一种面向片上网络的链路调度算法

新兴的片上网络(NoC, Network-on-Chip)通常采用虫孔交换技术,其中的链路调度机制难以保证报文级的转发延迟.提出的逆向锚点轮转(RARR, Reverse Anchored Round-Robin)调度算法结合了逐个微片轮转(FFRR, Flit-by-Flit Round-Robin)和逐个报文轮转(PPRR, Packet-by-Packet Round-Robin)调度算法的特点.RARR算法在报文的头微片抵达目的节点前以逐个微片的方式实施调度;此后以最后一跳的链路为起点,沿该报文的转发路径逆向的、逐跳的为所有片段请求和调度锚点.RARR算法将获得锚点的报文设置为最高优先级,对其实施报文级的调度;当锚点报文转发过程中断时,以逐个微片的方式轮转调度其他报文.RARR算法的基本思想源于锚点轮转(ARR, Anchored Round-Robin)调度算法,但是其中关键的锚点调度机制更具确定性,同时消除了ARR算法中的死锁问题.利用周期精确的虫孔交换网络仿真环境量化评估了常见的轮转调度算法,包括FFRR,PPRR,ARR和RARR.实验结果表明,RARR算法具有最优的性能.      

航务报文处理系统的分析与设计

航务报文处理系统是对民航系统中充当部门间信息交换媒介的航务报文进行处理的软件系统,可以在民航多个部门中得到广泛应用.当前已有的航务报文处理系统存在通用性不好、可集成性差以及信息发布方式不合理等缺点.ATPS(Aeronautical Telex Processing System) 2.0航务报文处理系统就是针对这些问题,在对航务报文处理业务以及已有系统进行分析的基础上,综合使用UML(Unified Modeling Language)、中间件以及构件等多种技术的航务报文处理系统.      

基于WAAS监测数据的精度和完好性参数解算

美国联邦航空管理局（FAA）建设的广域增强系统（WAAS）通过对全球定位系统（GPS）所需导航性能（RNP）的全面增强,目前已能在WAAS服务区的绝大部分空域支持从航路到具有垂直引导满足航向信标性能（LPV）-200进近的RNP.本文给出了WAAS报文的解码过程,结合WAAS广播报文阐述了精度和完好性参数的解算处理过程.选取美国阿拉斯加州和美国本土34个WAAS监测站的实测数据,按该处理流程解算出精度和完好性参数.结果表明,所选监测站位置的精度和完好性解算结果与美国国家卫星测试台（NSTB）公布的统计数据基本吻合,验证了报文解码以及参数提取算法和流程的正确性.WAAS精度和完好性参数解算处理流程可为中国北斗星基增强系统（BDSBAS）建设提供借鉴和参考.      

自组织时分多址甚高频数据链的延时分析

时隙预约方法对自组织时分多址系统的延时性能有很大影响.针对动态时隙分配方案中典型的回溯搜索算法,分析了时隙空闲概率及预约冲突概率对报文延时的影响,并采用概率周期分析方法,通过引入时隙处于空闲和忙状态的概率,详细分析了报文延时与用户数和发报率的关系.最后,提出了一种新的时隙选择算法——序贯搜索算法.仿真结果表明,该算法的延时性能比回溯搜索算法优越.      

ACARS报文通信服务器的设计与实现

着重介绍ACARS(飞机通信寻址与报告系统)报文通信服务器的软件设计方案及实现方法.ACARS报文通信服务器通信模式采用了客户/服务器(Client/Server)模式.为了提高系统的实时性和响应速度,ACARS报文通信服务器设计成多线程并发服务器.ACARS报文通信服务器实现了实时接收、发送和分发ACARS报文.该系统已经成功地应用于中国民航VHF(甚高频)数据通信网网络监控中心.      

基于VHF数据链的自动相关监视系统

介绍了基于甚高频(VHF)数据链的自动相关监视(ADS)系统的基本概念,构成原理和系统结构.为改善ADS系统的跟踪精度,将基于"当前"模型的卡尔曼滤波算法用于ADS系统数据处理.数字仿真和实际应用表明:该算法可以有效地消除由于突发干扰和飞机姿态变化造成的ADS报文丢失、乱码对ADS系统跟踪精度的影响,使ADS系统更为实用化.      

ATN中的数据压缩算法分析及进一步完善

针对航空电信网移动通信中的数据压缩问题,详细分析了无连接网络层协议(CLNP,Connectionless Network Layer Protocol)报头压缩过程和压缩性能,得出传输效率、报头压缩效率与报文长度的关系.在缺省域间路由方式下,结合ESIS(End System to Intermediate System )协议,提出了CLNP报头数据的压缩完善方案,并分析了算法的压缩性能、给出了压缩效率和数据包长的关系.仿真结果表明,该算法进一步提高了压缩效率,提高了无线信道传输效率.      

Ad hoc网络局部路由发现算法

针对自组(ad hoc)网络按需路由协议采用全网络广播方式来进行路由发现带来的网络路由开销较大问题,提出一种减少网络路由开销的局部路由发现算法.路由附近节点根据当前路由上发送的数据报文计算到达目的节点的最小跳数;当路由发生中断时,路由发现请求报文将在中断路由附近节点间按照最小跳数减小的方式传递,从而合理限制路由发现范围;通过增大中断链路附近节点转发路由发现报文跳数的方式,扩大局部搜索范围,提高路由发现成功率.仿真实验结果表明,本算法最多可以减少约60%的网络路由开销,降低约70%的平均网络延迟,提升约10%的数据报文发送成功率.此外,任何基于广播方式进行路由发现的路由协议都可以使用这种算法优化性能.      

基于XML的EtherCAT工业以太网协议解析技术

重点研究了基于可扩展标记语言(XML,eXtensible Markup Language)的EtherCAT工业以太网协议解析器技术和实现方法.介绍了EtherCAT协议报文格式和特点,分析了以太网数据侦听器和协议解析器的结构,针对通用以太网解析器在工业以太网领域应用的局限性,提出使用XML语言描述协议报文的方法,在此基础上开发出一种开放式、可重构的EtherCAT协议解析器.实验结果表明基于XML的协议报文描述方法及解析器能够有效地描述和解析EtherCAT协议报文,使用者可以根据解析对象格式使用XML语言自定义、修改和扩展协议解析规则,获得清晰、直观的解析结果.      

基于随机网络编码的无线报文重传最优策略

网络编码技术为无线报文重传问题研究提供了新思路.分析并证明了完全无线报文重传问题最优策略所需重传报文数量等于节点请求报文数量的最大值;基于随机网络编码技术提出了最优重传策略RNCOPT(Random Network Coding based OPTimal Scheme),其编码系数从某选定有限域中随机选取(0除外);利用网络编码矩阵重新生成机制以保证100%解码成功率;描述了RNCOPT组合报文结构及发送节点操作过程.仿真表明:当接收节点数量为30而报文总数为30时,RNCOPT相对于传统非网络编码方案节省重传报文数量可达32%,而此时现有某典型策略CliqueNC却无明显效果.     

自动化飞行训练评估中的战机机动动作识别

针对战机飞行员自动化飞行训练评估对于机动动作的在线识别需求,提出了一种改进的基于动态贝叶斯网络的机动动作识别方法。首先,分析了仪表、简单特技和复杂特技飞行科目的机动动作特征。然后,根据战机飞行过程中机动动作与特征参数的因果关系,建立了机动动作识别动态贝叶斯网络模型,克服了传统方法需要滚转角信息,在实际飞行训练中难以通过雷达探测实时获取的缺点。同时,通过设计模型在线调用机制,有效降低了计算复杂度。实验结果表明,所提方法对于战机机动动作识别率高、实时性好,能够满足在线应用需求。      

基于复杂网络的空中交通复杂性识别方法

在空中交通管理中，识别空中交通复杂性是一项重要工作。目前的算法多采用飞机密度、机群、滞留程度等宏观指标对复杂性进行评价。利用复杂网络理论描述空中交通状况，将空域中的飞机视为节点，飞机与飞机之间距离小于彼此的机载防撞系统（ACAS）通信距离时开始构成连边，以此构建飞行状态复杂网络模型，可以更好地描述网络内部的微观特征。选取环边数、节点强度、平均聚类系数、介数中心性和网络效率等拓扑特性指标，对动态空中交通状况进行了研究。在此基础上，采用独立主元分析（ICA）在线识别空中交通复杂性，将交通顺畅的情况作为训练数据集进行处理，根据SPE统计量、I2统计量和I_e2统计量的变化来识别复杂性情况。仿真结果表明，所提方法可以较好地识别空中交通复杂性。      

空中交通CPS级联失效与缓解策略

为有效缓解空中交通级联失效,改进传统负载-容量模型,并发现容量调节参数存在级联失效临界值;建立空中交通物理信息系统（CPS）模型,定义节点正常、拥堵和失效3种工作状态,提出度分配、介数中心性分配和剩余容量分配等节点流量分配策略,以此缓解航路网和管制网的级联失效,建立网络正常率指标来评估策略实施效果。以中国华东地区空中交通CPS为实例分析,结果表明:在节点介数中心性分配策略下,网络抵御级联失效的能力较强,最先从崩溃状态开始恢复;节点剩余容量分配策略下,各节点可以充分发挥接收额外流量的作用,网络级联失效最早恢复至正常状态,缓解效果较好。      

自主近距空战中敌机的战术动作识别方法

为了识别自主近距空战中敌机的战术动作,提出一个两级识别系统.该系统由基本动作识别和组合动作识别两部分组成.其中,基本动作识别采用模糊推理方法,并模拟飞行员的思维过程,用"模式记忆"方法平滑推理结果的抖动;组合动作识别以基本动作序列为输入,采用时间自动机组成并行结构,提取各组合动作的主要几何形态,使识别系统具有良好的可扩展性和鲁棒性.通过仿真对识别系统进行验证,结果表明该系统能有效地识别敌机的战术动作.      

结合轮廓及骨架序列编码的二维形状识别

二维形状识别是物体识别中的一个基本问题,被广泛地应用于商标检索、指纹识别、物体定位、图像检索等多个领域。其中,基于生物信息学的二维形状识别是近期一个新的研究方向,基本思想是把二维形状的轮廓转化为生物信息序列,借助标准的生物信息序列分析工具来进行二维形状的匹配和识别。不过,利用轮廓进行信息序列编码存在编码冗余和编码准确性不高的问题,本文提出了一种新型的结合形状轮廓和骨架的序列编码方法。该方法利用骨架表示形状的细长分支,减少编码的冗余;并分别对轮廓和骨架进行不同类型的编码,具备编码简洁、后续匹配准确性高等优点。最后,本文在三个公开数据集上进行大量的形状识别实验,并与多种通用形状识别方法进行了比较。实验表明,本文方法在多个实验中均取得了较高的识别准确率,相比基本的形状特征描述方法,准确率提高了近5%。      

基于图像卷积的地图匹配算法

地图匹配定位是一种主流的车载导航定位方法,其以车辆轨迹数据和路网地图为基础,将车辆位置估计输出到路网地图上。该过程可对车辆定位结果进行修正,是车辆导航、交通诱导、交通预测等应用的基础。针对现有地图匹配算法存在的一些问题,如算法流程依赖路口匹配精度,在较大初始误差场景下寻路正确率较低,以及寻路结果错误易影响后续匹配精度等,提出了一种基于图像卷积的地图匹配方法。利用图像卷积方式对比了车辆轨迹与道路的几何特征,以实现匹配定位,从而确保了初始误差较大场景下的匹配精度,并且避免了由寻路错误所引发的相关问题。     

基于ELMo-GCN的核电领域命名实体识别

在核电领域的知识管理过程中,需要使用命名实体识别技术抽取高质量语义实体,以进行核电领域文本的智能分析和处理。在现有研究的基础上,通过增强网络对上下文信息的提取能力,提升模型对嵌套命名实体的识别准确率。经实验验证,所提方法较现有方法在准确率与召回率指标上提升显著,与BiFlaG网络对比,准确率提高9.52%,召回率提高8.51%,F₁值提高9.02%。所提方法对嵌套命名实体识别优于BiFlaG等网络。     

基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法

针对传统高光谱图像矿物识别方法未能充分利用矿物光谱诊断吸收特征与矿物光谱知识、识别过程人为干预多等问题,提出了一种基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法.该方法引入了基于光谱吸收特征与波形特征的光谱知识作为自动识别的标准,利用连续统去除操作增强光谱吸收特征,采取基于光谱主次吸收特征的识别决策策略,建立多级约束准则以提高识别精度及避免误识别,通过利用模拟数据进行算法精度评价并应用航空高光谱成像仪AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)数据进行应用分析与验证.结果表明:当图像信噪比大于200时,识别准确率可以达到80.3%,能够得到良好的识别结果以及较高的精度,并实现了基于高光谱图像的矿物自动识别.     

基于循环神经网络的SPMA协议信道状态智能检测改进算法

为实现对时敏目标的快速探测、定位和打击,战术瞄准网络技术(TTNT)对战术信息接入信道、交互传输的实时性、可靠性提出高要求。TTNT采用基于统计优先的多址接入(SPMA)协议,通过周期性计算统计平均的思想,估计当前信道状态,控制战术信息接入信道的时机。该思想仅适用于流量相对平稳的情况,在流量非平稳时会导致较大的信道状态检测误差。针对此问题,引入流量预测技术,提出基于循环神经网络的SPMA协议信道状态智能检测改进算法。利用循环神经网络的学习特点学习历史流量数据的隐含特征,构建流量预测器对瞬时时刻的流量脉冲到达数进行实时预测,从而准确获取当前信道状态。实验结果表明：所提算法对信道状态的检测结果更接近真实值,显著降低了信道忙闲状态的误判率。