针对声学场景分类任务中复杂声学环境的特征表示问题, 提出一种联合训练特征提取和分类模型的优化算法。将非负矩阵分解与卷积神经网络的训练相结合, 利用网络的损失值实现对特征提取和网络参数的共同更新, 以学习到更具判别性的有监督特征。在TUT2017数据集上提取对数声谱图作为基础特征, 搭建深度卷积神经网络进行实验验证。仿真结果表明, 所提算法的识别准确率相比优化前提升3.9%, 且优于其他两种常用声学特征, 证明该算法能够有效提升整体分类效果。

多元矢量合成的干扰方法因其能造成波前相位的失真, 被公认为是对抗追踪体制雷达最好的手段之一。但大多数研究都从雷达方分析多元矢量的干扰性能, 需要事先了解雷达的测角体制, 而本文从干扰方的角度考虑, 建立多元矢量合成的干扰场景, 推导合成信号的幅度与相位表达式, 分析多元矢量合成的波形特征, 就中心畸变程度和有效畸变区这两个波形特征, 通过NSGA-Ⅱ算法对各阵元干扰信号幅度增益、相移量、阵元个数等参数进行优化分析。仿真实验表明, 不同阵元数量下波前相位有所不同, 而通过增加适当数量的阵元, 可以有效提高合成波中心畸变的程度, 改善合成波中心点的干扰性能, 但对于有效畸变区影响较小。

空间碎片问题日益严重, 需要对其进行常态化监测。光学观测作为重要的监测手段, 需要依靠快速的光学图像处理技术, 采用天文定位方法得到空间碎片的赤经-赤纬测量信息。星图识别是天文定位的关键步骤, 直接影响着图像处理的速度和结果精度。本文提出了一种改进的基于模糊决策的快速星图识别方法, 在保持快速处理的情况下提高了星表匹配的准确性。利用新疆南山站25 cm望远镜的图像对该方法进行了测试, 取得了良好的效果, 证明了算法的有效性和稳定性。

为了更详尽地描述仿真误差, 对基于三元组的半实物射频仿真的仿真角度误差二维联合概率密度函数(probability density function, PDF)进行了详细研究, 给出了仿真误差的方向性分布。基于重心公式, 在设定馈电幅度相对误差满足高斯分布的基础上, 给出了两个角度方向上的仿真角度误差的联合PDF。结果表明, 三元组对不同方向处的点目标的仿真误差二维联合PDF存在差异; 两个角度方向上的仿真角度误差会存在相关性, 且该相关性会随点目标位置的不同而不同。由于平行于航迹方向与垂直于航迹方向的角度误差对系统的影响不同, 该工作有利于对于半实物射频仿真的等效性进行更精细的评估。

针对地面场景下的红外目标检测易受复杂背景干扰、检测精度不高、易发生误检和漏检的问题, 以车辆红外特征为研究对象, 提出了基于全局感知机制的红外目标检测方法。在以Darknet-53为主干网络的基础上, 结合具有全局信息融合的空间金字塔池化机制, 在增大模型感受域的同时增强了模型的全局信息感知力和抗干扰能力; 设计了平滑焦点损失函数, 解决了图像内因目标相互影响而导致的检测精度不高、易出现误检、漏检等问题。实验表明, 在Infrared-VOC320数据集上, 该算法的平均检测精度为80.1%, 较YOLOv3提高了4.4%, 检测速度达到了56.4 FPS, 有效提高了复杂背景下红外目标的检测精度, 实现了对红外目标的实时检测。

针对电磁信号时-频-空间-能量分析不兼容的问题, 提出一种基于分解时空域电磁辐射信号的数据驱动方法来分析复杂电磁环境。首先, 使用多分辨率动态模态分解方法将复杂电磁信号以不同的分辨率分离为不同时空尺度的模态分量。然后，利用时频分布对各模态瞬时频率和能量特征进行采集。这种动态的分解分析方式能快速侦测电路和电子系统的多方面电磁环境状态, 具有不需要先验数据训练, 不受时频分辨率限制, 可以实时分析和降低数据维数等优点，且提取的动态模式及其频谱分别在空间域和时域具有明确的物理意义。仿真实验显示, 重组信号和原信号的平均误差在-18 dB以下, 证明了所提方法的可行性和优势。

针对异步和系统误差并存情况下的航迹关联问题, 提出利用航迹序列k近邻区间距离的异步抗差航迹关联算法。定义区间序列与区间点的k近邻区间距离度量, 提出系统误差区间化方法, 通过不等长航迹区间序列间的灰色关联度, 利用经典分配法进行航迹关联判定。与传统算法相比, 对系统误差先验信息的要求低。仿真结果表明, 算法能以较高正确率实现稳定关联, 具有良好的抗差性。算法亦可处理异步不等速率航迹关联问题, 无需时域配准, 具有明显的优势。

正侧视阵多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)双基地雷达系统在高重频脉冲体制下, 其地面杂波具有严重的距离依赖性和杂波谱展宽问题。同时, 双基地雷达多维杂波结构使其面临难以获得足够的训练样本、自适应权值算法复杂度高的困难。本文提出一种基于发射主瓣矫正的频率分集阵列(frequency diversity array, FDA)-MIMO双基地雷达距离模糊杂波抑制方法。该方法通过接收端等效发射方向图主瓣矫正, 解决了主瓣照射角度走动的问题。通过等效发射方向图主瓣矫正补偿和接收信号后的反补偿处理, 回波存在距离耦合的相位项, 实现了不同距离杂波的有效区分, 解决了杂波距离模糊问题, 完成杂波抑制。同时, 将三维搜索拆分为“2+1”的形式, 先在发射角频率域和多普勒域对杂波进行抑制并进行目标参数搜索, 再根据得到的目标发射角度和多普勒信息构建降维矩阵, 在接收角频率域进行降维搜索, 解决了杂波样本不足及运算量大的问题。该方法最终解决了双基地预警雷达大场景下地面距离杂波的模糊问题, 仿真实验验证了所提方法的有效性。

复杂电磁场景中多种转发干扰并存, 严重影响了雷达的探测效果, 而传统的波形设计方法多针对一种特定的干扰样式进行分析, 面对多种干扰时对抗效果有限。针对此问题, 对脉内线性调频相位编码脉间频率捷变波形进行了综合优化设计。首先, 在分析脉内脉间多种转发式干扰样式的基础上, 兼顾转发干扰与波形本身特性进行代价函数设计。之后, 利用遗传模拟退火算法优化波形参数, 具有良好的抗干扰效果。最终, 数值仿真实验验证了所设计波形的有效性。

传统的合成孔径雷达地面运动目标指示(synthetic aperture radar ground moving target indication, SAR-GMTI)欺骗干扰技术, 使用两台协同干扰机, 能够生成逼真的虚假运动目标, 但当生成密集虚假运动目标时, 干扰机所需计算量太大, 无法满足电子战中实时生成干扰信号的要求。因此, 本文提出了一种密集虚假运动目标快速生成算法。该算法通过对双干扰机生成的虚假静止目标干扰信号进行复系数调制以控制虚假目标相位, 使其能够被双通道SAR-GMTI系统检测为运动目标; 然后结合SAR大场景欺骗干扰生成技术来生成密集虚假运动目标以降低运算量, 使其具备一定的工程可实现性。仿真实验验证了文中所提方法的有效性。

雷达目标跟踪滤波算法是雷达信号处理的重要组成部分, 在空防预警、战场监视、导弹制导等领域起着重要的作用。本文提出了基于一种新最速下降法的目标跟踪算法。首先建立一种基于改进多项式拟合模型的运动描述模型, 接着用一种新最速下降法来求解运动模型的最优参数, 通过实时的最优运动模型对运动目标航迹进行预测跟踪, 并采用正则化思想去除噪声影响。将本文算法与目前常用的交互多模型跟踪滤波算法进行对比, 仿真结果表明在目标机动和非机动的情况下, 本文算法的精度更高、计算量更小、实时性更好。

针对阵元空间多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达低仰角估计方法运算量和数据传输量太大的问题, 提出了基于波束空间的MIMO雷达精确最大似然(refined maximum likelihood, RML)算法。该算法将阵元空间的数据转换到波束空间, 实现降维处理, 再利用最大似然的思想对波束空间的数据进行测角。计算机仿真结果表明, 相比于基于阵元空间的MIMO雷达RML算法, 所提算法有着良好的测角性能, 并大大降低了算法运算时间。同时, 通过计算机仿真分析了信噪比、仰角、波束指向与目标仰角之间的偏差、阵元数、反射系数误差和天线中心高度等因素对所提算法测角性能的影响。

对于双偏振天气雷达在获取数据分辨率较低情况下的降水粒子分类问题, 提出一种双偏振体制天气雷达下基于修正小波变换插值-树扩展朴素贝叶斯(tree augmented naive Bayesian, TAN)的降水粒子分类方法。首先，需要在原雷达偏振参量数据分辨率比较低的情况下进行修正小波变换插值处理，以获得较高分辨率的雷达偏振参量数据。然后，基于互信息理论利用离散化的高分辨率偏振参量数据进行TAN网络结构和参数训练，得到可用于降水粒子分类的TAN网络。最后, 将高分辨率的雷达偏振参量数据带入到最终获得的TAN网络中以实现降水粒子分类。对实测数据的处理结果表明, 对于低分辨率雷达偏振参量数据, 所提方法可以取得较好的降水粒子分类结果。

针对异源遥感图像的匹配难题, 提出一种基于风格迁移不变特征的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像与光学图像配准算法。首先, 训练SAR图像转换为光学图像的风格迁移网络。然后, 基于风格迁移网络生成人工光学图像及其与原SAR图像之间的差异图, 并利用小波多尺度特性增强人工光学图像和差异图的边缘区域, 二值分割后提取人工光学图像的边缘不变特征。同时, 提取光学基准图像的边缘特征。最后, 通过互相关性准则进行边缘特征匹配, 进而实现原始SAR图像与光学基准图像的精确配准。实验结果表明, 较同类算法, 即使在训练样本不足的条件下, 生成的人工光学图像也能与光学基准图像实现精确配准, 增强了算法的适应性。

传统中断航迹接续关联(track segment consecutive association, TSCA)方法基于假设的目标运动模型, 利用大量先验信息完成关联任务, 存在参数过多、计算复杂、推理时间长等缺点。为了解决以上问题, 提出一种基于注意力机制的生成式TSCA方法。首先设计航迹态势图生成模块, 将原始航迹数据转换为航迹态势图, 作为生成对抗网络的输入。针对航迹噪声影响大和航迹运动特征、中断特征难以提取的问题, 基于生成对抗网络和注意力机制, 设计航迹关联网络, 滤除航迹噪声并完成TSCA。仿真结果证明了所提网络的有效性, 在关联精度和关联速度两方面都超过现有算法。

航材支援保障对于民用飞机安全可靠营运至关重要, 民用飞机运营在不同地区, 以客户需求为牵引的航材支援同时受到地域环境和运输方式的影响。为了实现民用飞机航材敏捷支持, 本文综合考虑多因素的影响, 提出了航材支援网络节点权衡的嵌套层次分析法(nested analytic hierarchy process, NAHP), 以及基于遗传算法(genetic algorithm, GA)的民用飞机多地域航材支援网络模型。结合民用飞机多地域运营特点, 对航材支援网络影响因素进行研究, 并运用NAHP对航材支援网络节点进行权衡分析, 对备选节点的重要性进行排序以得到航材支援网络目标节点, 从而构建以时效性为优化目标的多地域航材支援网络节点类型定位与多式联运路径优化模型, 并进行GA适用性设计以对模型求解。最后, 通过与人工规划航材支援方案对比, 对所提方法和模型的有效性进行验证。结果表明，所提方法能够合理确定航材支援网络节点的类型和辐射范围, 同时以最短时间完成航材支援任务, 可为民用飞机在多地域运营的航材支援网络搭建提供可行的方法和思路。

随着太空和网络空间军事化趋势加剧, 我国太空战略面临着日益严峻的挑战。为保障太空网络安全, 目前迫切需要形成对卫星网络空间的态势理解能力。本文首先提出了太空网络态势理解需要回答的关键性问题, 基于卫星网络态势理解本体和卫星网络态势理解知识图谱, 构建推理规则, 提出基于知识的卫星网络空间态势理解分析方法, 通过对卫星网络空间态势理解知识库进行推理, 实现对卫星网络安全多源情报自动关联分析。最后, 通过案例评估验证了所提方法的正确性和有效性, 为我国天基资产保护辅助决策提供支撑。

在体系化作战背景下, 体系贡献率成为评估装备价值的准则。随着实践和研究的深入, 决策中存在多类型体系贡献率综合问题。本文对多类型体系贡献率的产生机理进行详细论述, 并进一步通过数理分析, 在多样化目标特性与目标层次化特性两种情形下, 剖析多类型贡献率综合存在的计算问题。本文给出了3种多类型贡献率综合计算模型, 包括过程终点求解、基于多目标优化的求解、基于贴合度的求解, 并对三者进行案例说明与比较分析。研究表明，多类型体系贡献率不宜通过线性加权直接综合，而应在不同场景下采取适当的分析模型。

对卫星测控资源调度问题的现状进行了分析, 根据现有场景、需求和任务建立了目标约束满足模型。在系统阐述测控资源、可见弧段、任务需求的基础上, 考虑到测控任务需求间复杂的相互关联关系, 提出了一种基于任务冲突规避的测控资源调度算法。相比其他传统方法, 该算法考虑了全局任务对资源的需求和任务间复杂的关联性, 引入了可行解接受度函数, 避免了传统启发式算法过分贪婪的缺点。实验结果表明, 该算法应用于大规模测控任务资源调度时, 能有效提高任务调度的成功率。

针对防御性制空截击作战中警戒巡逻空域规划问题, 建立了一种有效的空域规划模型。首先, 综合考虑己方兵力部署以及敌机威胁方向, 确定截击线的划设位置。其次, 选择相对角度、敌机速度和敌我距离三项指标构建威胁评估模型, 确定出空域的方向。然后, 根据我机采用的截击战术, 在空域可规划范围内确定空域的位置和数量。最后, 结合敌机可能突击高度的上下限, 计算出空域的高度设置范围, 进而建立一套完整的警戒巡逻空域规划模型。通过不同情景下的仿真实验, 验证了所建模型的合理性和有效性。

星座协同自主任务规划是卫星自主化管理与控制技术中的重要一环。首先, 提出了一种分布式星座协同迭代优化策略, 星座内各星作为独立智能体通过“接收”“更新”“发布”的三阶段协作行为共同参与对整体任务方案的协调寻优。其次, 在该策略的基础上设计了一种分布式协同进化算法, 通过分布于不同卫星的多个亚种群在信息交互中并行进化以持续优化各星方案组合。最后, 在S698PM嵌入式开发环境下进行仿真实验, 通过与贪婪算法、集中式遗传算法以及CPLEX的对比测试, 验证了所提方法在恶劣通信环境下与大规模问题中的适用性和有效性。

新技术环境下复杂产品对数字化设计质量的要求不断提升, 需要进一步提高建模的质量和效率, 解决复杂产品虚拟样机多学科模型的一体化信息集成问题, 以实现复杂产品系统设计及优化。本文以航天制造领域广泛存在的复杂产品为对象, 对元模型、建模方法以及多学科建模过程进行研究与分析, 将多学科优化设计与元模型建模方法相结合, 建立了复杂产品的虚拟样机元模型, 并构建了元模型与学科元模型的转换关系, 形成了虚拟样机多学科建模优化设计方案。

针对通信距离受限条件下的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群协同搜索任务, 考虑防相撞约束, 定制了一种能够在搜索过程中根据机间距离切换交互方法的UAV交互决策机制, 实现了动态环境中的搜索航迹规划。首先, 运用栅格化方法建立包含3种属性的环境认知地图对任务区域进行表征。其次, 考虑多种搜索任务需求, 以最大化搜索效率为目标建立UAV集群协同搜索模型。然后, 根据机间有效通信距离定义了UAV协同搜索过程中的通信状态, 设计了一种能够在通信完全有效、局部有效以及完全失效3种典型场景下切换信息交互方法的信息交互与决策机制。最后, 采用滚动时域优化方法, 实现集群各成员的自主决策与交互行为。仿真结果表明, 所提算法能够在通信距离受限条件下有效完成协同搜索任务, 在完成覆盖搜索任务时能够有效兼顾对动目标的搜索。

针对受模型不确定和外部干扰影响的并联式运载器上升段姿态控制问题, 提出了一种基于广义超螺旋算法的自适应滑模有限时间控制方法。首先, 将姿态跟踪控制问题转化为跟踪误差系统的镇定问题, 建立了面向控制的模型。其次, 将单输入单输出(single input single output, SISO)固定时间广义超螺旋算法拓展应用到多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)耦合非线性系统上, 基于该算法设计了固定时间状态观测器和自适应滑模有限时间控制器, 利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的有限时间稳定特性。最后, 通过与传统比例-微分(proportional and differential, PD)控制器仿真对比, 验证了该方法具有更优的控制精度和鲁棒性。

姿态解算是惯性导航过程中的核心环节。针对惯组输出为角速率的情况, 参考单子样姿态算法的思路, 在角速度多项式拟合过程中利用前周期的部分角速率子样信息, 通过对多个不同拟合区间的角速度多项式积分来提取并修正对应采样周期的角增量信息, 进而利用角速率信息和多次修正后的角增量信息构造圆锥误差补偿结构。仿真结果表明, 新算法不仅可以提高姿态的解算频率, 且在一定圆锥频率范围内, 相较于传统算法的计算精度提高2~3个数量级。

针对国内甚长基线干涉测量(very long baseline interferometry, VLBI)观测频率不足, 导致世界时(universal time, UT1)缺乏连续性的现状, 提出将国内宽带VLBI系统(VLBI2010)解算的UT1序列及国际全球卫星导航定位系统(global navigation satellite system, GNSS)监测评估系统(international GNSS monitoring and assessment system, iGMAS)解算的日长变化ΔLOD序列进行融合, 进而得到更为连续且稳定的UT1序列。该方法的核心是将VLBI2010的UT1序列和iGMAS的ΔLOD序列通过Vondrak算法进行融合, 并结合马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo, MCMC)模拟方法研究了不同测量精度和时间间隔的UT1序列对融合后的UT1精度依赖关系, 以及融合过程中UT1和ΔLOD最优权比的选择, 最后将融合后的数据与IERS 14 C04 UT1序列进行比对。实验结果表明, 2018年和2020年的VLBI2010系统的实测UT1序列与iGMAS的ΔLOD序列融合后, UT1的精度分别达到32 μs和51 μs, 融合后的UT1精度提升超过30%。

采用电推力器实现自主轨道转移是全电推进卫星领域的关键技术之一。针对地球同步轨道(geostationary orbit, GEO)全电推进卫星的轨道提升问题, 将广义优势估计(generalized advantage estimator, GAE)和近端策略优化(proximal policy optimization, PPO)方法相结合, 在考虑多种轨道摄动影响以及地球阴影约束的情况下, 提出了基于强化学习的时间最优小推力变轨策略优化方法。针对状态空间过大、奖励稀疏导致训练困难这一关键问题, 提出了动作输出映射和分层奖励等训练加速方法, 有效提升了训练效率, 加快了收敛速度。数值仿真和结果对比表明, 所提方法更加简单、灵活、高效, 与传统的直接法、间接法以及反馈控制法相比，能够保证轨道转移时间的最优性。

针对存在动态不确定与未知外界扰动的船载稳定平台, 提出基于超螺旋扩张状态观测器(super-twisting extended state observer, STESO)的超螺旋滑模(super-twisting sliding mode, STSM)镇定控制方案。构造STESO, 为平台的动态不确定以及未知外界扰动引起的总扰动提供在线估计, 再依据超螺旋算法设计船载平台STSM镇定控制律, 使得船载平台上支撑面渐近调节于惯性空间中某一期望的位姿不变。仿真及比较结果验证了所设计的船载平台镇定控制律具有较高的鲁棒性、扰动估计精度及镇定控制精度。

针对水下协同搜索中存在通信延时、单个自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)易失效的问题, 提出一种采用分布式协同结构和滚动优化策略, 利用改进型头脑风暴优化(brain storm optimization, BSO)算法优化基于目标存在概率、环境不确定度、协调信息素的目标函数的新方法。仿真结果表明, 所提方法能实现避碰, 并在通信延时情况下仍有能力搜索到所有目标。通过仿真给出了所提方法关键参数的建议取值范围, 并验证了个别AUV在搜索过程中失效对总体搜索效果影响不大, 方法具有很强的实时性和鲁棒性。

针对极区V^b辅助的捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS) 行进间惯性系对准, 提出了基于伪惯导建模的双速度模式惯性系对准算法, 消除由惯导建模引起的极区导航误差放大以及传统惯性系对准过程存在的模型误差问题, 提高极区对准性能。最后通过低纬度车载半实物仿真试验以及极区对准仿真试验对其进行验证。在75°和85°初始纬度, 50次航向对准结果的平均绝对误差和标准差分别为0.507 2°、2.527 3°和0.605 2°、2.875°。试验结果表明, 所提算法是可行且合理的, 可以解决极区SINS行进间惯性系对准中惯导建模以及对准模型所存在的问题, 提高极区对准的性能。

为满足卫星有效载荷数据传输系统高速、高可靠性的需求, 提出一种基于L&R(Luise and Reggiannini)算法的高速低复杂度可重构频偏恢复实现方案。为便于算法逻辑架构实现, 对算法的函数功能进行分解及模块化设计; 为减少乘法器资源消耗, 采用复用分解的自相关函数模块; 为提高L&R算法的精度, 对导频段自相关函数进行多段叠加。结果表明, 高速低复杂度可重构频偏恢复实现方案解调性能损失接近为0 dB, 且优化后的算法结构相比于直接结构可减少92.59%的乘法器消耗, 拆分的自相关函数功能模块具有可复用性和重构性。该算法的可工作时钟速率高达370.37 MHz, 在高速接收机中具有极高的应用价值。

为了满足密集的用户需求, 正在发展的蜂窝网络增加了移动系统下的能量消耗, 但更广的网络覆盖范围和功耗更低的无线通信系统也给无线通信系统带来了更多的挑战。针对这些持续增长的需求, 本文设计了一种能实现能量效率最大化的多小区大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统下行链路的实现方法, 提出了在非完美信道状态信息(channel state information, CSI)情况下包含基站天线数、导频复用因子以及用户数量等参数的信干噪比最佳闭式表达, 通过最大比合并(maximal ratio combining, MRC)接收技术推导出大规模MIMO系统的下行链路频谱效率, 再根据功耗模型得到系统的整体能量效率, 利用交替迭代的优化算法进行优化求解, 得出最大能效时的相关参数数值。由仿真结果可知, 本文所提的多小区大规模MIMO系统的下行链路的实现方法与现有多小区方法相比, 能量效率有12.2%的提升, 并且对于环境的变化有更好的鲁棒性, 对于多小区大规模MIMO系统具有一定参考意义。

多进制频移键控正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing multiple frequency shift keying, OFDM-MFSK)调制能抵抗水声信道中的多径衰落和多普勒效应, 且无需复杂的信道估计与均衡, 适合低成本的水声通信机设计。针对OFDM-MFSK水声通信系统, 提出了一种差错控制编码方法, 具体思想为在使用OFDM-MFSK传输原数据的同时调制子载波的相位以传输另一路编码, 接收端结合两种解调方式, 利用编码的差错图样与校验码实现数据的纠错。相比于其他前向纠错编码, 此种差错控制方法的码长短、编解码复杂度低, 结合OFDM-MFSK调制, 能在保证通信可靠性和实时性的同时降低水声通信系统的实现成本, 适用于低速率水声通信系统的设计。

针对太赫兹无线个域网络中跨个域网(personal area network, PAN)通信存在的常规信道时间分配时段(normal channel time allocation period, N-CTAP)部分常规节点数据传输受干扰影响节点通信的成功率等问题, 提出一种太赫兹网络的高效自适应报告方法(efficient adaptive reporting approach of terahertz network, EARA-T)。该方法将常规节点细分为正常节点和边缘节点, 在节点入网前及入网后将节点类型信息及时高效地报告给所在PAN的微微网控制器(piconet coordinator, PNC), 以便于PNC在时隙分配上采取有效措施降低甚至消除网间干扰对数据传输的影响。通过使用OPNET软件进行仿真验证, 相较于FDP协议和FCP协议, 所提方法信息报告控制开销和时延的降低分别不少于14.1%和3.7%, 信息报告成功率提高了0.4%。

为了提高空天地一体化车载网络(space-air-ground integrated vehicular networks, SAGVN)内用户的网络服务质量体验, 解决不同网络间相互协同的问题, 提出了面向用户需求的SAGVN任务分配策略。基于用户信号强度、时延、网络费用和带宽需求, 利用效用函数理论和层次分析法(analytic hierarchy process, AHP), 构建用户需求和满意度描述框架。将网络任务分配过程抽象为半马尔可夫决策过程(semi Markov decision process, SMDP), 根据用户需求和网络状态, 利用价值迭代算法获得整体用户满意度最大的网络任务分配策略, 利用Q-learning算法得到近似最优策略。实验表明, 相较于传统策略, 所提策略整体用户满意度提高超过30%;在网络拥塞的环境下, 可以有效降低对网络服务需求迫切用户服务请求的拒绝率。

针对移动边缘计算网络中不合理的服务放置和资源分配所导致的服务质量下降问题, 提出了一种基于分布式深度学习的边缘服务放置策略。首先, 以最小化所有用户服务请求时延与加权服务放置成本总和为优化目标, 将优化问题建模为混合整数非线性规划问题。其次, 在给定服务放置策略情况下, 利用凸优化理论求解出边云最优的计算资源分配方案。最后, 利用分布式深度学习解决了服务放置问题。理论证明及仿真结果表明, 所提策略能够有效降低用户服务请求时延和应用服务提供商的服务放置成本, 并且逐渐逼近全局最优的服务放置策略。

剩余寿命预测在可靠性工程中十分重要。而r/n(G)表决系统由于结构复杂, 对于其剩余寿命研究相对较少。本文假定部件寿命服从指数-威布尔分布, 在部件失效信息已知的情况下, 推导得到了表决系统剩余寿命期望的解析式, 也分别给出了失效信息未知和部件寿命服从威布尔分布这两种特殊情况下的解析式。仿真实验证明了所提方法的准确性和有效性, 也表明忽略部件失效信息对系统的剩余寿命进行预测, 所得结果偏差很大。

针对设备剩余使用寿命预测问题, 提出一种基于多源信息融合与隐马尔可夫模型的预测方法。首先, 针对发动机结构复杂、监控数据参数多等问题, 提出一种基于传感器信噪比和主成分分析(principal component analysis, PCA)降维的多源传感器数据融合方法。在此基础上, 利用样本数据训练高斯混合隐马尔可夫模型, 同时为降低模型偏差并避免过拟合风险, 提出一种“定制”策略训练方法, 训练后的模型可用于系统健康状态识别和剩余使用寿命预测。最后, 通过美国国家航空航天局公开的航空发动机仿真数据集对所提方法进行了验证, 并与几种具有代表性且预测精度较高的文献方法进行了比较分析, 验证了方法的有效性。

针对具有多并联支路绕组结构的航空发电机在偏心故障下的输出三相电压、电流故障特征差异小, 造成故障不易识别的问题, 提出一种基于烟花算法(fireworks algorithm, FWA)优化深度置信网络(deep belief network, DBN)的故障诊断方法。首先根据有限元法搭建航空发电机模型, 通过仿真获取不同静态、动态偏心故障输出数据; 然后运用FWA训练优化与极限学习机(extreme learning machine, ELM)相结合的DBN网络, 得到最佳DBN-ELM模型结构; 最后由ELM分类器进行故障诊断分类。诊断结果表明, 相较于传统的故障诊断方法, 应用所提方法进行航空发电机偏心故障诊断, 可以获得更高的准确率, 平均准确率达到99.203%。