多、数据量庞大的雷达检测数据中,获取目标航迹的类别信息,为战场指挥提供准确有效的信息是当前急需解决的难题。传统基于人的经验认知的雷达目标航迹识别方法已经无法有效应对瞬息万变的战场和海量数据。根据实际雷达数据特点,提出了使用对数的雷达航迹预处理方法,并构建了基于卷积神经网络的深度学习模型,实现了对雷达对抗中的目标航迹的识别与检测。基于模拟生成的雷达目标航迹数据对提出的数据预处理方法和构建的模型进行测试;实验表明,所提出的方法能很好地实现对目标航迹的检测与识别。     

Impairment-aware QoS provisioning in dual-header OBS networks

Signal degradation due to physical impairments may result in unacceptable bit-error rates of received signals at the destination. Based on earlier work, we study the impairment-aware quality of service (QoS) provisioning problem in dual-header optical burst switching (OBS) networks that employ two control packets for each data burst. At an OBS node, the proposed algorithm schedule bursts for transmission by searching for available resources using admission control and preemption. The algorithm also verifies signal quality. Simulation results show that this algorithm is effective in providing QoS support in OBS networks while considering physical impairment effects.