ARINC 653分区实时系统的可调度分析

ARINC 653规范定义了综合模块化航空电子(IMA)实时操作系统的行为逻辑以及向应用程序提供的接口规范。该规范规定了系统采用分区内调度和分区间调度的两级调度方案,如何分析系统的可调度性以保证实时任务能够在截止时间内完成计算是需要研究的新问题。基于负载请求与平台资源提供能力的供需约束关系导出了系统可调度的判定依据。证明了判据的约束是系统可调度的充分必要条件。实际应用表明,提出的可调度判定定理能够应用于判定ARINC 653分区实时系统的可调度性,辅助提升系统的安全属性。     

全球导航卫星系统多星故障排除新方法

在全球导航卫星系统中,多颗卫星同时发生故障的概率会随着观测卫星数的增加而增加,从而,在接收机自主完好性监测中需考虑多星故障的处理.针对故障检测比故障排除简单、且故障检测率比故障排除率高的特征,以故障检测为基础,提出了一种新的多星故障排除方法——随机搜索法.该方法采用二进制对观测卫星进行编码,通过随机初始化方式获得初始无故障星座,再通过逐步搜索未选卫星方式来得到最终的含有最多无故障卫星的星座,实现故障排除功能.仿真结果表明:大部分情形下,新方法能获得99%以上的故障排除率,既能进行单星故障排除,也能进行多星故障排除,能有效满足全球导航卫星系统关于自主完好性的要求.      

基于动态RCS的无人机航迹实时规划

传统的无人机航迹规划主要采用仅考虑无人机与雷达距离的简化雷达威胁模型,未充分考虑无人机雷达散射截面RCS(Radar Cross-Section)随自身姿态角改变而产生的动态变化.据此,提出了无人机周向动态RCS模型,并建立了综合考虑无人机动态RCS与雷达距离的探测概率模型,利用遗传算法进行了基于动态RCS的航迹实时规划,计算结果与传统航迹规划结果进行了对比.仿真结果表明该模型的可行性和有效性,能充分利用无人机自身的优势规避威胁,满足无人机的航迹实时规划的要求.      

基于SCADA及以太网的大型空间环境模拟器集中控制系统

以往的空间环境模拟器大多采用分散独立控制的模式,导致多套设备并行试验时人力投入大、设备管理困难。针对这一问题,文章提出了一种基于SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition,监控与资料搜集）系统和以太网的分布式集中控制系统。该系统采用B/S架构,将控制网络和企业局域网相结合,为操作用户和管理用户提供方便灵活的远程数据服务。系统对关键模块采用了必要的冗余设计,增加了可靠性和安全性。     

用于识别双星故障的RAIM算法

由于传统的基于识别门限的卫星故障识别算法存在漏检和误警致使识别率较低,为此提出一种可用于识别双星故障的接收机自主完好性监测算法.该算法通过构造新的奇偶矢量与故障特征平面,利用奇偶矢量与故障特征平面之间的几何关系来识别卫星故障,使得算法不再受限于识别门限的影响,从而有效地避免了由于识别门限引起的识别效率较低的问题.计算机仿真结果表明:改进后的算法与传统的基于识别门限的算法相比,双星故障正确识别的性能有显著的提高,正确识别率可达到90%.同时,与基于门限识别的重构最优奇偶矢量法相比,计算量可减少约61.2%以上.     

基于实时数据库技术的空间环境 模拟器数据管理平台

针对现有空间环境模拟器试验数据统一管理和试验设备集中监控的难题,文章提出了一种基于实时数据库技术的试验数据管理平台,首次在国内系统级空间环境模拟器研制中引入实时数据库概念,并成功应用于KM7空间环境模拟器中。该数据管理平台将KM7设备各分系统的关键数据信息进行分散采集,统一存储和调用,并通过网络发布。     

振动监测与故障诊断技术在“风云二号” 扫描辐射计中的应用

转动部件的状态监测和故障诊断有多种方法,其中振动诊断技术在被诊断系统的信号采集、数据处理、故障识别和诊断中显示出简便可靠的优越性,尤其适用于不停机在线监测和诊断报警。“风云二号”扫描辐射计由于其特征频率为较高的67 Hz与200 Hz,尤其适用于通过测量加速度来监测状态和诊断故障。振动诊断技术将为确保卫星的长寿命和高可靠提供有力保障。     

环境与灾害监测光学有效载荷发展综述

环境与灾害监测目标具有多样性、定量化要求高等特点,非常适合光学载荷发挥其信息量丰富、种类多、精度高等方面的优势。在国际上,此类光学载荷发展迅速,新技术不断涌现,值得学习借鉴。文章重点阐述了应用于环境与灾害监测民用卫星的光学有效载荷的发展现状和发展趋势,为中国第二代"环境与灾害监测预报小卫星星座"的相关光学有效载荷发展提供参考。     

无人机实时飞行仿真平台设计

介绍了一种面向无人机实时飞行仿真平台的设计与实现.硬件平台采用嵌入式计算机系统.利用μC/OS-Ⅱ实时核开发基于DOS的实时多任务应用程序.文中就系统结构、飞机模型、仿真算法、实时多任务应用程序编写进行了详细的论述.该系统已成功应用在某型无人机仿真中.     

模糊自组织网络在刀具磨损状态监测中的应用(英文)

应用模糊逻辑和无教师自组织神经网络进行车削过程刀具磨损状态监测.根据典型切削条件组合建立由多个子网络组成的自组织网络阵列,其中每一子网络对应一种典型切削条件,并进行训练.对于具体切削条件,运用模糊逻辑技术选取对应的优化子网络.文中所建名为Fuzzy-SOM-TWC监测系统的运行基于加工过程实时采集的切削力、声发射以及电机电流信号.切削实验用于训练和检验监测系统,实验结果显示其对于刀具磨损状态的识别正确率可达到98%-100%.