AOS虚拟信道链路控制器和VCDU合路器的设计实现

在深入研究高级在轨系统(AOS)标准和对星载数据系统进行分析的基础上,设计实现了AOS虚拟信道链路控制器和虚拟信道数据单元(VCDU)合路器。该设计采用现场可编程门阵列(FPGA)实现高级在轨系统虚拟信道链路控制(VCLC)子层的位流业务和虚拟信道存取(VCA)子层的VCA业务,完成了位流协议数据单元(B_PDU)的构造,VCDU的组装、调度、填充和定界等功能,实现了对整星数据流的统一管理。在卫星的星载数据系统设计中,将有效载荷数据和航天器平台数据合一,形成统一数据流,可以节约频率资源,支持宽带数据传输、实现整星数据流的统一管理,使整个系统更灵活、更开放、更有效,提高卫星的自主管理能力。     

改进的多处理器混合关键性系统可调度性分析

针对混合关键性系统的多重认证需求,研究多核处理器平台中全局调度算法fixed-priority and Earliest Deadline First by Virtual Deadline（fpEDF-VD）的可调度性分析问题。fpEDF-VD结合处理器利用率和虚拟截止期两个方面来计算任务优先级,系统可调度性取决于是否存在可行的虚拟截止期调整参数。考虑到现有可调度分析方法仅测试有限数量的调整参数候选值,不能有效地判定系统可调度性,故提出了一种改进的判定方法。该方法基于传统（非混合关键）任务调度算法fpEDF的可调度利用率约束条件,利用函数图像分析研究不同关键性级别的系统可调度性需求,并在此基础上给出有效虚拟截止期调整参数的确切范围。通过实例分析及与现有判定方法的比较,验证了该方法的正确性和高效性。与理论分析一致,基于随机生成任务集的仿真实验结果表明改进后的方法具有更优越的可调度性能,能显著地提高任务集的可调度接受率。      

分布式多媒体系统模型与传输控制算法的研究

作为分布式多媒体系统通信与表现控制研究的基础,提出分布式多媒体系统整体模型DMISIM(Distributed Multimedia Information System Integrated Model),将分布式多媒体系统抽象为3元组——多媒体同步时间单元SIU(Synchronization Interval Unit)、通信信道以及信道与SIU序列之间的一一映射关系．模型描述多媒体信息和通信网络的静态属性,反映系统通信传输的动态过程．基于DMISIM,对分布式多媒体通信传输控制机制进行研究,提出最小偏差调度算法MDSA(Minimum Deviation Scheduling Algorithm)作为古典列表调度算法CLSH(Classic List Scheduling Heuristic)的改进．理论分析和逻辑推导证明,在不增加算法时间复杂度,不降低多媒体同步表现质量的同时,算法提高了系统目的端缓冲区利用率,降低了缓冲区需求及多媒体数据溢出的可能性．算法与底层通信传输机制无关,可以广泛应用于分布式多媒体系统的通信传输过程中．      

遥感卫星高速数传信息流设计

随着卫星遥感技术水平的提高,遥感数据的类型和数据量快速增加。为适应多类型、高速率遥感数据传输的复杂需求,对数传信息流进行了顶层设计,定义了数传与遥感系统数据接口以及数传帧格式,对遥感数据传输所需码速率进行了分类计算,为设计固定的下行数传码速率提供了依据。进而针对不同类型的遥感数据提出了基于分组优先级虚拟信道动态调度策略的数传信息流设计方案,确保不同类型遥感数据的传输满足不同的应用需求。对高速遥感数据确保满足较低的缓存容量需求,对低速遥感数据确保满足实时性传输需求。采用动态仿真技术对数传信息流设计方案进行了试验验证。设计方案可为后续新一代遥感卫星数传系统设计提供参考。     

无线网络弱硬实时调度算法

提出了一种结合信道状况考虑的(m, k)-firm弱硬实时调度算法.该算法将消息划分为强制(mandatory)和可选(optional)2种类型,并优先调度强制消息.消息的类型由线下静态分配和线上动态调整共同决定.其中,静态分配使用(m, k)-pattern分配消息类型,动态调整是在不违反(m, k)-firm约束的前提下尽力减少强制消息在差信道状况下传输.理论分析证明:①在假设所有强制消息都实时成功传输的前提下,经动态调整的消息集仍然满足(m, k)-firm;②在使用平均分布(m, k)-pattern时,动态调整之后不改变消息集中强制消息的N次重传可调度性.仿真结果表明,该算法与仅使用静态分配消息类型的算法比较,能够改善弱硬实时的可调度性能,节省无线网络中带宽和能耗的开销.      

CCSDS下行链路虚拟信道调度方法及其性能分析

描述了分包遥测的信源特点 ,并在此基础上提出了传送层虚拟信道划分和使用原则 ;利用轮询系统的方法建立了虚拟信道调度模型 ,从系统延时性能和缓存分配原则的角度 ,分析了不同信源组合下不同调度策略对系统可能造成的性能影响 ;提出了不同信源条件下适宜的调度策略和缓存分配策略。结果可为系统早期设计提供参考     

时变体数据传输函数设计及其在行星际数值模拟结果可视化中的应用

为便于太阳风暴行星际传播数值模型结果可视化分析，提出一种针对时变模拟数据体绘制的传输函数设计算法（Transfer Function for Time-varying Volume data,TFTV）。该算法首先基于KNN(K-Nearest Neighbors,KNN)背景差分法提取运动区域；然后，利用频率调谐（Frequency Tuned,FT）显著性算法检测日冕物质抛射（Coronal Mass Ejection,CME），并设计颜色反映射算法查找CME与背景的分界阈值；最后，基于阈值自适应调整传输函数实现各时间步上运动区域中CME的快速三维可视化。实验结果表明，该算法能够适应静态及动态背景下CME的数值模型结果，相对于线性传输函数有效避免了视线方向的遮挡，直观自动地展示了相对动量的变化，示踪行星际空间中CME的演化过程，局部区域的提取降低了数据冗余，借助算法自动分析数据自适应调整传输函数避免了人工调整的低效性。     

应用于MIMO-OFDMA下行链路的分组调度算法

提出了一种基于效用函数的应用于多输入多输出正交频分复用接入 (MIMO-OFDMA, Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing Access )系统下行链路的分组调度算法.该算法在调度时不仅考虑物理层的信道状况,还利用基站发送缓冲区的状态信息和用户反馈回来的ARQ(Automatic Repeat-request)信息来帮助基站做出调度决策.针对系统中多种业务的不同服务质量(QoS,Quality of Service)要求,分别设计了其效用函数,并将调度决策问题转化成一个系统总效用函数值最大化问题.同时考虑到实际的长期演进计划(LTE,Long Term Evolution) 系统中对子载波共享的限制条件,提出了一种可以降低实际复杂度的启发式算法用于求解该最优化问题.仿真结果表明,该算法不但在保证实时业务用户QoS要求方面要好于传统的调度算法,还能获得较好的系统总容量和丢包率性能.     

深空通信中LTP协议选窗概率优化

为满足深空延迟/容忍网络(DTN)中不同类型不同权重数据差异化传输的需求，提出一种基于自适应遗传算法的选窗概率函数优化方法。该方法以红绿(重要、不重要)数据误码率为适应度函数进行交叉变异与全局优化，使重要数据被大概率选中并以较高的正确率传输，不重要数据不被遗漏并在预期误码率范围内传输。将其应用在DTN网络传输层LTP协议的扩展窗不等差喷泉码编码中，通过与传统遗传算法的仿真结果对比表明自适应遗传的优化算法能降低深空通信中重要数据的误码率和信道总误码率，满足差异性数据传输的要求，减少因误码率高而导致的信息重传，提高数据传输效率，节省信道资源。     

结合短帧优先的权重轮询AFDX端系统发送策略

提出一种新型的端系统虚链路调度（VL）策略,该策略在短帧优先基础上结合权重轮询（WRR）进行调度,既确保了重要短帧的优先级又可以平衡其他不同优先级信号的延迟上限。应用网络演算理论推导了基于该新型调度策略的端系统不同虚链路的延迟上界,研究了最大延迟上界与不同权重比及其帧长之间的关系,并建立了基于OPNET的航空电子全双工交换式以太网（AFDX）网络模型,仿真分析新型调度策略与短帧优先、带权重轮询调度算法下端系统数据的发送延迟。结果表明,该新型调度策略有效可行,降低了短帧虚链路的最大延迟时间,提高了长帧数据中较重要任务数据的处理带宽,适用于具有较多重要短帧并具有不同优先级数据的机载系统网络。      

低树代价的低轨卫星网络组播算法

为了解决低轨卫星网络中现有典型源组播算法的信道资源浪费问题,提出了一套单核共享树组播算法,即核心群合并共享树(CCST)和加权核心群合并共享树(w-CCST)算法.CCST算法包括动态近似中心(DAC)选核方法和核心群合并组播路径构建方法.在核心群合并方法中,以核节点作为初始核心群,通过核心群和剩余组成员的最短路径方法逐步扩展直至整棵组播树构建完成,从而大大提高了网络带宽利用率.在w-CCST算法中,通过调整加权因子可以适度增大树代价、降低端到端传播时延,以支持某些时延性能要求严格的实时业务.仿真结果说明,CCST算法的树代价性能比其它算法有显著改善,w-CCST算法的端到端传播时延性能好于CCST算法.      

考虑物料供应干扰的飞机移动生产线动态调度

针对飞机装配过程中出现的物料供应延期干扰问题，对飞机移动生产线装配作业调度进行了研究。通过对物料供应信息的动态分析，将反应调度决策划分为固定决策和不同场景下的预测决策，并建立了物料供应干扰环境下的动态调度框架。在滚动决策点，以最小化与模板装配计划的偏差及工期的加权和期望值为目标函数，建立了二阶段近似优化模型。针对模型的决策逻辑，设计了以两阶段禁忌搜索算法为框架的启发式算法，求解滚动决策点的优化问题。不同规模下的数值实验表明，所提出的动态调度方法能够有效利用不断更新的物料供应信息，获得接近后验精确解的调度结果，且相比于传统的调度方法，所提方法能更有效地应对物料供应干扰。      

虚拟层次化无线mesh网络信道分配策略

为了获得具备良好的用户分集效果和路由稳定性的无线mesh网络,提出了一种虚拟层次化网络架构.这种无线mesh网络将临近节点聚合为虚拟小区,该小区内部节点不仅能够直接通信,还具有路由转发功能.虚拟小区内部节点之间的连接构成虚拟的底层网络,虚拟小区之间的连接则构成虚拟的顶层网络.为解决虚拟层次化无线mesh网络的信道资源分配问题,提出了一种图着色模型——广义集合T-coloring模型.该模型以虚拟小区为无线信道的分配单位,并采用射频防卫度为无线信道的干扰约束指标,在保证网络连通性的前提下,既降低信道干扰又提高信道利用率.采用虚拟小区分裂方式进一步增加了网络容量也提升了信道分配公平性.仿真结果验证了该策略的有效性.     

软件定义时间触发网络的调度算法优化

软件定义时间触发以太网（TTE）作为优化航空电子系统中消息调度的一种新模式,其动态在线调度算法必须尽力保证任何情况下所有消息的传输确定性。针对时间触发（TT）消息调度间隔小于消息帧长（小时隙）时,速率约束RC消息延迟增大、传输确定性降低的问题,对TT消息调度算法进行改进。首先,构建了TTE的系统模型,阐明了最小延迟（MID）调度算法和背靠背（B2B）调度算法的机制;然后在其基础上提出了大孔隙（MAV）调度算法,以减少（RC）消息的等待延迟;最后,利用OMNeT++实验分析这3种调度算法的性能。实验结果表明:当无小时隙TT消息时,B2B算法的消息延迟最大、MAV调度算法和MID调度算法的消息延迟接近。当有小时隙TT消息时,MAV调度算法的消息传输确定性更好,相比于MID调度算法,MAV调度算法下RC消息的传输确定性提高了87.3%。      

基于缓解HoL堵塞的单组播混合调度算法

针对联合输入交叉队列（CICQ）结构的单组播混合调度研究不多,且没有针对性研究头分组（HoL）堵塞问题,提出了以缓解HoL堵塞为目标的一种新的单组播混合调度算法,即单组播低HoL堵塞（MULHB）算法,使交换机尽量逼近work-conserving状态。该算法还充分考虑了单组播之间的差异性,利用权重裁决单组播之间的竞争,避免"饿死"现象发生。同时,还给出了一种新的组播分组入队算法,即动态组播分组入队（DMQ）策略,该策略在不乱序的前提下,允许新到达分组选择合适的队列入队。仿真结果表明,在不同业务下,DMQ-MULHB算法的通过率及平均时延均优于现有主流的单组播混合调度算法,尤其在非均匀业务下,该算法性能接近输出排队（OQ）调度。      

三种虚拟阵元内插超分辨测向算法的性能对比

对比研究了基于虚拟阵元内插的三种超分辨测向算法.在对多个小孔径雷达阵列的观测数据进行相干处理的基础上,分别应用非线性最小二乘迭代(NLS,Nonlinear Least Squares)、基于最小熵的反卷积迭代(IDMEC,Iterative Deconvolution algorithm based on Minimum Entropy Criterion)和最小加权范数(MWN,Minimum Weighted Norm)等算法构造雷达阵列间的各个虚拟阵元,合成大的孔径阵列以提高测向分辨率.通过仿真,验证了三种虚拟阵元内插算法的有效性,分析和比较了它们的超分辨性能和运算量.结果表明MWN法不仅具有最小的虚拟阵元构造误差和运算量,且有最好的测向性能.因此,总体上MWN法优于NLS法和IDMEC法.      

Hierarchical scheduling for real-time agile satellite task scheduling in a dynamic environment

The imaging processes of optical satellites can be easily affected by unexpected environmental changes, such as changes in cloud coverage. Given the difficulty to predict environmental uncertainties, traditional offline scheduling methods need a follow-up re-scheduling process that responds to real-time environmental information. This repetitive scheduling processes make the offline fine scheduling process a waste of computational resources. Additionally, the offline scheduling method is quite complex owing to its lack of a hierarchy mechanism. To solve these problems, we propose a hierarchical scheduling method for the real-time scheduling problem. This method divides the scheduling process into three steps: pre-assignment, rough scheduling, and fine scheduling. A hierarchical scheduling algorithm based on ant colony algorithm is proposed. Tests with 36 scenarios show that the calculation time is efficiently reduced with this new mechanism. With this consideration of the dynamic environment, the re-scheduling process becomes unnecessary, meaning the wasting of computational resources is avoided and the solution profit is improved.