自组织时分多址甚高频数据链的延时分析

时隙预约方法对自组织时分多址系统的延时性能有很大影响.针对动态时隙分配方案中典型的回溯搜索算法,分析了时隙空闲概率及预约冲突概率对报文延时的影响,并采用概率周期分析方法,通过引入时隙处于空闲和忙状态的概率,详细分析了报文延时与用户数和发报率的关系.最后,提出了一种新的时隙选择算法——序贯搜索算法.仿真结果表明,该算法的延时性能比回溯搜索算法优越.      

辅助型GPS接收机中伪码相位延时及其不确定度估计算法研究

快速捕获卫星信号是研制辅助型GPS (A-GPS)接收机所必须解决的一项关键技术. 针对A-GPS接收机能从辅助数据中获取有效星历的特点, 本文提出了一种伪码相位延时及其不确定度估计算法. 该算法在对建立的信号发射时刻方程泰勒展开的基础上, 利用辅助信息建立了伪码相位延时及其不确定度估计方程. 分析和仿真表明, 提出的算法能有效压缩剩余卫星伪码相位延时不确定度, 加快A-GPS接收机的捕获速度.      

小视场星敏感器量测延时滤波算法

针对小视场（NFOV）星敏感器用于姿态估计时存在的量测延时情况,提出了一种用于解决量测延时的鲁棒扩展卡尔曼滤波（REKF）算法。根据最小方差准则的思想求解各方差的最小上界,通过最小上界确定滤波增益,设计的REKF算法可以有效解决量测延时问题,提高了姿态估计的精度。对REKF算法进行了仿真验证,结果表明:该算法优于常规加性扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法、鲁棒有界时域滤波（RFHF）算法及鲁棒卡尔曼滤波（RKF）算法,能较好解决非线性系统存在的量测延时问题,验证了该算法的有效性。      

热效应布局下的缓冲器插入时序优化方法

随着集成电路的集成度越来越高,芯片的发热量越来越大且其内部温度呈不均匀分布,这会影响关键路径的传播延时,进而影响基于缓冲器插入的关键路径性能.提出了一种考虑芯片热效应布局优化的缓冲器插入时序优化方法,在版图设计的早期估计芯片的热分布和温度分布并且把其应用到版图布局优化和RC延时模型中.同时利用模拟退火算法基于热分布调整并优化布局,最后在最优布局下利用提出的缓冲器插入模型和快速插入算法进行时序优化.仿真结果表明相对于不考虑温度效应布局优化的缓冲器插入方法,缓冲器插入延时优化方法能有效降低最坏延时和缓冲器插入数目,最坏延时比传统方法降低9%~18%,比文献已经提出的最好方法降低5%~7%,缓冲器插入数比其少10~20个.      

基于MODPSO-GSA的协同空战武器目标分配

提出基于多目标决策理论的协同空战武器目标分配模型,并用进化多目标优化算法求解.空战是一个多阶段攻防过程,针对多数空战武器目标分配采用一次性完全分配、不考虑火力资源消耗等不足,构建多目标决策模型,在达到毁伤门限的前提下,同时对一次攻击后使敌编队的总期望剩余威胁最小和分配导弹消耗量最小两个目标函数寻优.提出用多目标离散粒子群-引力搜索算法(MODPSO-GSA)求解分配模型,该混合进化多目标优化算法结合二者优点,具有稳定的全局搜索能力并保证收敛到Pareto前沿.该算法可求得满足毁伤门限的不同耗弹量的分配方案最优解集以供指挥员决策参考.仿真算例验证了新模型及所提出MODPSO-GSA进化多目标优化求解算法的有效性.      

Galileo卫星导航系统广播Nequick模型及其参数拟合

提出了基于IGRF模型的Galileo广播Nequick模型及其参数拟合算法, 解决了Galileo信号仿真中地理场景映射与地磁坐标下的电离层延时修正参数拟合问题. 应用IGRF模型, 可计算出任意给定位置和时间点的地磁参数以及E层、 F₁层、F₂层的电子密度, 从而计算出Galileo电离层修正参数. 仿真结果表明, 该算法拟合的全球电离层延时与IGS提供的实际观测值基本一致, 仿真精度高于一般的经验电离层模型, 实现了Galileo卫星信号的电离层延时修正参数的精确仿真.      

基于数据压缩的多传感器多假设算法

为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了一种新的多传感器多目标算法.提出的算法首先应用经典分配规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合,然后对每个组合中各量测点进行概率加权以获得一个等效量测点,最后根据每个等效量测点产生的互联假设计算其互联概率并获得融合中心的状态估计.给出了该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法的仿真比较,仿真结果表明该算法的跟踪性能在探测概率降低的跟踪环境下表现得更为优越.      

基于混合优化算法的RLV覆盖区求解

针对可重复使用运载器覆盖区求解的参数优化问题,文章提出了基于混合优化算法的求解方案,结合全局和局部优化算法的优点,设计了遗传算法与模式搜索法相结合的优化算法.根据再入动力学建立覆盖区求解模型,基于极大值原理推导最优滚转角控制律,并对滚转角约束进行了讨论;对待优化参数的响应面进行分析,利用遗传算法初步获得初始猜测值,然后用模式搜索法进行快速精确搜索.仿真结果表明,所提出的优化算法可以快速搜索出最优参数,在满足过程约束和控制约束下获得准确的再入覆盖区.     

多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输

针对多径衰落信道提出了一种基于小波变换并结合OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)自适应调制的图像传输方法和信源信道联合带宽功率优化分配算法.给出了编码传输方法结构,对有噪信道下基于小波变换的图像编码传输实现和失真估计问题及多误码率OFDM自适应调制比特功率优化分配问题进行了建模和分析,使得信源量化编码与OFDM调制能够方便地结合起来,并进一步得到了相应的信源信道联合优化带宽功率分配方法.仿真和分析表明,该方法实现了多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输,编解码复杂度和延迟小,且信源信道联合优化的带宽功率分配可有效提高信道资源利用效率.     

载荷不确定条件下的结构拓扑优化算法

研究了采用概率方法表示载荷不确定性时的连续体结构拓扑优化方法.基于线弹性体的位移叠加原理给出了结构柔度均值与方差的计算方法,并在此基础上给出了结构灵敏度分析方法.对于承受n个不确定载荷的平面结构,其柔度均值与方差以及灵敏度信息可以通过求解其在2n个确定性载荷工况下的位移而获得.给出了载荷不确定条件下以结构柔度均值与标准差的加权和最小为目标的拓扑优化算法,并通过数值算例验证了该方法的有效性及载荷不确定条件下结构拓扑优化结果的稳健性.该算法可以推广到三维结构问题.     

改进蚁群算法求解时变网络中最短路径问题

给出一种时变网络中蚁群算法的信息素更新策略,使边上残留信息素能够正确反映时变网络中边上权值的变化情况;改进了传统蚁群算法的相邻节点选择策略,使蚂蚁只需计算与当前节点存在直接路径的节点的转移概率,降低算法的计算量;将蚁群算法和遗传算法结合,将蚁群算法每次遍历后形成的解作为初始群种进行单点交叉计算,避免陷入局部最优解,提高算法收敛速度.仿真结果表明,改进的蚁群算法能够有效求解时变网络中最短路径问题,比传统蚁群算法得到全局最优解的概率更大,算法的收敛速度更高.     

高峰时段下离港航空器绿色滑行策略设计与评价

为有效减少大型枢纽机场高峰时段离港航空器拥堵延误及污染物排放,开展了不同滑行策略的设计与评价研究。首先,构建了包括环境成本在内的离港航空器滑行成本计算模型;然后,提出了正点推出、机位等待以及速度优化3种不同离港航空器绿色滑行策略;最后,以总滑行成本最小为目标,采用遗传算法开展算例仿真,求解不同策略下的最优滑行路径并对比分析了不同滑行策略对缓解拥堵及减少排放的有效性。结果表明:相较于正点推出策略,机位等待与速度优化策略可减少总滑行时间5.90%和22.49%,具有良好的拥堵缓解效果;此外,机位等待策略还具有最低的油耗及排放成本,而速度优化策略具有最低的污染物排放总量,均具有一定的减排效果。      

CCSDS-RS(255,223)码高速译码器的硬件实现研究

研究了空间通信用高速Reed-Solomon(255,223)码硬判决译码器的FPGA实现方法,提出一种新的纠错算法实现结构以最大程度提高译码器性能。设计中采用RiBM算法求解关键方程,并通过应用高速比特并行乘法器以及流水线和并行处理方法提高译码通过率。综合和测试验证结果显示,该译码器译码通过速率为1.7Gbit/s,译码延迟为296个时钟周期,优于目前同类型的RS译码器性能指标。     

一种基于时延约束的最优路径求解算法

作为QoS路由和流量工程的关键技术之一,基于时延约束的最优路径问题一直没有得到有效的解决.针对现有的算法很难得到最优解和计算复杂度过大等问题,提出了一种基于时延约束的最优路径求解(DCOP)算法,该算法通过减少算法的搜索空间来有效地降低算法的计算复杂度,可得到最优的无环解.算法采用自适应参数设计,提高了对网络规模和复杂业务变化的适应性.仿真表明该算法比同类算法计算复杂性降低了近一个数量级,且算法具有自适应能力,设计简单,易于工程实现.      

VR成像中延时效应对视觉的影响及其补偿

通过对人的自然视觉获得机理与虚拟现实技术中头盔显示时的视觉获得机理的对比分析，探讨了以头盔显示器为媒介的视觉获得过程中，影响视觉效果的因素。分析认为：从头部姿态信息的获取到空间图像的显示之间，存在一个固定的、物理性的延时，这一延时严重影响了视觉的逼真感和沉浸感。定性讨论了延时的组成，并就具体实验系统给出了定量确定延时的方法；给出了一种基于递推算法的延时补偿方法。     

基于CHC算法的无人机航迹规划方法

利用改进的遗传算法——跨世代异物种重组大变异(CHC, Cross generation Heterogeneous recombination Cataclysmic mutation)算法提出了一种无人机的航迹规划方法.初始种群即初始航线集利用具有启发式信息的搜索算法产生;适应度函数为距离指标与威胁指标的组合形式;选择操作群体为当前群体与上世代群体的群体总和,由于大个体群操作,可以更好地保持遗传多样性;交叉操作采用单点交叉方法,交叉点取为2条航线中距离最近的2个点;变异操作的步骤是:首先在航线中搜索出2个点,然后算出这2个点之间的直线距离与实际航线距离的比值,如果这个比值小于某一阈值则以这2个点为端点重新规划一条航线.由于考虑到了无人机约束条件的限制,从而避免了盲目性且加快了收敛速度.仿真结果表明该方法比基本遗传算法要快而且满足最优条件.      

基于特征序列的时域STBC-OFDM盲识别算法

为有效解决STBC-OFDM信号盲识别过程中存在的低信噪比适应能力弱等问题，在OFDM块大小已知的前提下，提出了一种在时域上构造特征序列的识别算法。该算法推导了空时分组码接收信号的时域特性，以及四阶特征向量，并构造特征序列，通过检测特征序列达到识别4种STBC-OFDM信号的目的。推导和仿真结果表明:所提算法无需信道、噪声、调制方式和OFDM块起始位置等先验信息，在较低信噪比条件下也具有良好的识别性能，且对频偏、多普勒频移和时延的鲁棒性能好，计算量较低，具有较高的实用价值。      

一种基于FPGA的超高速32k点FFT处理器

采用FPGA(Field Programmable Gate Arrays)实现了一个超高速的32k点的流水线FFT(Fast Fourier Transform)处理器.FPGA的工作频率为125MHz,可以处理连续的1Gs/s(1 Giga-samples per second)的复数数据.该FFT处理器主要基于二维分解算法,采用MDF(Multi-path Delay Feedback)流水线结构,并结合MDC(Multi-path Delay Commutator)及SDF(Single-path Delay Feedback)结构的特点.处理器的内存资源消耗相对MDC结构有所减少,而运算速度相对SDF结构有所提高.建立了处理器的算法和设计模型,并根据模型对处理器的3个组成模块进行了优化以减小资源消耗.利用VHDL语言在Xilinx ISE工具上进行了设计,FPGA的布局布线结果验证了设计的可行性.