基于区域划分的星间流量均衡路由算法

将在轨运行阶段产生的大量数据尽快回传到地面信关站是提高低轨卫星网络服务能力的关键.由于地缘政治等因素,我国在海外信关站的部署受到很大限制,导致回传的流量会过度集中于某些链路,容易引起局部网络的过载甚至发生拥塞.针对此问题,提出了一种基于区域划分的流量均衡路由算法,本算法根据卫星与信关站的相对位置对星间流量进行区域划分,...     

SpaceFibre星载网络服务质量实现研究

为实现SpaceFibre星载网络中短时间内大量实时数据流的可靠传输，满足不同空间任务的服务质量(QoS)要求，提出一种基于二进制序列调度的新算法。该算法根据星载网络中的不同流量特征生成对应的二进制调度序列，可以很好地解决复杂数据流量的调度与不同数据流量带宽需求之间的权衡问题，实现了SpaceFibre协议框架下的QoS功能。最后给出了算法的延时性能分析与实例仿真，结果表明由该算法生成的二进制序列调度机制在传输时延上有着较好的灵活性和确定性。     

极轨星座分布式数据报路由链路失效影响研究

针对极轨道星座网络,分析分布式数据报路由算法性能,给出单链路失效对可行最少跳数传输路径数量的影响,用以衡量该链路的重要程度.考虑到现有优先最短传输时延路径的分布式数据报路由算法会引起业务分布不均,重负载链路失效会造成严重性能下降甚至引起级联失效,提出基于逻辑距离的概率分布式数据报路由算法,保证数据报路由在最少跳数前提下尽量沿受失效链路影响最小方向前进,均衡业务分布,提高对链路失效的抵抗能力.仿真结果表明所提算法相比优先最短传输时延策略,能以极小的传输时延为代价,平衡业务流量,对通信路径中出现单链路失效有较好的容错性.     

基于局部洪泛优化的低轨星座分布式路由算法

针对传统分布式路由算法应用于大型低轨星座时拥塞控制能力有限的问题,提出了基于局部洪泛优化的分布式路由算法。该算法通过局部洪泛的机制收集星间链路的拥塞信息,以应对局部通信需求密集所导致的常见拥塞现象;通过局部路径优化,以较低运行开销实现了流量疏导和网络负载均衡。并且该算法可适用于多层低轨卫星网络结构,不会产生路由环路,对卫星随机故障具有宽适应性。仿真实验表明:该算法在通信需求分布不均的高网络负载情况下能降低2%~10%的丢包率,并对网络随机故障具有鲁棒的表现。     

一种基于组合策略的低轨星座网络流规划方法

低轨星座网络流规划方法是提升大型星座网络性能的关键技术。针对现有低轨星座网络流规划方法手段单一，难以兼顾全局性能优化与卫星自主灵活性等问题，研究提出了一种基于组合策略的低轨星座网络流规划方法，首先根据业务特点对网络流进行分类映射，针对6类映射业务的QoS差异，分别采用集中式、分布式和源端路由等路由控制策略；在此基础上将星座网络流规划问题抽象为求解带宽约束下的多源单汇网络最大流和多源多汇网络最大流问题，分别采用负载均衡路由和多约束QoS路由算法；对基于组合策略和单一策略的星座网络流规划方法进行了仿真分析，结果表明组合策略比集中式的传输时延低约20ms，丢包率低约9%，比分布式的带宽利用率高约42%，可有效提升星座网络性能，能够更好满足不同场景及需求。     

星载异构计算环境下的能耗优化任务调度

针对航空航天探测等要求高可靠性、强实时性、低功耗的尖端领域,基于新型的异构多核计算平台对全迁移策略的支持,提出了能耗优化的实时任务调度算法。算法主要分为2部分:负载分配和任务调度。负载分配确定每个任务在不同的处理器集群上工作量的分配比例,并对系统的能耗进行优化。任务调度在负载分配的基础上,采用时间片划分的思想对已分配的任务进行合理调度,保证每个任务都能满足系统约束条件。将此算法与现有的SA算法和Hetero-Split算法进行对比,实验结果显示:此算法比Hetero-Split算法在寻求可行性任务调度方案方面相当,但强于SA算法;在能耗比方面,此算法比Hetero-Split算法在系统总能耗方面有大幅度的降低,降低比率约为23%～24%。     

面向差异化QoS保障的卫星返向链路资源分配策略

面向采用多频时分多址接入(MF-TDMA)体制的宽带卫星返向链路,提出了一种符合第2代数字视频广播-交互式卫星系统(DVB-RCS2)标准的差异化服务质量(QoS)资源分配策略,能够从用户优先级与业务类型区分QoS级别,为系统中的用户提供6类不同的QoS保障.基于资源分配策略设计了一种面向差异化QoS保障的返向链路资源分配算法,保障重点用户接入,并在系统资源不足时通过服务降级显著提升用户服务率.仿真结果验证了所提策略在用户与业务维度均能提供差异化的服务质量,可用于宽带卫星通信系统.     

基于连通检测和区域扩展的多重聚类方法研究

针对现有聚类算法在分选过程中存在辐射源定位和脉冲划分的困难，提出了基于连通检测和区域扩展的多重聚类方法。使用网格统计的方法对脉冲列分布密度进行量化，再借鉴图像分割算法，将量化的网格矩阵划分连通区域。基于峰值检测和梯度下降的原则扩展连通区域，通过边缘检测得到最终聚类结果。仿真结果表明，该算法能保证更多的聚类脉冲列参与参数分选，提高辐射源识别率。     

基于区域网格化的空间目标光学特性计算方法

为了精确计算空间目标光学特性,基于区域分解和网格划分的方法建立了空间目标光学特性计算模型。首先把目标表面分解为若干材料属性单一且易于数学描述的区域;对划分后的区域进行网格划分;对划分后的网格面元进行遮挡与掩蔽分析,给出有效面元的判断准则;最后结合表面材料的双向反射分布函数建立了目标的光学特性计算模型。为了验证计算模型的精确性,搭建了空间目标缩比模型测量平台。当入射天顶角为10°、20°和30°时,缩比模型理论计算结果与实验测量数据的相对均方根误差分别为8.89%、9.39%和8.00%,均小于10%,验证了所建目标光学特性计算模型的准确性。     

卫星星座区域覆盖问题的快速仿真算法

针对卫星星座对地面区域的覆盖性问题,提出一种快速求解方法—经度条带法.首先将全球划分为若干个经度条带,并得到一个地面区域所在的纬度区间,然后根据球面几何关系和卫星覆盖与几何形状计算卫星对每个条带的覆盖情况,最后再综合统计得到覆盖率.基于此方法,推导了星座瞬时性覆盖和时段总覆盖的计算公式.数值仿真实验表明,该算法计算结果精确,具有较好的稳定性,计算效率较高.     

基于地理位置信息的无收敛多测度卫星网络路由算法研究

设计了一种基于地理位置信息的无收敛多测度的卫星网络路由算法CFR,算法根据地理位置关系、延迟和链路丢包率三种测度计算路由,满足不同应用的服务质量要求.当有数据到达时,卫星根据地理位置关系、网络拓扑和链路状态实时计算数据传输路径,避免了路由收敛过程.在此基础上,为有效均衡卫星网络负载,卫星将链路负载信息通告给数据传输路径上各颗卫星,卫星根据负载调节数据传输路径,有效地均衡了网络负载,减少了数据丢失,增加了吞吐量.     

一种改进的LEO卫星网络路由策略

文章结合LEO卫星网络的拓扑结构和运行规律,提出了一种时延受限的最小耗费（DCLC）路由算法。仿真结果显示,相对于最短路由算法,该算法具有较低的呼叫阻塞率和切换失败率,以及更好的服务质量。同时能够平衡各链路负载,使整个卫星网络更稳定。     

双层星座中负载均衡路由协议研究

提出了一种适用于双层结构卫星网络的负载均衡路由协议LBRD。不同于传统多层卫星路由,协议采用独立的地理位置路由作为同层卫星的基本选路策略,并以层间互补的方式提高路由成功率;在此基础上,为了均衡网络负载,采用邻间链路负载通告的方式,调节单颗卫星的负载;对于多颗过载卫星形成的区域,引入区域均衡机制,通过节点间距离变换,使原本经过该区域的数据流绕行,加速负载恢复。仿真结果表明,协议能够有效地均衡网络负载,减少因拥塞所导致的排队延迟与数据丢失,保证了网络吞吐量。     

基于改进SSD算法的航拍目标检测算法研究

研究基于深度学习技术的无人机航拍图像目标检测算法，首先介绍目标检测算法SSD（Single Shot MultiBox Detector），并对其特征提取网络进行改进，采用稠密特征提取网络替换原网络的主干特征提取网络，提高算法的特征提取能力，从而提升了算法的检测精度。针对网络实时性问题，在算法中引入分组卷积，极大地减少了网络参数量，提升了网络推理速度。为解决训练中出现的正负样本不均衡问题，利用焦点损失（Focal Loss）改进了原算法的损失函数，进一步提升了网络的收敛速度和精度。最后，通过仿真验证了改进算法在目标检测精度上的优越性。     

远程操控飞行器自适应神经网络观测器设计

针对无人飞行器远程操控系统设计时，由于远程操控飞行器动力学的非线性和飞行器控制系统性能的不确定性，无法精确建立远程操控飞行器控制系统模型的问题，提出了一种自适应神经网络状态观测器设计方法实现对远程操控飞行器的控制系统模型的估计。首先将飞行器的动力学环节与自动驾驶仪构成的闭环回路作为一个整体建立了远程操控飞行器控制系统的非线性模型。然后针对模型中存在未建模动态的问题，采用神经网络算法对非线性动力学模型进行在线辨识，并引入鲁棒项对附加扰动进行抑制。最后设计自适应律对神经网络的权值进行实时调整，保证了系统的稳定性，并基于Lyapunov理论证明了观测器的估计误差是最终一致有界的。仿真结果表明，所设计的观测器能够保证远程操控飞行器在存在未建模动态和附加扰动的情况下对飞行状态具有良好的估计性能。     

基于偏差信息的星载计算机系统负载平衡算法的研究

相邻结点负载平衡算法具有计算简单、额外开销小的优点。但由于采用局部的观点平衡负载，限制了结点信息得到的范围，使得系统在某种情况下达不到全局平衡，本文提出了基于偏差信息的星载计算机系统负载平衡算法，它改变了结点传递的实际负载信息，使修改后的负载信息能体现出结点及其周边结点的负载形势，以此弥补了相邻结点负载平衡算法的不足，并将其应用在星载计算机系统上，首先，介绍了相邻结点负载平衡算法及其存在的不足；其次，描述了基于偏差信息的星载计算机系统负载平衡算法，最后，通过仿真实验，给出了这种算法同其它几种负载平衡算法的比较，并证明了它的正确性与可行性。     

一种基于启发式搜索的智能轨道规划

针对二体轨道模型,设计了一种时间固定点对点多冲量轨道机动的智能规划算法。算法基于非线性规划理论和启发式智能搜索技术,采用随机A*扩展树法保证优化的全局性,并利用逐步二次规划法(SQP)来保证结果的局部数值精确性。整个算法具有较好的智能自主性。最后通过数值仿真验证了算法的可行性。     

机器人动态受力感知及零重力运动模拟技术

针对航天器在轨服务任务的地面零重力模拟需求，研究基于工业机器人的零重力运动模拟技术。建立基于BP神经网络的受力感知预测模型，该模型采用机器人末端姿态、加速度、角速度和角加速度作为输入层参数，采用机器人末端六维力传感器数据作为输出层参数，实现了对机器人末端负载的高精度动态受力感知。设计正交试验方法确定机器人的运动路径点进行样本数据采集，实现了受力感知预测模型对机器人全工作空间的覆盖。进一步，基于对机器人末端负载的受力感知数据，应用动力学理论计算负载在失重状态下的运动速度，并控制机器人执行相应的运动，实现了对机器人末端负载的零重力运动模拟。