无刷直流电动机的新型自适应模糊神经控制

 为无刷直流电动机提出了一种自适应模糊神经控制方法.这是一种建立在开关控制、模糊控制和自适应控制相结合基础上的控制方法,并用神经网络实现了模糊控制器和自适应机构.在无刷直流电动机的双闭环调速系统中,电流控制器是PI控制器;转速控制器是由1个开关控制器和1个包括自适应机构在内的模糊控制器相结合组成的,且用1个3层前向神经网络离线学习实现了模糊控制器,学习算法采用的是改进的BP算法.用1个单神经元通过在系统运行过程中的动态学习实现了自适应机构,学习算法选用了有监督的Hebb学习算法.由电机所处的运行阶段决定哪一个控制器工作.此控制算法的仿真结果说明,它使系统具有良好的动、静态特性和自适应性.     

S-TDMA数据链系统时隙预约选择算法分析

时隙预约选择算法是自组织时分多址(S-TDMA)数据链协议中实现时隙动态预约的关键.采用概率分析理论,详细分析了在多用户时隙选择间隔发生重叠时,目前所使用的一种典型时隙选择算法对S-TDMA甚高频(VHF)数据链性能的影响.进行了计算机仿真,对分析结果进行了比较研究,并以此提出一种有效的新型时隙选择算法.      

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。      

基于OPNET的CAN网络建模与仿真

为分析控制器局域网(Controller Area Network, CAN)协议,评价CAN网络性能,提出在OPNET网络仿真环境中CAN网络模型的建模方法.采用网络层次化建模方法构建节点模型.介质访问控制(Medium Access Control, MAC)子层中设计MAC、错误处理和帧间空间模块,保证系统结构清晰.通过进程设计,MAC模块中实现了网络实时性模型;错误处理模块中实现了连续错误下网络不可用模型.定义和编辑链路及数据帧模型.根据实例模型进行网络模型的配置和仿真.仿真结果与实例测试结果一致,验证了网络模型的有效性.通过分析具体网络仿真环境下的仿真结果,对CAN网络性能进行了讨论.该模型提供了独立可编辑的节点模型,链路模型和数据帧模型,可实现灵活的网络配置,用于不同网络拓扑分析.     

机会传感网中一种自适应链路侦测数据收集算法

提出了一种自适应链路侦测的数据收集算法,以提高机会传感网链路的预测精度与传输成功率:采用自适应链路侦测算法测量出各节点的实时网内链路质量权重因子,结合节点能量消耗模型,通过基于无味卡尔曼滤波的概率预测方法对节点间的链路质量进行量化计算,实现节点对通信链路的实时自适应预测与最优化选择,从而完成数据收集.仿真实验结果表明:新算法提高了最优化路径决策的预测精度,可以有效地增加消息的平均通信成功率,降低消息的平均传输延时.     

数据链测试仿真评估中的信道与链路干扰仿真技术

信道和链路干扰仿真是数据链测试仿真评估系统的关键技术之一。在局域网下模拟数据链系统真实运行的无线环境的非理想特性,需要对典型应用环境的信道条件、干扰特征进行分析和建模,仿真验证数据链系统在不同环境条件下的性能。本文首先分析了几类常见的信道和链路干扰仿真工具相关模块的原理和机制,研究并提出了传输时延、信道与链路干扰、链路级仿真方法及方案,并对几个关键问题进行了分析并提出解决方案。该研究在数据链测试仿真评估系统中的验证效果良好,能够为数据链系统可靠性、稳定性提供无线信道和链路干扰模拟工具,从而为数据链系统的设计提供参考和依据。     

数据链测试仿真评估中的信道与链路干扰仿真技术CSCD

信道和链路干扰仿真是数据链测试仿真评估系统的关键技术之一。在局域网下模拟数据链系统真实运行的无线环境的非理想特性,需要对典型应用环境的信道条件、干扰特征进行分析和建模,仿真验证数据链系统在不同环境条件下的性能。本文首先分析了几类常见的信道和链路干扰仿真工具相关模块的原理和机制,研究并提出了传输时延、信道与链路干扰、链路级仿真方法及方案,并对几个关键问题进行了分析并提出解决方案。该研究在数据链测试仿真评估系统中的验证效果良好,能够为数据链系统可靠性、稳定性提供无线信道和链路干扰模拟工具,从而为数据链系统的设计提供参考和依据。     

高空平台通信系统中基于预测的小区切换算法

在平流层的环境中,高空平台(HAPS)的扰动特性严重影响了通信系统的小区切换性能。在平台扰动和终端移动的场景中,基于固定门限的切换算法容易增加不必要的切换次数,切换性能较差。建立HAPS覆盖模型,用户终端根据其速度动态选择切换检测周期,提出基于接收信号强度差分最小均方预测的自适应切换算法,推导了无线链路失败率的上限。仿真结果表明,相比传统固定门限的切换算法,本文算法有效降低了不必要的切换,同时还可将无线链路失败率控制在1%以下,能够适应多种通信场景。     

一种面向无线视频流的包调度算法

以终端系统为研究对象,给出了一种端到端的无线网络视频流系统结构.在一个GOP(Group Of Picture)中,各个视频包VP(Video Packet)对视频解码质量影响不同,据此定义了视频帧 的重要性系数.在此基础上提出了一种基于视频帧重要性的无线视频流包调度算法WV SPSA(Wireless Video Streaming oriented Packet Scheduling Algorithm),该算法能够根据视频帧的重要性动态调整视频帧的发送次序.仿真结果表明,所提出的视频流系统结构合理,WVSPSA算法性能优于目前主流的EDF(Earliest Deadline First )算法.      

航空高动态网络链路感知OLSR路由算法

针对航空高动态无人机（UAV）网络环境中节点移动速度快、网络拓扑变化快,导致网络链路稳定性差、数据到达率低和信息拥塞度高等问题,提出了一种航空高动态网络链路感知OLSR（OLSR-LA）路由算法,该算法利用接收的2个连续Hello消息的多普勒频移、能量等信号特征,计算出航空高动态无人机网络中2个相邻节点的相对速度和移动趋势,从而得出这2个节点之间链路的保持时间。根据节点MAC层接口队列长度衡量网络局部的负载程度,并利用ARIMA-WNN组合预测模型预测下一时刻节点负载的预测值,并通过Hello消息传递给邻居节点。根据链路感知情况,采用基于局部路由负载均衡（RRLB）算法避免拥塞的发生。仿真结果表明,与传统OLSR算法相比,本文提出的算法有效提高了分组交付率,降低了端到端的传输延时,增加了网络吞吐量,从而提高了整个无人机网络传输的有效性和实时性。      

电离层Es对HF和VHF传播信号的影响

Es层是存在于电离层中的电子密度非常高的偶发E层（Sporadic E）,其电子密度可达常规E层的100倍.电离层Es能够反射原本穿透F层的VHF低频段（30~150MHz）无线电波,而且对HF高频段（10~30MHz）无线电波传播具有显著影响.运用垂测和斜测观测数据,研究HF频段Es层电波传播特征,得到了不同类型及不同高度Es层的衰减系数.根据f₀E_s的日变化规律,可得HF频段衰减系数的日变化规律,进而分析并得到Es层对短波传播的影响.不存在电离层Es时,通常无法通过电离层实现VHF超远距离通信.为了对VHF链路通过电离层Es的传播衰减进行定量分析,根据EBU多条链路的观测结果,拟合并建立了电离层Es衰减模型.将该模型、ITU模型和观测数据进行对比,发现本文建立的模型准确度更高.利用建立的模型,对电离层Es不同临频f₀E_s条件下接收信号场强和电压随传播距离的变化进行了计算,结果可为VHF链路设计及建立提供参考.      

航空高动态网络负载感知路由算法

针对航空高动态网络(HDAN,Highly Dynamic Airborne Networks)节点高速运动、拓扑结构变化频繁、飞行器轨迹时变等特性,及其所带来的数据到达率低、信息拥塞度高、稳定性差等问题,提出一种具有负载感知特性的路由算法.算法提出了新的动态路由因子度量来适应拓扑结构的变化,引入节点相对速度修正高动态环境下单纯地理位置信息所带来的误差,并通过交互邻居节点队列信息表征网络局部负载程度,降低拥塞概率.仿真实验结果表明,本算法有效减少了网络丢包率和通信时延,增强了信息传输的可靠性.     

空间通信自适应文件传输协议设计

现有的基于调整重传次数来降低文件传递时延的算法,或固定地重传丢失的协议数据单元（包）两次,或仅根据丢包率来调节重传次数,没有考虑到包个数、丢包率、链路单向传播时延与单个包发送时延之比等影响因素。文章基于延迟型否定应答文件传输协议,提出了一种用于空间通信的自适应调节重传次数的文件传输协议。对该协议的文件传递时延和额外传输开销性能进行了理论建模,分析了重传阶段包重传次数对重传回合数和重传包总个数两方面的影响,提出了自适应调节模块的设计方案。理论分析和仿真结果表明,在地火通信、文件包个数为1k、丢包率为0.79条件下,相比于双重传文件传输协议和延迟型否定应答文件传输协议,分别缩短了55.69%和74.28%的文件传递时延;在地月通信、文件包个数为100k、丢包率为0.79条件下,相比于仅根据误码率调节重传次数的重复发送文件传输协议,缩短了28.05%的文件传递时延。     

机械臂的改进区间二型模糊神经网络控制

针对具有不确定性模型参数的双关节机械臂系统,提出基于改进区间二型模糊神经网络逼近器的自适应反演控制算法.相比于一型模糊系统,区间二型模糊系统由于自身的区间前件和隶属函数,更有效地处理高度非线性系统.然而现有的二型模糊寻找上下输出的交叉点过程中KM迭代算法计算量大、耗时高,使得传统的二型模糊系统不适用于实际控制应用.利用...     

VHF空地数据链信道访问参数研究

基于甚高频空地数据链信道访问模型和CSMA的矩阵分析方法,详细研究了数据报告更新率、数据报文长度、监听密度、数据链路信息传输率、数据链地面站的覆盖范围、数据链所能支持的飞机数目等参数,在不同的信道访问特性变化规律下对系统的吞吐量及报文传输延时的影响.仿真分析的结果表明:信道访问参数对VHF空地数据链的性能有显著的影响.     

基于遗传算法的航空发动机部件特性修正

研究了航空发动机部件特性修正技术,提出了一种基于变适应度函数的模型优化算法,以达到减小总体建模误差,提高模型精度的目的.在稳态模型的基础上,对引气系数、总压恢复系数和各部件的特性进行了修正,使修正后的模型输出与实验数据相一致.采用改进遗传算法,对交叉率和变异率进行了非线性自适应调整,并根据误差大小调整适应度加权系数,避免算法陷入局部最优,同时减小最大建模误差.仿真结果表明,修正后各实验参数平均误差从2.420 8%减小到0.321 7%,模型满足稳态误差小于2%的要求.      

基于编队控制的自适应HELLO更新算法

在无人机(UAVs)编队自组织网络中,针对无人机之间位置信息更新周期不合理,从而导致编队控制不稳定和控制开销过大的问题,提出一种基于无人机编队控制的自适应HELLO更新算法。该算法应用编队控制稳定性理论推导出无人机组成期望编队的控制延时上限,结合该延时上限和编队运动状态自适应地设定HELLO更新周期。仿真结果表明,本文提出的算法与固定HELLO更新周期算法相比,既能保证在组编控制过程的稳定性,又能实时维护稳定阶段的链路,并且显著减少网络中不必要的控制开销。