一种基于链路状态的舱内环境自适应干扰消除算法

针对舱内无线光传输系统多种干扰问题,比如多径损耗和突发干扰等,提出一种基于链路状态的自适应干扰消除技术,该方法分析舱内链路状态,完成链路状态估计,采用环境自适应的变遗忘因子RLS（recursive least squares）算法,针对不同链路状态采取差异化的干扰消除策略,以提高舱内通信质量。仿真结果表明：该算法在尽力避免增加算法复杂度的条件下,相对于传统固定遗忘因子算法,在平稳状态下优先保证传输的误码性能,在链路状态变化时具有更好的收敛性能,灵活适应了舱内多种传输情况。     

基于SRCKF的多传感器融合自适应鲁棒算法

为解决模型误差和异常量测值发生时平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法滤波性能下降甚至滤波发散的问题,提出了一种多传感器融合自适应鲁棒算法。基于新息协方差匹配原则设计了鲁棒子系统以抑制量测异常值,同时为克服模型误差使用基于新息修正的低复杂度自适应SRCKF(LCASRCKF)算法设计了自适应子系统,根据2种子系统的特点和局限提出全局融合架构,使系统可以充分平衡并利用滤波过程中先验的模型预测值信息和后验的量测值信息,最终降低估计误差。仿真结果表明：相比鲁棒多渐消因子容积卡尔曼滤波（RMCKF）等算法,所提融合算法在滤波精度、稳定性和收敛速度等方面有明显优势。     

PMSM弱磁算法自适应调速仿真

为提高弹用电动舵系统轻负载情况下的最大舵偏角速度,并抑制负载扰动,在表贴式永磁同步电机空间矢量控制算法的基础上提出弱磁自适应控制策略.采用基于电机物理功率限制的弱磁控制算法,实现调速系统在轻负载功率富余时的弱磁升速.设计基于Lyapunov稳定性的速度自适应控制器,克服速度环采用传统PI调节算法时随着负载变化时动态性能弱的缺点. 通过Simulink仿真证明该算法能够在实现弱磁升速的同时,具备良好的负载扰动抑制性能.     

SPMSM弱磁算法自适应调速仿真

摘要： 为提高弹用电动舵系统轻负载情况下的最大舵偏角速度,并抑制负载扰动,在表贴式永磁同步电机空间矢量控制算法的基础上提出弱磁自适应控制策略.采用基于电机物理功率限制的弱磁控制算法,实现调速系统在轻负载功率富余时的弱磁升速.设计基于Lyapunov稳定性的速度自适应控制器,克服速度环采用传统PI调节算法时随着负载变化时动态性能弱的缺点. 通过Simulink仿真证明该算法能够在实现弱磁升速的同时,具备良好的负载扰动抑制性能.     

移动Ad Hoc网络中一种支持QoS的多址接入协议

基于随机竞争和冲突解决的思想,为多跳移动Ad Hoc网络提出了一种支持服务质量(QoS)的多址接入(QMA)协议.将业务负载划分为时延敏感的实时业务和非时延敏感的数据业务.按照该协议,节点在发送业务分组前利用预报突发进行竞争接入,节点按照业务分组时延情况确定预报突发的长度,所发预报突发能持续到最后的节点优先获得接入.同时,具有实时业务的节点可以按照其优先级在更早的竞争微时隙中开始发送预报突发,因而可以比发送数据业务的节点更优先接入信道.最后利用OPNET仿真评估了QMA协议的多址性能,通过与带冲突避免的载波侦听(CSMA/CA)协议比较表明,QMA协议可以提供较高的吞吐量和较低的消息丢失率,并能为实时业务提供较低的时延,从而实现了对多媒体业务的QoS支持.      

适用于时变不确定系统的并行模型自适应估计

摘要： 针对受到潜在模型不确定性影响的系统,设计一种并行模型自适应估计(PMAE)算法.以往基于不确定性系统模型设计的滤波算法,在模型精确的情况下,性能往往不及传统卡尔曼滤波（KF）.为了解决该问题,设计基于多个并行滤波器的自适应状态估计算法,其中一个滤波器为KF,用于在未出现模型不确定性的情况下,对系统进行最优状态估计;另一个滤波器为扩维卡尔曼滤波（AKF）,用于在出现模型不确定性的情况下,对不确定性模型参数进行辨识.以空间目标监视为例,分析算法的性能.仿真结果表明,利用PMAE算法能够自适应地对两个并行滤波器进行切换和折衷,从而有效应对模型中存在不确定性和不存在不确定性两种情况.     

自研激光雷达三维点云配准技术

为了实现激光雷达点云与图像重建点云的三维空间配准,基于自研三维扫描激光雷达系统,提出了新型的快速多尺度因子（FMSR）点云配准算法,研究了空间点云配准技术。该算法主要包括初始配准和精确配准2个步骤:初始配准使用基于尺度自适应关键点质量（ASKQ）的点云特征提取算法,提取关键点的特征匹配对,求解点云配准初始参数;精确配准利用K-邻近（KNN）算法全局搜索,提升计算效率,多次迭代得到2组点云之间的最优旋转矩阵、最优平移向量和最优尺度因子。仿真和实验结果表明,所提出的算法对空间目标（尺寸为20.30 m×7.85 m×26.56 m）实现空间点云配准,配准精度达到0.194 m,运行时间为16.207 s;与多尺度迭代最近点（S-ICP）算法相比,配准精度提高了0.131 m,运行时间提高了30%。所提出的空间点云配准技术可为场景重建和纹理匹配提供算法基础。      

饱和时序下防空相控阵雷达动态优先级调度算法

针对防空相控阵雷达负载饱和情况下的时间分配问题,提出一种基于目标威胁密度和截止期的雷达任务动态优先级调度算法。根据目标信息建立非线性目标威胁度模型并设计动态优先级表,然后,利用目标威胁度、任务驻留时间和截止期共同确定任务的综合优先级。在此基础上,提出执行威胁率（TRE）的评估指标,以反映调度算法对重要任务的执行情况。仿真结果表明,在饱和时序下,相比于传统的截止期最早最优先算法,改进算法的搜索性能提高了43%,执行威胁率提高了52%。      

PSO选星算法参数分析与改进

多星座组合导航提供更多的可用卫星,但也增大接收机计算复杂度,选取部分可见星代替全部可见星进行接收机位置解算成为选星算法研究的热点。粒子群优化（PSO）选星算法将PSO算法引入到选星过程中,该方法能够减少选星时间,实现北斗/GPS组合星座快速选星。研究了该算法的关键参数包括惯性权重因子、加速系数、种群大小等对PSO选星算法性能的影响,并针对搜索过程容易陷入局部最优问题,提出自适应模拟退火粒子群优化（ASAPSO）选星算法,该算法通过引入随适应值大小自适应调整进化参数及结合模拟退火算法调整粒子速度,以增强算法跳出局部极值的能力。采用实际数据对算法进行验证,结果表明:ASAPSO选星算法在保证选星时间的同时,能够提高算法搜索结果的准确性,其性能优于PSO选星算法。      

基于自适应学习策略的改进鸽群优化算法

鸽群优化（PIO）算法已广泛用于无人机编队和控制参数优化等领域,但标准PIO算法容易陷入局部最优。提出了一种基于自适应学习策略的改进鸽群优化（ALPIO）算法。该算法引入了基于容差的搜索方向调整策略、基于自学习的候选者生成策略以及基于竞争学习的预测策略,通过增强种群的多样性,可提高算法全局最优概率,其已在8个基准函数上进行测试。仿真试验结果表明:所提算法在多峰函数优化问题中的收敛精度和收敛速度有了显著提升,并且能够更有效避免陷入局部最优解。      

低复杂度自适应容积卡尔曼滤波算法

确定采样型滤波算法中的容积卡尔曼滤波（CKF）算法滤波性能优良,但是却难以克服目标模型不确定性或者目标状态突变带来的影响。构造强跟踪CKF能有效改善算法的自适应性,但是在求解渐消因子时大大增加了计算量。为此,提出一种低复杂度自适应CKF算法,通过设立基于新息的自适应修正判决准则和修正方式,直接对状态预测值进行修正,使滤波算法能及时跟上目标真实状态,以提高滤波精度。使用浮点操作数计算并分析了CKF算法、强跟踪CKF算法及所提算法的复杂度,同时将3种算法应用在建模不准确的目标跟踪中,并进行仿真验证。仿真结果表明:在目标建模不匹配的情况下,低复杂度自适应CKF算法和强跟踪CKF算法都能保持较好的滤波精度和数值稳定性,同时所提算法在算法复杂度上有明显改善。      

CICQ结构中逼近work-conserving的分组调度算法

联合输入交叉点排队（CICQ）结构的分组调度算法是一个得到了充分研究的领域,但已有算法在吞吐率和分组平均时延方面与输出排队（OQ）的结果相比,依然不够令人满意,其关键在于OQ交换机可以工作于work-conserving状态。不同于已有的研究,本文提出了以使得交换机最大程度工作于work-conserving状态为目标的新的研究思路,给出并证明了CICQ交换机实现work-conserving状态的充分且必要条件。以此为基础,提出了一种新的CICQ输入调度的算法即交叉缓存队列均衡（CQB）算法,并将经典的最大队长优先（LQF）算法用于输出调度,结合得到CQB-LQF算法。仿真结果显示,与经典的及最新的CICQ分组调度算法相比,CQB-LQF算法显著提高了吞吐率及分组平均时延性能。      

基于STF和加权改进的群目标跟踪算法

为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波（STF,Strong Tracking Filter）中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差.     

基于信道估计自适应算法的AVLC重发机制仿真

航空甚高频链路控制(AVLC)是下一代民航地空数据链甚高频数据链模式2(VDL2)的链路服务规程.为了提高AVLC重发控制效率、减少误重发,提出了基于信道估计的监督帧发送时刻自适应算法.在OPNET平台上建立了物理层、数据链路层和子网层VDL2架构;利用动态进程建模方法,建立了AVLC模型.通过对无监督帧、监督帧发送时刻静态算法和自适应算法分别建模,开展对比仿真,验证了监督帧重发控制对于提高VDL2性能的有效性和自适应算法较静态算法的优越性.实验结果表明,在宽范围的系数合理区间内,所提出的算法可有效增加吞吐量,缩小包延时,同时可增强系统稳定性.      

MC-CDMA中的RLS-DRMTA算法

多载波码分多址(MC-CDMA)系统是将OFDM技术与CDMA技术结合起来的一种综合技术.MC-CDMA系统中同信道干扰仍然是影响系统性能的主要因素,这就需要使用智能天线来提高系统的性能.介绍一种适用于MC-CDMA系统的自适应阵的盲算法递推最小二乘解扩重扩多目标阵列(RLS-DRMTA)算法,利用扩频码的信息进行波束形成,不需要训练序列,节约了频谱资源;与LS-DRMTA算法相比,RLS-DRMTA算法节省了运算时间;另外仿真表明在正交频分复用(OFDM)解调后进行波束形成,提高了系统的性能;为了降低系统的复杂度,还用到了载波分组技术,但分组技术又会降低系统的性能,所以分组时考虑了系统性能和运算速度的折衷.仿真结果表明RLS-DRMTA算法能使方向图的主波束对准信号方向,而在干扰方向形成零陷,从而达到抑制干扰的目的.      

具有星际链路的低轨卫星通信系统的路由策略研究

结合卫星网路的拓扑结构和运行规律,提出了一种通信量和拓扑自适应的路由算法,可以增大系统的流量。由于LEO系统的动态特性,已经建立的呼叫连接可能由于切换失败而中断原来的通信,因此,文章在研究路由算法时考虑为切换呼叫动态地预留信道,以降低切换失败概率。仿真结果表明,此策略可以改善系统的性能。     

基于动态优先级的核心处理安全分区优化设计

在分区管理模型应用于航空电子核心处理系统的研究中,合理的分区参数设计是保障航空电子系统任务关键和安全关键的一个重要因素.在标准模型的基础上,建立了上层调度器采用动态优先级调度策略的分区管理模型;通过对处理器忙周期进行考察,提出了给定请求时间长度下分区最大抢占影响的计算算法,能从微观的角度解释动态优先级下原子时间抢占行为的影响;通过对分区内任务集的计算负载进行计算,并考虑到计算负载在分区最后一次执行时间内的请求执行时间长度带来的抢占影响,得到了下层调度器采用固定优先级和动态优先级策略下的分区安全设计方法;通过计算仿真评估,结果表明提出的安全分区设计方法比基于虚拟处理资源方法具有更优的设计结果.      

多终端在星上多频时分多址系统中的分配

由于卫星资源有限并且昂贵,多频时分多址(MF-TDMA)接入方式被广泛应用于现代宽带通信系统的上行链路设计中。时隙分配算法的有效性是高效利用MF-TDMA系统资源的保证。针对卫星系统的特性,提出了一种基于函数权值的卫星时隙的分配算法,通过最优化权值的方法,有效地提高了资源利用率。通过仿真分析了不同业务的时延性能和信道利用率,并且与几种典型的分配算法进行了比较。仿真结果表明,文中的分配算法能够有效地提高信道利用率,在终端数量较多时,优势更为明显。文中提出的新算法简单,计算时间短,能够有效地在卫星网络中实现。