针对基于定向传输的飞行器自组织网络(flying ad-hoc network,FANET)中拓扑变化频繁、链路质量波动以及初始建网困难等问题,提出了一种基于多输入多输出(multiple-input multipleoutput,MIMO)正交时频空(orthogonal time frequency spac...针对基于定向传输的飞行器自组织网络(flying ad-hoc network,FANET)中拓扑变化频繁、链路质量波动以及初始建网困难等问题,提出了一种基于多输入多输出(multiple-input multipleoutput,MIMO)正交时频空(orthogonal time frequency space,OTFS)通感一体化波形的感知辅助快速邻居发现方法,借助感知机制实时获取邻节点信息以加速建网效率,并采用新型的通感一体波形OTFS以对抗快变信道中的多普勒效应,提升链路质量。针对FANET场景研究物理层基于MIMOOTFS通感一体化波形的多目标检测技术;将物理层感知方案映射到上层网络中,设计感知辅助的高效邻居发现算法;最后提出一种多点通感协同机制,通过邻节点间交互感知信息和邻居发现表以间接感知及发现潜在目标,提升FANET初始建网的效率。仿真结果表明,所提方案相比传统通信组网协议可以极大降低FANET的初始建网耗时,增加目标感知精度,提升组网的整体性能。展开更多
针对现有指挥控制网络(command and control network,C2N)初始负载大多为基于节点,缺少边初始负载定义,结合边重要性及边层级,提出兼顾边重要性和边层级的C2N边初始负载。给出边度和自我网络边介数定义;结合改进桥接系数、边度和自我网...针对现有指挥控制网络(command and control network,C2N)初始负载大多为基于节点,缺少边初始负载定义,结合边重要性及边层级,提出兼顾边重要性和边层级的C2N边初始负载。给出边度和自我网络边介数定义;结合改进桥接系数、边度和自我网络边介数,提出边重要性新定义;接着给出边层级定义,结合边重要性和边层级,提出新的边初始负载定义;仿真分析了不同失效模型的抗毁性,结果表明该初始负载定义的级联失效模型具有更强的抗毁能力。展开更多
飞行机动动作识别主要用于飞行员训练质量评估、飞行作战时的辅助决策等场景。为实现基于飞行参数的飞行机机动识别,研究了模式袋(bag of patterns,BoP)算法,针对算法在多维时间序列应用中的不足进行了改进,利用改进后的算法对飞行姿态...飞行机动动作识别主要用于飞行员训练质量评估、飞行作战时的辅助决策等场景。为实现基于飞行参数的飞行机机动识别,研究了模式袋(bag of patterns,BoP)算法,针对算法在多维时间序列应用中的不足进行了改进,利用改进后的算法对飞行姿态数据进行特征提取,并进行飞行机动识别分析。识别仿真结果表明,改进后的BoP算法能提高飞行机动识别的准确率和置信度,通过该算法提取的飞行参数特征能更好地表征具体的飞行机动动作。展开更多
文摘针对基于定向传输的飞行器自组织网络(flying ad-hoc network,FANET)中拓扑变化频繁、链路质量波动以及初始建网困难等问题,提出了一种基于多输入多输出(multiple-input multipleoutput,MIMO)正交时频空(orthogonal time frequency space,OTFS)通感一体化波形的感知辅助快速邻居发现方法,借助感知机制实时获取邻节点信息以加速建网效率,并采用新型的通感一体波形OTFS以对抗快变信道中的多普勒效应,提升链路质量。针对FANET场景研究物理层基于MIMOOTFS通感一体化波形的多目标检测技术;将物理层感知方案映射到上层网络中,设计感知辅助的高效邻居发现算法;最后提出一种多点通感协同机制,通过邻节点间交互感知信息和邻居发现表以间接感知及发现潜在目标,提升FANET初始建网的效率。仿真结果表明,所提方案相比传统通信组网协议可以极大降低FANET的初始建网耗时,增加目标感知精度,提升组网的整体性能。
文摘针对现有指挥控制网络(command and control network,C2N)初始负载大多为基于节点,缺少边初始负载定义,结合边重要性及边层级,提出兼顾边重要性和边层级的C2N边初始负载。给出边度和自我网络边介数定义;结合改进桥接系数、边度和自我网络边介数,提出边重要性新定义;接着给出边层级定义,结合边重要性和边层级,提出新的边初始负载定义;仿真分析了不同失效模型的抗毁性,结果表明该初始负载定义的级联失效模型具有更强的抗毁能力。
文摘飞行机动动作识别主要用于飞行员训练质量评估、飞行作战时的辅助决策等场景。为实现基于飞行参数的飞行机机动识别,研究了模式袋(bag of patterns,BoP)算法,针对算法在多维时间序列应用中的不足进行了改进,利用改进后的算法对飞行姿态数据进行特征提取,并进行飞行机动识别分析。识别仿真结果表明,改进后的BoP算法能提高飞行机动识别的准确率和置信度,通过该算法提取的飞行参数特征能更好地表征具体的飞行机动动作。
