基于信息素决策的无人机集群协同搜索算法

针对无人机(UAV)集群在未知环境中无先验信息条件下的搜索问题,提出了一种以信息素为决策机制的无人机集群协同搜索算法。首先,考虑无人机通信约束,建立了有外部节点的星型网络通信和无外部节点的自组织网络通信2种形式的搜索模型。其次,通过环境地图向信息素地图映射的方法建立任务环境模型。将任务过程分为3个阶段,在搜索阶段,无人机通过不断地移动实现本机信息素地图的更新;在通信阶段,通过通信网络实现多机信息素地图的融合;在决策阶段,根据局部信息和全局信息做出决策,并将栅格信息素浓度作为决策函数来引导无人机的位置更新。基于信息素地图覆盖率来定量描述搜索效果。最后,仿真结果表明,所提算法能够对区域进行覆盖搜索,表现为搜索效率高、抗毁性强、受集群的初始位置影响小。      

基于网络编码的无线NoC多播映射

具有高带宽、QoS保障和广播等优点的无线片上网络（NoC）能为通信信号系统的多核并行处理提供平台,而网络编码能够以较小功耗开销为代价显著提高NoC的传输效率。本文从通信信号系统的多播特性与需求出发,为无线NoC建立合适的架构与映射模型,在多约束条件下设计满足网络吞吐率性能最大化及核间通信延时、数据传输和编码功耗等开销最小化的任务映射与网络编码技术联合优化方法,实现了任务的高效并行与多处理核的协同工作。实验表明,本文提出的网络架构及映射算法与传统方式相比能节约6%的功耗,得到16%的吞吐率增益,并且路由节点硬件实现复杂度低。      

基于功耗残差的航天器CMG退化特征提取方法

为实现航天器控制力矩陀螺（CMG）性能退化状态评估，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）与功耗残差的CMG退化特征提取方法。由于CMG控制系统对高速转子运动状态的高精准控制，CMG退化特征难以从转子运动状态数据中直接提取。针对该问题，从转子系统的能量损耗角度出发，通过分析CMG工作机理确定了影响单位时间内转子电机功耗的变量，并通过CNN建立了CMG运行状态参数与电机功耗之间的映射。将退化状态下电机实际功耗与模型输出的残差作为退化特征对CMG退化状态进行评价。通过某型号CMG的加速寿命实验数据进行验证，结果表明:构建的退化特征能够表征CMG转子轴承的性能退化情况，从而为CMG状态监测和故障预警提供参考。      

小天体探测自主绕飞智能规划建模

针对小天体探测存在显著通讯延迟、任务执行效率低等问题,梳理了小天体探测智能规划需求,面向自主绕飞任务开展了智能规划研究。首先将该问题分解为平台任务智能规划和载荷任务智能规划两部分。针对平台任务智能规划问题,基于PDDL语言设计了探测器自主管理知识模型,提出了基于状态时间线扩展的求解算法;针对任务智能规划问题,建立了基于CSP问题的智能规划数学模型,提出了基于遗传策略的求解算法。最后开发了仿真系统进行算法验证。仿真结果表明:该方法可综合平台与载荷需求,在存储、能源、通信等多种约束条件下,对绕飞探测任务进行统一的任务规划,并得到指令序列和动作序列,能够提高任务管控的智能化程度,降低任务操作的复杂性。     

基于变化映射表的WSN通信数据语义安全算法

提出一种基于变化映射表的语义安全算法.该算法首先针对无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Networks)应用对临界值敏感的特点,采用变精度状态采集方法,建立了一个原始语义与其标识数值的映射表;在此基础上,网关和节点之间通过同步映射表进行通信数据的语义加密和解密,为提高安全性,在通信过程中,映射表基于通信携带的随机变更因子而不断更新.最后给出算法分析及仿真验证,结果表明提出的算法可以有效抑制已知明密文对攻击和实现语义安全.     

基于两级滑模控制的多移动机器人映射领航编队控制策略

针对低通信负载下的多移动机器人编队控制进行研究。通过坐标变换和引入侧滑增量定义了非完整约束轮式移动机器人的运动学模型，显式满足纯滚动条件。提出领航编队控制策略，通过领航者对跟随者的单向通信和映射领航者规划，将系统编队问题转换为新模型下的分布式一致性控制问题。针对跟随者的转速与线速度设计了2级指数趋近滑模控制器，实现相对于领航者轨迹误差的快速收敛，并通过Lyapunov理论对控制器进行稳定性分析。数值仿真表明：所提策略可以满足多移动机器人队形保持和队形变换的任务要求，验证了理论分析的正确性和有效性。     

基于FPGA的高效机载视频采集及预处理方法

为提高机载视频编码系统的数据采集及预处理性能,以现场可编程门阵列(FPGA)为硬件平台,研究了多模式机载视频采集、颜色空间转换和视频数据传输的高效处理方法.针对机载应用需要实时采集不同模式视频的特点,设计了一种可靠的视频采集策略,通过引入错误自检机制,可以实时监测视频采集的正确性,避免视频数据的错误积累;针对机载视频颜色空间转换预处理中浮点乘法浪费计算资源和增加系统功耗的问题,设计了一种基于高低位分离的截断式查找表乘法器,减少了存储空间和计算位宽,结合流水线处理技术实现了一种高效视频颜色空间转换方法,在保证计算精度和性能的同时,处理功耗最大降低了27%;针对FPGA处理器与系统核心编码处理器(DSP)之间存在大量视频数据的频繁传输特点,结合SRIO(Serial Rapid I/O)链路的传输方式,设计了一种以FPGA为控制核心的数据交互机制,减轻了DSP的处理负担使其专注于视频编码运算,提高系统性能.      

无人机定向天线自跟踪系统研究

为了满足无人机(UAV)远距离通信的需要,设计研制了以无人机位置信息为引导的地面定向天线自跟踪系统。基于实时获取定向天线载车位置、速度、方位和俯仰角等信息,实现了定向天线在运动中对目标进行自动跟踪的能力,提高了系统的机动性和隐蔽性。针对目前利用2点位置来计算目标角的方法存在需要通过相对位置才能确定实际目标角的不足,提出了一种不需要考虑2点相对位置就能直接计算出目标角的计算方法,为工程应用带来了方便。针对定向天线地面载车在机动时GPS信号容易受干扰,从而造成跟踪目标丢失,以及因无人机位置信息更新频率较低而造成的跟踪系统运动抖动、跟踪误差较大等问题,提出了一种基于速度对位置进行预测平滑的控制策略,有效解决了以上问题,并显著提高了跟踪精度。设计研制了定向天线自跟踪系统的软硬件,并进行了测试,结果表明:研制的定向天线具有机动跟踪能力和较高的跟踪精度,能满足无人机对定向天线自跟踪的需要。      

资源受限嵌入式机电控制系统功耗感知调度

针对嵌入式机电控制系统的能耗受限问题,提出了一种基于功耗感知和反馈调度的能耗管理方法.研究了嵌入式机电控制系统的静态功耗调度模型,提出了一种基于控制代价和系统能耗的联合优化指标,并给出了其优化解.针对在动态调度模型下运算开销大,难以在线实现的问题,采用智能计算方法逼近优化结果.对比了4种智能计算方法的逼近精度和调度开销,采用小波神经网络逼近优化结果.仿真的结果表明:该方法在保证了控制性能的同时,降低了调度开销和系统能耗.      

基于能量观点的混合层流优化设计

为了合理地在混合层流设计中减小阻力,降低能量消耗,利用吸气控制功率消耗与阻力、吸气速度的关系式,建立了考虑以吸气功率最小为优化目标的优化设计方法。该优化设计方法采用了自由变形（FFD）参数化方法,紧支型的径向基函数（RBF）动网格技术,改进的微分进化（DE）算法,以及耦合基于eN转捩预测的RANS流场高精度求解器。针对25°后掠角的跨声速无限展长后掠翼,进行了以阻力最小为优化目标的均匀吸气和以功率消耗最小为优化目标的分布式吸气的混合层流优化设计。优化结果表明,基于能量观点的优化结果在雷诺数10×106下可以达到均匀吸气的阻力收益,相比初始构型,阻力降低了29.1%,上下翼面转捩位置分别推迟了18%和15%弦长,功耗降低了1.7%;而在雷诺数20×106状态下,相比初始构型,阻力减小了41.3%,比均匀吸气阻力优化结果提高了4.5%,上下翼面转捩位置分别推迟了52%和14%弦长,功耗降低了8.14%。优化结果表明,建立的基于能量观点的混合层流优化方法是可行的。      

基于合同网的对地观测资源动态协同规划方法

卫星、无人机等对地观测资源已经成为执行灾害救援、灾损评估等多样化监测任务的主要观测手段，而大规模任务的随机调整和动态执行环境是快速制定对地观测方案的核心难点。针对此问题，提出一种面向不确定环境的对地观测资源动态协同规划方法，以动态高效地制定异构观测资源的协同观测方案。首先，结合合同网协议提出一种自下而上的分布式动态协同框架，以整合空天地异构观测资源构建分布式、动态、松耦合的协同观测网络。然后，根据该协同框架提出多轮组合分配方法及优化算法以快速动态地分配大规模监测任务。最后，通过仿真实验证明，在任务持续并发的动态不确定环境中，基于合同网的动态协同规划方法在提升了约25%任务完成率的同时，降低了约20%的运行时间，实现了任务完成率与方法运行时间的平衡。      

基于强化学习的时间触发通信调度方法

未来航空电子系统中将会更广泛地选择基于时间触发的通信机制进行信息传输,以保证信息交互的确定性。如何合理地进行时间触发通信调度设计是时间触发应用于航空电子互连系统的关键。针对时间触发调度的周期性任务,提出了一种基于强化学习的周期调度时刻表生成方法。首先,将流量调度任务转换为树搜索问题,使之具有强化学习所需要的马尔可夫特性;随后,利用基于神经网络的强化学习算法对调度表进行探索,不断缩短延迟时间以优化调度表,且在训练完成后,可以直接使用到消息分布相近的任务中。与使用Yices等可满足模理论（SMT）形式化求解时间触发调度表方法相比,所提方法不会出现无法判定的问题,能够保证时间触发调度设计结果的正确性和优化性。对于包含1 000条消息的大型网络,所提方法的计算速度为SMT方法的数十倍以上,并且调度生成消息的端到端延迟在SMT方法的1%以下,大大提高了消息传输的及时性。      

应急任务响应时间最优的多星成像规划方法

针对优化多星应急成像任务规划的响应时间问题进行了研究。为避免优先规划应急任务对任务总收益的影响，提出一种优化应急任务响应时间的同时兼顾任务总收益的多星成像规划方法。首先，针对综合考虑应急任务和常规任务的多星成像规划特点，建立两级目标优化的约束满足模型；其次，将模型求解过程分解为任务时间窗选择和单轨动态规划两个部分，基于自适应免疫算法对时间窗选择进行优化，同时设计前向动态规划算法确定卫星单轨最优观测路径；最后，对所设计算法的性能进行了测试，并与其他算法进行了对比。仿真结果表明本文方法能够保证应急任务响应时间最优，并同时具备较高的任务总收益，适合于求解大规模的多星成像规划问题。     

面向卫星多目标重复观测任务的分层聚类规划

针对敏捷卫星多目标重复观测任务规划面临的可行任务执行序列集合规模庞大困难,提出了一种任务执行序列时间解耦的分层聚类任务规划方法。该方法以规划过程中的可观测窗口和任务执行窗口为聚类对象,通过单次可观测窗口聚类和多次任务执行窗口聚类将任务集合按任务窗口属性分解为一系列时间解耦的小规模集合,在两次任务执行窗口聚类间使用基于贪婪优化的搜索算法对聚类生成的小规模任务集合分别进行集合内任务规划,最后将各集合的任务规划结果合并后得到所有任务的执行序列。仿真结果表明,该分层聚类方法可有效降低全局优化复杂度,消解不同优先级观测任务的冲突,提高任务规划质量,能够在不降低目标点观测完成率的前提下对有多个观测机会的目标点进行重复观测,且算法稳定性好,能在数秒内得出规划结果,适用于星上自主任务规划。     

基于区域划分与标准时间的手部异常行为检测

通过监控视频自动检测操作任务中手部异常行为,能够预防人因差错,提高人因可靠性。针对手部操作任务运动特征不明显、常用异常检测和手势识别方法不适用的问题,提出基于区域划分与标准时间的手部异常行为检测技术。使用基于椭圆模型的肤色检测方法,检测视频中手部形心位置;提出工作区域划分方法,根据手部形心在操作过程中所处区域的不同,将连续操作分割为单元任务,获得各段单元任务的起止时间和持续时长;以正常工作时间为标准,对超出标准时间范围的单元任务提出异常警告。实验表明:所提方法的单元任务分割正确率高于93%,异常行为检测率高于86%,能够有效检测手部异常行为,为人为差错的监测与预警提供技术支持。      

基于改进GERT的任务过程时间特性建模分析方法

随着系统任务需求的日渐密集，用户对系统的时间特性提出了更为严苛的要求。首先，利用图示评审技术（GERT）构建系统任务流程的随机网络模型，针对任务中由于资源共享引起的活动排队执行以及部分上下游活动之间存在重叠的情况，基于排队论并引入时间因子以修正任务中各活动的执行时间，并给出任务执行时间的求解步骤。经考虑这2种情况，最终任务平均执行时间增加了22.9%。其次，通过不确定性分析，找出了任务中的关键活动，为进一步任务优化提供方向和思路。最后，以舰载机着舰任务为例进行案例应用分析，验证所提建模分析方法的有效性和适用性。      

基于多处理器高距离分辨力雷达算法并行实现

介绍了一个用于跟踪高速目标的基于8片ADSP-TS201 TigerSHARC处理器的实时信号处理机的并行实现.讨论了并行处理机整体结构设计,包括处理器间拓扑结构、通信、同步与控制等.实现并行系统的一个关键是将应用问题优化映射到目标处理机硬件的各个并行部件中,文中在考虑算法复杂度、可分解度、并行度的同时,综合处理机平台处理能力、实时性、处理器间通信量及运算负载的平衡性等因素,实现了算法流程到硬件平台的高效映射.在此基础上,重点研究了系统级、运算级和指令级的并行流水线设计方法,分析了利用SIMD(Single Instruction Multiple Data),静态超标量,BTB(Branch Target Buffer)等并行结构和处理机制对并行汇编指令进行高效的优化.实际的校飞试验验证了该处理机设计与实现方法的有效性、实时性和可靠性.