GPS软件接收机的捕获与跟踪算法

研究了GPS软件接收机的捕获与跟踪算法。分析了时域串行滑动相关捕获算法和频域基于FFT的并行相关捕获算法,设计了适合GPS软件接收机的并行算法,实现了对空中可见卫星的捕获。针对GPS信号的特点,设计了基于DLL与PLL相结合方法的GPS跟踪算法。利用实测中频信号对上述捕获与跟踪算法进行了验证分析,测试结果表明,基于FFT的并行相关捕获算法能够有效增强软件接收机的捕获能力,采用DLL与PLL相结合的方法能够实现对GPS信号的有效跟踪。     

多语言混合编程的民用飞机航材预测与配置平台

合理采购并在多个航站之间合理配置航材数量对于民用飞机的经济运行十分重要,而航材预测与配置研究形成的理论算法内容相对复杂。为推动这些算法程序能够有效投入工程应用,基于 Java 语言,并整合Matlab、Python 语言编写的算法程序,开发多语言混合编程的民用飞机航材预测与配置平台。首先,介绍平台中集成的航材预测与配置的支持向量机算法和边际分析算法,并叙述混合编程的实现方式;然后,阐述平台设计的详细内容,并对混合编程的实现方式及不同程序语言间参数类型的转换方法进行说明;最后,运用实际工程数据对平台的功能进行使用测试。结果表明：平台的人机界面友好、操作简便,较好地实现了航材预测与航材配置功能,能够为相关理论算法通过平台技术满足工程需要提供借鉴和思路。     

用于压力传感器测试的自动压力控制系统的研制

主要介绍了自动压力控制系统的硬件组成,比例控制及其改进方法在压力系统中的应用以及软件算法的实现。使用比例控制技术与模糊控制理论对压力系统进行设计,利用LabVIEW软件实现系统压力产生算法,并对系统各部分及整体的控制过程进行了详细的试验研究。     

基于RNP的A＊算法动态航路规划研究

介绍了A＊算法的基本思想,建立了基于RNP的航路模型,利用A＊算法对航路进行了优化,并利用MATLAB程序对航路进行了算法实现,得到了满意的结论。通过实例分析得出基于RNP的A＊算法对航路进行规划研究的可行性和有效性。在MATLAB环境下进行航路规划问题的A＊算法程序,能够利用其强大的运算能力,并且易于其他工具包结合进行算法仿真实现对其中参数进行优化研究。     

一种两步迭代匹配算法及其性能分析

基于VOQ的 crossbar交换结构在高速互联网络中应用十分广泛。现有的VOQ调度算法以迭代方式工作，通常分为三步：请求、授权和接受。通过将仲裁合并到请求步骤，可以省略接受步骤，用来实现两步迭代匹配算法。提出了一种适用于两步迭代匹配算法的高效硬件实现结构，并进行了大量的仿真。仿真结果显示，两步迭代匹配算法可以达到与三步迭代匹配算法类似的性能。     

基于改进TLS-ESPRIT算法的相干定位信号波达方向空间平滑

针对室内角度定位,在定位信号相干条件下无法实现准确估计波达方向(DOA)的问题,提出了一种基于TLS-ESPRIT算法的双向空间平滑方法。该算法先对定位相干信号进行双向空间平滑处理,然后用TLS-ESPRIT算法进行DOA的精确估计,使其最大限度地利用信号子空间的信息,从而解决了算法计算过程中输出信号的协方差矩阵秩亏损情况。该算法能够准确实现定位信号相干条件下DOA估计,与传统的空间平滑结合其他改进ESPRIT算法相比,具有更好的平稳性及抗干扰能力。最后通过仿真实验验证了算法的有效性和稳定性。     

基于PLKF的固定单站无源定位与跟踪算法研究

利用到达方向（DOA）和多普勒频率（DF）建立了固定单站对空中运动辐射源的无源定位与跟踪模型,推导了该模型下的伪线性测量方程,用伪线性卡尔曼滤波（PLKF）算法实现了定位与跟踪;在此基础上用k时刻的状态估计值代替一步预测值对该算法进行了改进;最后与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法进行比较。仿真结果表明,改进的PLKF算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,PLKF算法克服了EKF算法的一些缺点。     

空间静态配置算法的研究与应用

对嵌入式操作系统设计中的存储空间静态配置进行了分析。在简要介绍空间静态配置基本原理的基础上,重点阐述了静态空间划分的具体实现方法以及空间静态配置系统的设计与组成,并对静态配置算法和动态配置算法进行了对比分析,最后介绍静态空间配置算法的具体应用实例。     

模糊算法在智能车控制中的应用

在自行设计的智能车中,方向控制和速度控制都存在高度非线性的问题。采用模糊算法与PID算法相结合的方法,实现了对方向和速度的优化控制,即采用模糊算法对智能车方向进行控制;采用模糊PID算法实现了对于智能车的速度控制。从而使智能车能够根据路况的变化,做出相应的控制决策。控制策略是在Freescale单片机MC9S12DGl28B上编程实现,实验表明：加载了模糊算法的智能车,对赛道的适应性和控制的稳定性都得到了较大的提高,具有很好的控制效果。     

粒子群优化算法在网络计划资源优化中的应用

对粒子群优化算法在网络计划资源优化中的应用进行了探讨,首先,介绍了粒子群优化算法的基本原理,给出了网络计划中工期固定一资源均衡优化问题的优化目标和数学模型;然后,详细介绍了粒子群优化算法实现网络计划资源优化的算法流程及其编程实现,对典型网络计划进行优化的结果表明粒子群算法可以较好地实现网络计划资源优化。