基于复杂网络理论的飞行冲突关键点识别

针对目前空域内航空器防相撞风险骤增,飞行安全态势不容乐观的现状,现有的飞行冲突探测方法难以把握如此复杂的空中冲突态势,不利于航空管制员对空域的飞行安全态势情况进行准确掌控。提出一种基于复杂网络理论的飞行冲突关键点识别方法。首先基于航空器机载防相撞系统（ACAS）保护区模型构建飞行冲突态势网络模型,在此基础上,采用复杂网络理论中的节点度中心性、接近中心性以及PageRank指标结合AHP方法对空域飞行冲突态势网络中所有节点的冲突等级进行评估,找出威胁等级较高的关键航空器及关键位置。仿真结果表明,通过建立飞行冲突态势网络可以合理划分空域内的安全态势等级,同时根据复杂网络节点重要度评价指标能够对存在严重冲突安全威胁的航空器进行有效识别,协助航空管制员全面掌握空域内飞行安全态势。     

基于航线失效的流量重分配策略研究

针对航空网络航线失效情况,基于枢纽航线网络和复杂网络理论,提出了流量重分配优化模型。模型将成本分成航线成本和节点成本,以重分配总成本最小为目标,考虑了非枢纽机场的影响和节点容量,构建了考虑拥堵效应的成本函数,并利用粒子群算法进行求解。最后,以杭州 咸阳航线失效为例进行仿真实验。实验结果表明：提出的模型具有较好的可靠性和有效性,并可以通过调节不同参数影响流量分配成本,提高了模型的可操作性和实践前景。     

基于网络环境的电台模拟训练系统设计与实现

提出了基于TCP/IP的电台模拟训练系统,构建了由主控计算机、电台模拟器、话音交换器、数据传输网络等四个分系统组成的系统框架,设计了系统模块之间的通信和控制协议。系统采用实物模拟仿真技术,实现了电台全部操作和响应过程的模拟。     

一种CDRWPCA网络故障特征提取算法

针对主元成分分析(PCA)在网络故障特征提取过程中可能丢失分类信息的问题,提出了一种中心距离比值加权主元成分分析(CDRWPCA)算法。算法计算样本每维特征的中心距离比值来衡量特征间的差异，并根据特征差异构造权重因子,对更具有鉴别性的特征赋予更大的权重,得到加权数据集;然后对加权数据集运用PCA进行特征提取后将提取后的数据集送入支持向量机(SVM)验证算法的有效性。算法相比较与PCA算法增加了时间复杂度,但相对于PCA算法本身的时间复杂度,增加不多。在网络故障诊断中的实验结果表明算法能在提取特征维数更少的情况下,提高了故障识别率。     

基于模糊单类支持向量机的丢包区分算法

针对现有丢包区分算法难以获取先验知识和不具有推广性的问题,通过对模糊单类支持向量机的改进提出一种新的丢包区分算法。该算法根据无线误码丢包与按序到达包的时延特征分布一致的特点,由按序到达包的时延特征构成训练集,从而将区分误码丢包和拥塞丢包的二分类问题转化为判断丢包是否为误码丢包的单分类问题。由于无需采集两类丢包样本,解决了难以获取先验知识的问题,使新算法能实现在线的模型训练和丢包区分,具有很好的推广能力。仿真结果显示,新算法区分效果良好,提高了无线网络的传输效率。     

基于免疫粒子群的最小连通支配集求解算法

为解决复杂网络最小连通支配集(MCDS)求解算法复杂度高、速度慢及解的精确度差等问题,采用一种免疫粒子群优化(IPSO)算法进行求解.该算法将连通支配集的支配规则转化为基于邻接矩阵的并集约束,并结合图连通分支约束设计优化目标,采用二进制粒子群算法对MCDS进行求解.在求解过程中引入免疫机制,依据网络关键节点与支配节点之间的重叠关系,设置抗原因子,指导粒子群搜索方向、加快算法收敛速度.在随机网络上的仿真实验表明:相较于传统算法,所提算法能够找出网络的MCDS,并且在保证解精度的前提下提高了求解速度.