基于A算法的并行MJ查询优化研究

通过对具有产生高效率查询计划能力的并行查询优化算法的研究，并查询处理问题转化为在ＳＮ环境下的并行处理问题，利用并行处理与人工智能中成熟的理论、方法和技术设计了基于Ａ算法的并行ＭＪ查询优化算法。为并行环境下并行数据库查询优化器的设计与实现遵定了理论和技术基础。     

用于并行压缩感知成像系统的观测矩阵优化算法

压缩感知理论为遥感空间超分辨技术提供了一种新的实现方式。其中观测矩阵决定着压缩感知的采样规则,设计和优化观测矩阵对于保证信号的重构品质具有重要意义。文章在并行压缩感知成像系统的基础上,提出了一种基于列独立性和互相关性的观测矩阵优化算法。算法通过正交三角分解增强观测矩阵的列向量独立性,再通过特征值分解和等角紧框架约束来降低观测矩阵与稀疏矩阵之间的互相关性。同时,文章还提出了一种基于阈值分割的优化方法,将观测矩阵转化为便于硬件实现的二值矩阵,在降低了硬件加工难度的同时,进一步增强了观测矩阵的效果,提高了优化算法的实用性。仿真实验证明,文章提出的优化算法相较于传统优化算法在峰值信噪比方面提升1～2 dB,具有更好地优化效果。     

利用协同优化方法实现复杂系统分解并行设计优化

介绍了应用于航空航天领域内复杂系统设计的协同优化算法，并针对现有协同优化算法中系统级协调算法计算量大且易发散等缺点，分析了协同优化系统级协调算法的几何意义，提出了一个新的概念：子问题间不一致信息，并在此基础上构建了一种新的系统级协调算法：动态松弛算法，相对于现有系统级协调算法，动态松弛算法的计算量更小，鲁棒性更好。用本文提出的动态松弛算法实现了一齿轮减速箱的齿和轴的并行设计，计算结果表明了本算法的有效性。     

DFT算法并行性分析与实现研究

针对离散Fourier变换(DFT)在实时信号处理中具有广泛应用、而其运算速度又受到DSP器件性能限制的情况,进行了DFT的并行性研究及并行性能分析;并在基于并行多处理机平台-TMS320C80的编程结构基础上,实现了两种并行DFT算法。基于TMS320C80进行的试验表明:所开发的并行DFT算法的运行结果与理论分析吻合,该并行算法的速度和精度都得到了保证。     

异步并行的分布式协同进化MDO算法研究

为满足分布式计算机网络环境下多学科并行设计优化协调的要求，研究了分布工协同进化MDO算法的网络异步并行实现，给出了异步并行的分布式同进化MDO算法。对导弹设计的计算实例，与单机上顺序执行的分布式协同进行MDO算法相比，异步并行的分布式协同进化MDO算法可有效缩短运行时间，而二者的收敛性能相当。算法基于CORBA/C 实现，灵活性、容错性好，便于在飞行器一体化设计环境中应用。     

FOM与GMRES算法收敛性分析

求解大型稀疏线性系统一般采用迭代法，FOM与GMRES算法是两个非常重要的Krylov子空间类方法．文章在FOM与GMRES算法误差分析的基础上推导了在相邻的两个Krylov子空间GMRES算法解的误差关系式，以及FOM与GMRES算法误差向量的联系并证明了两算法误差范数的关系．结果表明：在相同的Krylov子空间，GMRES算法给出的解优于FOM算法。     

基于matlab的飞行器并行MDO方法的研究与实现

在Parmatlab的基础上开发出适合网络通讯的maflab工具箱MD0504 toolbox，此工具箱提供了在matlab环境下进行并行计算的函数。在此工具箱的基础上开发出进行多学科设计优化的软件GSEOPT，GSEOPT在并行环境下实现了基于全局灵敏度方程（GSE）的单级优化算法，用并行的方法求得了全局灵敏度，在系统层进行优化。最后用此软件对某飞行器进行了并行优化设计，给出了计算结果，并与参考文献结果进行了比较，得到了更好的结果。     

一种基于进化计算的空间飞行器编队重构轨道规划方法

基于进化算法提出了一种两层结构的空间飞行器编队重构的轨道规划算法,高层算法通过优化构型映射来优化编队的总燃耗,实现全局规划并确保飞行器之间保持一定的安全距离以避免相互碰撞;低层规划算法采用Chebyshev多项式逼近控制变量空间,为每颗飞行器规划满足约束条件的最优轨道。该方法充分利用了编队的分布式结构,由各飞行器并行实现各自的轨道规划,能有效解决大型编队的轨道规划问题。仿真结果表明了该方法的有效性。     

卫星天线热真空环境应变测试并行试验的可行性研究

文章论述了在KM4空间环境模拟器中同时进行两个卫星天线子阵的热真空环境应变测试试验的可行性.利用该可行性研究指导试验,试验结果满足两个子阵的试验要求,证明了这种并行试验的方法可行有效.该项试验的成功进行,为空间环境试验方法开拓了一个新的思路,可以用来进行类似的并行试验.     

用数据矩阵奇异值分解实现时间欠采样信号频率无模糊估计

提出一种在欠Ｎｙｑｕｉｓｔ采样下可实现高宽频带内信号频率无模糊估计的算法，该算法通过构造一种特殊的数据矩阵，对数据矩阵奇异值分解，利用有限的采样数据构造出更为精确的噪声子空间，利用信号子空间与噪声子空间的正交性，精确地提取多个空间信号的频率信息。该法比基于协方差矩阵特征分解的算法具有更好的分辨性能。仿真结果验证了该算法的有效性。     

航天器多学科设计优化技术综述

强调了应用多学科设计优化(MDO)技术进行航天器设计的必要性,分析了航天器MDO设计的内容,通过对各大宇航公司MDO应用的分析,论述了航天器MDO设计现状;在分析MDO框架的功能后,对几种流行的框架作了介绍;最后探讨了航天器MDO应用技术的发展方向。     

立方星电源系统最大功率点跟踪优化控制方法

针对立方星在能量来源严重受限条件下如何提高太阳能利用率的难题，提出一种适用于立方星的集中供电式空间微电源架构(EPS)，并设计基于改进粒子群优化算法的最大功率点跟踪(MPPT)控制策略来提升能量转换效率。首先，推导太阳电池阵列的数学模型，并根据太阳电池阵列的工作特性，提出电源系统最大功率点跟踪控制的物理系统实现结构。其次，设计基于改进粒子群优化(PSO)的最大功率点跟踪控制算法，并进行了数学仿真校验。最后，对所设计的电源系统架构进行了硬件实现和试验验证。地面试验结果表明，电源系统的太阳能最大转换效率可达95.5%。该电源系统成功应用于世界首颗12U立方星“翱翔之星”的飞行试验，在轨数据表明电源系统工作状态良好，为微纳卫星电源系统的设计提供了有益参考。     

基于OPTIMUS的临近空间飞行器再入轨迹优化设计

针对临近空间飞行器再入飞行受到热流率、动压和过载等多约束情况下的轨迹优化问题,提出了基于OPTIMUS优化软件平台搜索初值的编程求解方案。首先根据再入飞行动力学原理建立数学模型,并合理简化,应用最优控制理论设计滚转角控制律;然后利用OPTIMUS软件平台搭建系统工作流程,进行试验设计并建立响应面模型,通过平台集成的优化算法寻找初值;最后结合不同优化算法的优点,基于遗传算法加模式搜索法编写程序求解轨迹。结果表明,基于OPTIMUS分析所设计的轨迹优化方案,可以快速确定较为准确的初值,计算效率显著提高,且能够保证较高精度。     

基于分层人工鱼群的相干极化-DOA联合估计

智能优化算法是解决多维非线性优化问题、提高计算效率的有力工具。本文针对相干辐射源极化-空间角联合估计中计算量巨大的工程难题，以广义子空间拟合约束公式为代价函数，提出一种分层人工鱼群算法。该算法基于分层协同策略将鱼群分为底层和顶层，底层以人工鱼群算法进行全局搜索以保证种群多样性，顶层以粒子群算法进行局部搜索以加快收敛速度。仿真结果证明：分层人工鱼群算法能大幅降低广义子空间拟合的计算量，尤其是在较多目标的情况下。算法可有效提高计算效率，同时可提供优于传统人工鱼群算法的估计精度。     

基于轨道角动量的电磁涡旋SAR成像新方法

为研究电磁涡旋波在合成孔径雷达(SAR)领域的应用潜力,验证电磁涡旋SAR成像的可行性,将电磁涡旋与合成孔径雷达模型结合,通过使用单一模式的轨道角动量,用合成孔径原理实现方位聚焦。给出了基于电磁涡旋的SAR几何模型和回波信号模型,并提出了适用于电磁涡旋SAR的改进chirp-scaling(CS)成像算法。通过点目标仿真分析,验证了所提成像算法的有效性。该方法可为SAR系统新体制设计及雷达的研究提供参考。     

利用字典优化方法实现sub Nyquist采样数据的频率估计

在稀疏重构理论中,重构信号需要预先设定稀疏表示字典,针对预设字典与真实字典之间的失配对信号稀疏表示造成的不利影响,提出一种基于字典优化和稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning, SBL)的频率估计算法。该算法首先构造基于sub Nyquist采样数据的信号稀疏表达式,然后利用SBL算法估计信号频率,同时根据估计结果优化字典,最后反复迭代上述步骤直至计算出的频率值和对应的幅度值趋于稳定。仿真结果校验了方法的有效性。     

临近空间拦截弹的非奇异终端滑模控制

针对临近空间直接力/气动力复合控制拦截弹的抗干扰控制问题,提出了一种基于有限时间干扰观测器(FTDO)的非奇异终端滑模(NTSM)复合跟踪控制策略。首先,设计FTDO估计系统的不匹配干扰;在此基础上,设计基于FTDO的NTSM复合控制律,获取期望的控制力矩。接着,考虑到作为执行机构的气动舵和反作用喷气装置存在冗余性,进一步提出了一种动态控制分配算法实现期望控制指令到执行机构的分配,获得良好的控制分配精度和较小的执行机构能耗。最后,仿真结果验证了所设计复合控制系统的有效性。     

一种基于粒子群优化的卫星仅测频被动定轨新算法

提出一种新的卫星对卫星仅测频被动定轨算法,采用粒子群优化算法(PSO)解决多维全局优化问题。首先,建立了卫星对卫星仅测频被动定轨的数学模型;其次,基于粒子群优化算法提出了对目标卫星轨道根数的估计方法;再次,推导了参数估计误差的克拉-美劳(CRLB)下限。最后通过计算机仿真对算法的性能进行了验证。多次仿真结果表明:该算法的参数估计误差接近克拉-美劳下限,且算法的运算量明显优于网格搜索法。     

面向成本的固液火箭发动机方案设计优化

对固液火箭发动机(HRM)系统进行参数化建模,研究影响推力室等主要部件成本的主要因素,并建立相应成本模型。针对某运载火箭上面级固体火箭发动机CPKM的技术指标要求,采用多岛遗传算法(MIGA),开展面向成本和性能的多目标HRM设计优化。结果表明,HRM在主要功能和部分性能上可替代CPKM;相比于CPKM,HRM在同速度增量下成本下降21.0%,同成本下速度增量提升15.8%;HRM方案设计阶段中,扩张比与比冲、长度、工作时间具有较强线性关系,速度增量和成本等两个优化目标的主要影响因素是初始推力和药柱肉厚。     

基于张量子空间的信号参数估计算法

针对低信噪比条件下多通道信号特征参数估计问题,提出了两种基于张量子空间的信号参数估计算法,分别是基于矩阵堆叠的张量分解算法和基于张量矩阵因子的联合算法。通过研究参数化信号模型、信号子空间旋转不变性和张量范德蒙分解原理,分析了多通道数据的三维张量数据模型的构建;矩阵堆叠的张量分解算法验证了张量高阶奇异值分解是矩阵奇异值分解的推广,矩阵因子联合算法进一步提高了低信噪比条件下的信号参数估计精度。仿真以信号频率和初相位的估计精度为衡量指标,验证了低信噪比的条件下,张量子空间信号参数估计算法要优于传统的矩阵子空间信号参数估计算法。