利用大数据分析技术的智能化网络故障诊断系统

随着网络技术的快速发展以及各种新网络业务的出现,网络的规模日益扩大和复杂。同时,各种网络服务对于网络可靠性的要求也逐渐提高,这就对网络的维护提出了更高的要求。在这种情况下,传统的网络维护模式逐渐不能适应现代网络发展的需求。针对现代大型网络的故障诊断问题,利用大数据分析技术,设计并完成了一套整体的智能化故障诊断系统。在此系统中,针对不同的故障类型,利用能够获取到的数据类型,针对性地设计了相关的故障诊断模块和算法。系统整体基于开源的数据处理平台构建,具备良好的可扩展性。通过实际案例数据的验证,结果表明此系统具备良好的处理实际网络故障的能力,将大数据分析技术应用于网络故障诊断领域也具备较强的可行性。     

机载VHF通信电台闪电间接效应试验与失效分析

以某型甚高频（VHF）通信电台为试验对象开展了闪电间接效应试验及失效分析。试验结果表明,通信电台的音频响应、谐波失真、发射功率、频率稳定度和调制深度对闪电电磁脉冲的敏感性较低,而接收灵敏度较为敏感,接收灵敏度的显著退化可作为VHF通信电台在闪电作用下发生失效的典型判据之一,VHF通信电台接收功能较发射功能更容易受到闪电影响。设备失效分析表明,闪电作用下VHF通信电台发生失效的主要机理为射频前端低噪声放大器失效和射频前端滤波器对地电感器与电容器熔融烧毁。     

一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟踪算法

在雷达目标跟踪中,系统量测信息通常在球坐标系下获得。为了采用经典卡尔曼滤波算法实现有效目标跟踪,通常采用量测转换方法将非线性量测信息转换到直角坐标系中。针对传统量测转换方法基于量测值计算转换误差统计特性而导致的估计结果有偏问题,提出了一种基于预测值的量测转换方法,并将其与卡尔曼滤波算法相结合,获得了一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟踪算法。仿真结果表明,与现有的基于量测转换的卡尔曼滤波算法相比,该算法能在不提高运算量的情况下有效改善目标跟踪效果,跟踪精度提升约20%。     

民用渔船雷达动态组网的避障连通恢复方法

为了有效地整合海域内数目众多却各自分散的民用渔船雷达资源,提出了一种利用动态组网对不同区域渔船的避障连通恢复方法。首先,从数据融合的角度简单论证了民用渔船雷达动态组网的可能性和必要性;然后,将每艘渔船视为一个配置有传感器的节点,通过改进图论中最小生成树的方法,同时考虑海洋中障碍物的存在,将分布在各个区域的“小渔船群”进行动态组网,让它们实现避障连通。该方法能够实现个体数据的有效整理和融合,大大地扩展了对相关海域的探测、监控及态势分析的能力。该设计模型符合海域实际情况,能够较好地为实际工作提供理论支撑,仿真结果证明了算法的有效性。     

一种USB测控应答机的健壮捕获算法

在统一S频段（USB）测控应答机中频数字化处理的基础上,提出了一种健壮的相位调制(PM)信号捕获算法。针对USB测控应答机输入信号存在副载波时捕获易于假锁的问题,采用快速傅里叶变换(FFT)与锁频锁相环结合的算法,利用PM信号频谱对称的特点,快速获得残差载波的正确频率,防止捕获到副载波信号或者其他干扰信号上;采用锁频锁相环实现PM信号的精确捕获与跟踪,适应USB测控应答机大动态多普勒变化及高灵敏度的要求。通过仿真试验验证了该方案载波正确捕获的有效性,且接收灵敏度达到-121 dBm。     

基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法

将K-means聚类算法应用到无线局域网（WLAN）位置指纹定位中,虽然可以缩短定位时间,但是容易降低定位精度。为了解决此问题,提出了基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法。首先根据接收信号强度标准差来优化初始聚类中心的选取,然后对指纹数据进行聚类处理,最后进行在线定位。实验结果表明,与传统的WLAN位置指纹定位方法和K-means聚类定位方法相比,基于改进指纹聚类的定位优化方法不仅缩短了定位时间,还能有效提高定位精度。     

改进高阶容积粒子滤波的系统状态估计算法

传统粒子滤波（PF）直接采用状态转移先验分布作为重要性密度函数来近似后验概率密度函数,使得后验概率密度函数未包含量测信息。针对此问题,提出了一种改进高阶容积粒子滤波(CPF)的系统状态估计算法。算法采用七阶正交容积卡尔曼滤波（7th-CQKF）对PF的粒子进行传递,使得先验分布更新阶段融入最新量测信息;通过7th-CQKF设计重要性密度函数,提高对状态后验概率密度的逼近程度;通过反比例函数计算粒子权重,突出大噪声粒子与小噪声粒子权重差别,提高粒子有效性。仿真结果表明,改进高阶容积粒子滤波的估计精度高于容积粒子滤波（CPF）。     

一种高能效低时延的LLN路由修复算法

由于低功耗有损网络(LLN)中无线链路的不稳定性和有损性,外部环境的干扰极易导致网络出现故障,从而严重影响网络性能,而LLN网络中现有路由修复算法存在控制开销冗余和修复时延较大等问题。为此,提出了一种高能效低时延的LLN路由修复算法(EELDR-RPL)。该算法通过采用“零额外控制开销通告链路故障及邻居节点信息”机制,使得链路故障节点的子节点能够及时获知链路故障以及链路故障节点的邻居情况;通过采用“自适应调整节点网络深度值”机制,使得链路故障节点能够快速地重新接入网络;通过采用“链路故障节点子节点自适应切换”机制,能够达到优化网络拓扑的目的。仿真结果表明,与现有路由修复算法相比,EELDR-RPL算法能够有效地降低路由修复时延和减少控制开销。     

战术面向服务架构概念及相关技术

战术面向服务架构（TSOA）是实现战术云平台服务基础设施的重要支撑概念。由于战术环境的复杂性,目前对TSOA实施过程中面临问题和相关实现技术的总结还较少。为此,开展了针对TSOA的概念以及相关技术的研究。首先,从战术环境下的TSOA架构需求背景出发,介绍了TSOA架构的组成以及适应性特征;然后,通过分析战术环境下设备和网络等多方面存在的限制性因素,明确实施TSOA架构所面临的挑战以及需要解决的关键问题,并对实现过程中涉及的服务发现、消息传输机制、网络状态自适应等相关技术进行归纳;最后,对国内外的相关研究工作进行总结,期望对推动TSOA架构的具体实施提供一定参考。     

广义空间调制系统的正则化OMP检测算法

在广义空间调制（GSM）系统中,最大似然（ML）检测可以取得最优的检测性能,然而其计算复杂度随激活天线数的增加急剧增长。针对这一问题,提出了一种基于稀疏重构理论的低复杂度检测算法——正则化正交匹配追踪（ROMP）算法。该算法首先根据信道矩阵和当前残差的内积选取多个候选激活天线索引,接着对候选天线索引按正则化标准进行可靠性验证,剔除错误索引,缩小信号的搜索空间,最后通过求解最小二乘问题估计信号。仿真结果表明,与经典的正交匹配追踪（OMP）算法相比,所提算法以少许复杂度的增加为代价极大提升了检测性能,能够在检测性能与复杂度之间取得更好的折中。