基于COTS的航空电子软件开发

介绍了商用货架产品(COTS)在航空电子软件开发中应用的优点和缺点,和基于COTS的航电软件构架;并给出了一个开发过程和部分开发工具。最后通过一个实例说明基于COTS的航电软件开发是实际可行的。     

地面等待策略中的时隙分配模型与算法研究

 机场拥塞是制约民航运输的瓶颈所在,地面等待策略(GHP)是解决机场拥塞的有效方法,其核心就是时隙分配问题。为适应我国空中交通持续发展需要,实现科学时隙分配的要求,对GHP已有的研究进行分析和归纳,重点论述了时隙分配的概念、属性、模型和算法,在此基础上总结了时隙分配的关键问题,即随机容量的影响、均衡模型的建立以及模型求解算法的研究。最后指出了时隙分配问题未来的研究方向。     

二维翼型结冰数值计算

翼型结冰计算是随着结冰时间步长变化的准定常过程,因此在每个时间步长后都要更新各个模块的计算工作,如此反复直到达总结冰计算时间.在各模块计算中,分别采用了泊松方程法生成网格、求解雷诺时均方程计算流场、拉格朗日追踪法求解水滴轨迹、基于Messinger模型计算冰形、采用变距滤点法重构边界.引入动态链接库技术将各模块集成为结冰计算平台,并将三种冰形(楔形冰、槽状冰及混合冰)计算结果与国外软件及试验数据进行了对比.      

国外空间对抗装备技术的发展途径与趋势

空间已成为事关国家安全和利益的战略“制高点”。主要航天国家围绕控制“制高点”,采取不同策略发展空间对抗能力。国外已具备有限的空间对抗实战能力,但是空间对抗装备在世界范围内总体上仍处于技术发展阶段。空间对抗装备技术将在与导弹攻防对抗、网络攻防对抗技术的交叉与叠加中演进升级。预计2030年前后,国外将形成一个比较全面、完整和成熟的空间对抗装备体系。     

美国国防高级研究计划局F6项目发展研究

2009年11月25日,美国国防高级研究计划局（DARPA）将分离模块航天器（F6）研究项目的第二阶段研究合同授予轨道科学公司,合同为期一年,总价7460万美元。这一事件说明美国的分离模块航天器项目取得了阶段性成果。文章介绍了分离模块航天器的概念和项目进展,对以价值为中心的航天器设计理念进行了分析和探讨,并得出了几点启示和建议。     

Alphabus卫星平台研制进展及技术特点分析

在欧洲航天局及法国国家空间研究中心的联合支持下,Astrium公司和TAS公司目前正在联合开发欧洲大型通信卫星平台Alphabus,作为对目前欧洲已有卫星平台Eurostar和Spacebus产品线的延伸。正常情况下Alphabus平台可以承载功率12～18kW,质量1500kg（最大）的有效载荷。文章主要介绍了Alphabus平台研制的背景、途径、进展情况及技术特点,并分析了对我国大型通信卫星平台研发的启示和借鉴作用。     

机载气象雷达发展趋势分析

作为危险气象感知的重要手段,机载气象雷达在航空安全保障中发挥着重要作用。本文通过分析机载气象雷达的发展历程和国内外产品及技术,展望了机载气象雷达的发展趋势,并对其关键技术与难点进行了梳理,分析结果可以促进国内相关技术的研究和发展。     

基于压缩协作表示的辐射源识别算法

针对低信噪比（SNR）条件下传统辐射源识别算法性能下降的问题,提出了基于压缩协作表示的识别算法,分别从特征提取和分类器设计两方面进行描述。首先将时域辐射源信号变换到二维时频域,通过图像处理方法提取高维特征列向量。经随机矩阵压缩到一定维度后,输入到提出的压缩协作表示分类器中得到识别结果。进而,对协作表示系数进行非负约束,提出了更符合实际应用场景的算法。仿真结果验证了所提算法的可行性与有效性,且在低信噪比条件下稳健性强、抗噪声干扰性能好、计算量较小、易于工程实现。     

引入多Agent协商的协同优化在卫星设计中的应用

卫星设计是复杂的多学科优化问题,协同优化算法具有模块化特点适合于处理多学科优化问题。在对卫星进行多学科优化时发现,现有的协同优化算法为了保证共享变量在系统级和分系统级间的一致性,收敛困难,计算量大,不对分系统自身进行优化不能保证卫星整体性能最优。本文通过引入Agent概念和基于Agent的协商算法,提出了一种基于劝说式多Agent协商的协同优化设计算法。针对对地观测卫星,以总质量最小为目标,建立了包含结构、轨道控制、姿态控制和电源4个分系统Agent和1个系统级Agent的卫星优化设计模型并进行了协同优化设计。研究结果表明:引入Agent协商算法的协同优化算法,可以保证共享变量的一致性;在协同优化算法中增加分系统自身优化模块,可以保证在系统级优化过程中各分系统一直都是最优的。      

基于张量分解的动态Web服务推荐

在服务计算领域中,为了能够在大量具有相同功能的Web服务以及API等数据资源中选择适合用户的服务和接口,提出了服务推荐系统。当前常用的基于服务质量（QoS）的服务推荐系统所采用的模型假定服务的QoS值恒定不变,是一种由服务和用户的二元关系构成的二维静态模型。针对实际应用中,QoS是受到多种因素影响的变量这一问题,提出了一种可以描述多个影响QoS因素的张量模型,并利用张量分解算法来对服务推荐算法进行了改进。实验结果表明:提出的基于张量分解的服务推荐算法与6种现有算法相比较,预测服务的QoS值的绝对平均误差（MAE）不同程度地降低了20%~50%,并且所建模型能够描述更多的影响因素,从而可对服务进行动态推荐。