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71.
目前的高级在轨系统(AOS,Advanced Orbiting Systems)多路复用研究主要以仿真为主,很少有文献给出专门的理论分析.针对基于轮询的AOS多路复用包时延进行研究,通过采用排队论中非空竭限量服务的休假排队系统建立模型,并采用循环再生法进行分析,得到了多路复用包时延计算公式,并给出包时延的下限值.仿真结果表明,在包到达率取值分别为1,2,3包/s,在各种不同的下行速率(范围240~330 bit/s)之下,包时延的仿真值曲线均高于理论下限值曲线,从而论证了理论推导的正确性.研究结果可以为工程设计提供一定的参考作用. 相似文献
72.
针对分布式综合模块化航空电子网络分区方法,指出其对消息传输模式配置存在不确定性;通过形式化描述将问题转化为包括实时性约束、带宽约束、缓存约束的最优化问题;提出了基于遗传模拟退火的传输模式配置算法,以系统的消息端到端延迟均衡为优化目标.通过给出两个具体算例对算法有效性进行了验证,同时比较了本算法与传统遗传算法的性能.对比结果表明,本算法能够解决传输模式的配置问题,尽管计算时间较传统遗传算法高出18.1%,但所得到的适应度值高出28.7%.本算法为网络分区在实际航电系统中的应用提供了参考. 相似文献
73.
利用目前公认为理论上最好的无线传感器网络集中式覆盖控制算法MCLC(Most-Constrained Least-Constraining),结合DD(Directed Diffusion)和LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)路由协议,基于节点最小剩余能量调度覆盖集,观察最小剩余能量不同选取对节点能耗和均衡性以及网络生存期的影响.研究能耗均衡性和网络生存期的关系,提出了一种新的一般性能耗均衡的覆盖集调度的方法.仿真结果表明:所提方法可以有效提高网络生存期,同时为设计覆盖控制算法和覆盖集调度策略提供理论指导. 相似文献
74.
采用了建模仿真的方法来分析航空电子全双工交换式以太网(AFDX,Avionics Full Duplex switched ethernet)协议.通过对AFDX协议的抽象,基于离散事件的建模方法,以基本的网络元素来抽象化网络中的端系统、交换机等设备,以离散事件来描述网络设备的行为,以此构建了AFDX网络模型,并依据模型实现了仿真.网络演算是一种理论计算AFDX最坏延迟界限的方法,将典型场景下仿真得到的结果与理论计算的结果进行比较,验证了模型.通过不同流量方案下仿真结果的对比,对AFDX进行了传输特性的分析. 相似文献
75.
基于动态RCS的无人机航迹实时规划 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
76.
组合航天器转动惯量在轨两步辨识标定 总被引:1,自引:0,他引:1
在轨辨识转动惯量参数是主动航天器与非合作空间目标构成组合体后实现高精度姿态控制的重要前提,文章提出了一种两步在轨辨识组合航天器转动惯量参数的方法。第一步以航天器本体坐标系滚动轴转动惯量为基准将转动惯量矩阵归一化,得到特殊的转动惯量比矩阵,建立与其相关的姿态动力学模型,提出了基于扩展卡尔曼滤波的在轨辨识算法,基于星上陀螺角速率测量信息在100s左右辨识出所有转动惯量比参数,克服了由于模型简单导致转动惯量信息辨识不完整的缺点;第二步基于第一步辨识得到的转动惯量比参数,采用最小二乘算法辨识得到滚动轴转动惯量值,计算量小,消耗能量少。最后给出仿真算例,辨识精度基本在1|之内,验证了方法的有效性。 相似文献
77.
78.
针对现有流体推力矢量控制方案的不足,提出利用喷流附壁效应的新型矢量喷管,借助于尾喷管射流对固壁延伸面的跟随作用控制尾喷流方向,实现推力转向.在此基础上采用限制流量的方法调节喷流的抽吸程度,产生不同的横向压力梯度,达到了矢量化控制推力转向的目的.运用这一概念设计了二维矢量喷管,用数值实验方式验证了喷管的推力转向效果,采用限制流量方法得到的最大矢量角度约13.3°,进一步结合射流控制可以使矢量偏角达到20°以上.通过对该喷管流场的数值计算研究,探讨了该矢量喷管内喷流转向形成的流动机理,从推力损失、转向效率上对喷管的性能特点进行了分析,为下一步开展实验研究奠定了基础. 相似文献
79.
为解决多传感器组网系统的系统误差估计问题,基于多传感器多目标上报信息,研究并提出了一种多传感器多目标系统误差融合估计算法.算法构建了两级融合结构,即第一级对多传感器组合状态估计信息进行反馈融合以改善局部组合状态估计精度,从而间接改善系统误差的估计精度,而第二级对多目标系统误差估计信息进行融合以进一步提高系统误差的估计精度.蒙特卡洛仿真显示算法能有效融合利用多传感器多目标信息,实现多传感器系统误差的实时精确估计. 相似文献
80.