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非惯性系下舰载稳定平台动力学建模及特性分析
基于舰载稳定平台运动学特征,对稳定平台在非惯性系环境中的动力学进行研究与分析。首先,采用刚体动力学的线性-双线性公式对非惯性系稳定平台系统各作用力螺旋进行分析并给出相应的数学表达式,通过影响系数法建立了稳定平台机构主动关节输入力与系统运动之间的耦合动力学方程;其次将动力学模型分解为19项,分析不同海况下稳定平台的动力学特性。最后定义各作用力螺旋对系统动力学的影响因子,以此为基础提出了稳定平台动力学模型在不同海况下的简化策略。数值算例表明,动力学模型简化策略不仅提高了动力学计算效率,而且引起的计算误差较小,解决了非惯性系稳定平台动力学模型的复杂性与控制系统实时性之间的矛盾。
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基于信息增益一致性的多机器人地图融合算法
针对多机器人协同SLAM(同步定位与地图构建)的地图融合中,由于通信距离受限或网络拓扑变化造成信息缺失、从而影响全局地图构建的问题,提出一种基于信息增益一致性原理的动态地图融合算法。该算法是完全分布式的,且不依赖于任何特殊的机器人通信网络结构。该算法利用机器人所测局部地图的历史数据和当前数据之间的新增信息,使每个机器人都能同步地获取一致的、最新的全局地图。在有限的网络连接条件下,所提出的地图融合算法能够通过渐近收敛的方式获得准确的全局地图。在每一次迭代中,每个机器人得到的全局地图都是无偏的。在实验中通过实际环境的RGB-D(彩色-深度)数据验证了算法的有效性。
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创建软件定义网络中的进程级纵深防御体系结构
云计算因其资源的弹性和可拓展性,在为用户提供各项服务时,相对于传统方式占据了先机.在用户考虑是否转向云计算时,一个极其重要的安全风险是:攻击者可以通过共享的云资源对云用户发起针对虚拟机的高效攻击.虚拟机作为云服务的基本资源,攻击者在攻击或者租用了某虚拟机之后,通过在其中部署恶意软件,并针对云内其他虚拟机发起更大范围的攻击行为,如分布式拒绝服务型攻击.为防止此种情况的发生,提出基于软件定义网络的纵深防御系统,以及时检测可疑虚拟机并控制其发出的流量,抑制来自该虚拟机的攻击行为并减轻因攻击所受到的影响.该系统以完全无代理的非侵入方式检测虚拟机状态,且基于软件定义网络,对同主机内虚拟机间或云主机间的网络流量进行进程级的监控.实验结果表明了该系统的有效性.
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云平台下基于粗糙集的并行增量知识更新算法
日益复杂和动态变化的海量数据处理,是当前人们普遍关注的问题,其核心内容之一是研究如何利用已有的信息实现快速的知识更新.粒计算是近年来新兴起的一个研究领域,是信息处理的一种新的概念和计算范式,主要用于描述和处理不确定的、模糊的、不完整的和海量的信息及提供一种基于粒和粒间关系的问题求解方法.作为粒计算理论中的一个重要组成部分,粗糙集是一种处理不确定性和不精确性问题的有效数学工具.根据云计算中的并行模型MapReduce,给出了并行计算粗糙集中等价类、决策类和两者之间相关性的算法;然后,设计了用于处理大规模数据的并行粗糙近似集求解算法.为应对动态变化的海量数据,结合 MapReduce 模型和增量更新方法,根据不同的增量策略,设计了两种并行增量更新粗糙近似集的算法.实验结果表明,该算法可以有效地快速更新知识;而且数据量越大,效果越明显.