保证速率的AFDX交换机实时调度算法

针对AFDX(Avionics Full Duplex Switched Ethernet)网络关键技术——交换机实时调度算法,提出一种保证速率的优先级实时调度算法(PRTRG,Priority Real Time sched-uling algorithm based on Rate-Guaranteed),并运用网络演算理论分析了此调度算法的实时性.在AFDX网络典型配置下,与(FIFO,First In First Out)结果进行分析对比,证明PRTRG算法有效地减少了高优先级数据的端到端延迟上界,同时保证了低优先级数据端到端延迟的确定性,并且阻止了数据流拥塞的扩散,在交换机内部实现了流量隔离.     

航空电子WDM网络多信道强实时调度设计

对航空电子强实时网络,提出了一种广播选择型和波长路由型混合波分复用体系结构和其调度结构模型.针对航电多信道强实时消息,提出了多信道负载比例轮转调度方法,以消息的负载比例在多信道上分配权值.分析了子系统内部消息和子系统外部消息在体系结构中调度模式的不同,推导了经过单次调度的子系统内部消息和经多次调度的子系统外部消息的多信道强实时调度约束条件,从而满足了航电系统所有消息的端对端的实时传输.针对航电实际系统,从系统资源和稳定性等角度提出了关键性参数的设计优化方法.最后用一个航电消息集实例进行具体说明.     

计算机生成兵力模型的实时调度技术

针对计算机生成兵力系统在采用步长法推进逻辑时间时其实时性易受影响的问题,提出了将时间同步和模型调度进行解耦的实时推进方法,其中同步过程使用独立的线程读取本地时钟并通过运行支撑环境(RTI)驱动逻辑时间推进.同时提出了一种适合兵力模型的新的静态调度算法.该算法根据模型运行周期和系统步长划分调度表,并基于负载均衡的原则为模型分配仿真步长,具体包括3个处理过程:为仿真实体分配节点、产生初始调度表、运行时调整调度表.实验结果表明所提出的方法在保证良好的实时性基础上具有较小的开销和较高的处理器利用率.      

具有广泛适用性的AOS虚拟信道调度算法

针对现有的基于虚拟信道紧迫度的动态调度算法的不足,提出了一种新的高级在轨系统虚拟信道动态调度算法。该算法首先估算虚拟信道的紧迫度和数据帧的紧迫度,然后用加权系数将二者结合起来构造成一个全新的虚拟信道传送紧迫度函数,再根据该函数的值进行判决调度。对于高级在轨系统中不同速率、不同性质、不同类型的星上数据源,该算法均可通过选择合适的加权系数灵活地分配传输时隙,保证各用户合理、动态地占用物理信道,满足对数据的传输时延要求,因此具有广泛的适用性。理论分析和仿真结果表明,本文提出的算法比基于虚拟信道紧迫度的动态调度算法具有更好的性能     

基于星上实时信号处理机的Chirp Scaling算法实现方法

基于改进的Chirp Scaling算法,提出了一种适用于星上实时信号处理机的高效成像处理实现方法,其核心思想也可应用于其它高分辨率星载SAR的精确成像算法.首先介绍了实时信号处理机的结构,分析了数据处理粒度及其并行流水处理结构.在此基础上,针对单个粒度的成像处理重新设计了算法流程,提出了一种高效的实现方法.利用实时信号处理机,对仿真的回波数据进行了成像处理实验,结果表明:在41?s内能够完成成像处理,成像处理速度和图像质量满足系统设计要求,从而验证了该方法的有效性.     

基于混合遗传算法车间多工艺路线批量调度

结合启发式分派规则和模拟退火算法,给出了改进的遗传算法——遗传退火算法(GASA,Genetic Algorithm-Simulated Annealing Algorithm).该算法采用新型POX交叉算子,通过结合模拟退火算法,有效地避免了基本遗传算法解决车间调度早熟的问题,并通过实验验证了该算法的有效性.基于GASA研究了航空复杂产品制造车间中,考虑生产批量、生产转换时间、允许多设备加工路线的车间静态与动态调度问题,分析并验证了不同分批方法对考虑以上因素的车间生产调度结果的影响.该算法已应用到某航空车间生产计划与控制系统中.      

实时嵌入式软件测试执行引擎的设计与实现

自动化的实时嵌入式软件测试中,测试描述执行系统的设计与实现是需要解决的关键问题之一.基于面向对象的思想,设计和实现了实时嵌入式软件测试描述语言的执行引擎.介绍了测试描述驱动的实时嵌入式软件自动化测试过程,并在此基础上提出了测试描述执行引擎的总体设计方案,阐述了编译过程和执行过程的实现方法,给出了符号表管理中哈希函数及其冲突的解决方法和基于SBRMS(Segment-Based Rate Monotonic Scheduling)调度策略的测试描述执行过程.对引擎的执行效率进行了评估和分析,结果表明,通过合理控制测试描述的规模和并发执行个数,测试描述执行引擎能够满足实时嵌入式软件自动化测试对实时、并发特性的要求,并具有良好的可移植性.     

包络均值滤波算法实时检测微弱信号

在强噪声环境下提取微弱信号一直是信号处理方法研究的难点,提出一种基于包络均值滤波(EMF,Envelope Mean Filter)的微弱信号提取算法,可以实时恢复出深埋在均匀分布噪声中的微弱缓变非周期信号的波形.EMF算法通过对混有均匀分布噪声的信号进行过采样,对信号的包络线进行实时分析,并用上、下包络的均值作为真实信号的估计值.为了使输出信号平滑、无跳变,采用实时滑模平均滤波器对估计值进行滤波,最终恢复出的原始信号.通过仿真研究对包络的分析算法、最优衰减系数的选取、过采样系数、平滑序列长度和不同信噪比的微弱信号对还原精度的影响进行了研究.EMF算法简单,可使信噪比提高60 dB以上.已经成功用于IEEE 1588精密时钟同步的时钟伺服算法中.     

复杂背景下单个运动物体的实时视觉追踪算法

介绍了一种完全基于图像信息的运动检测视觉追踪算法.该算法综合了已有的一些算法,并在他们的基础上进行改进,可以实现在摄像机运动不剧烈的情况下,对单个运动物体的追踪.由人工选取目标,计算机开始在第1帧和第2帧图像中提取特征点,并在两帧图像中对特征点进行匹配.利用匹配的特征点建立仿射运动模型,以估计背景的运动和预测目标位置.假设运动目标所占的像素面积很小,在预测点附近的一块小邻域内进行光流分割得到运动目标.该算法在640×480大小的两帧连续图片上验证,取得了较好的效果.在PC上的实验证明,设置适当的参数,本算法可以应用于12.5Hz或25Hz的图像采集频率.      

多机多窗口优化调度问题的模型与算法

最小化完工费用且具有多个时间窗口的多机调度问题,一直是组合优化领域的一个研究难点.首先给出描述问题的2种模型:整数规划IP(Integer Programming)模型,约束规划CP(Constraint Programming)模型.通过对IP模型和CP模型各自缺点的讨论,引出一个新的模型--混合IP-CP模型,重点讨论了该混合模型的求解方法,给出一个模型求解的启发式算法,经测试表明新模型和算法能极大地提高问题求解效率,为解决此类大规模优化调度问题提供了方法.     

无线传感器网络覆盖质量问题

降低功耗、延长寿命是无线传感器网络的一个重要问题,同时,对监测区域保持一定的覆盖质量才能及时捕捉到目标的状态变化.一种广泛采用的策略是选出能够满足监测区域质量要求的最小节点集作为工作节点,关闭其他冗余节点.因此,传感器网络中控制节点休眠与保持覆盖质量是两个重要方面.提出了一个数学模型,求解满足任意给定覆盖服务质量下所需的最小节点数.实验表明,当监测区域与节点感知区域比值较大时,提出的方法更为准确地计算出所需最小工作节点数,且此方法复杂度低、传感器节点的感知区域可以为任意形状.网络覆盖质量与节点休眠率同时达到最大化是一个NP难问题,采用遗传算法进行仿真实验尝试性解决这一问题,为传感器网络实际应用带来重要意义.     

无线传感网的分布式非测距三维定位算法

为解决三维空间无线传感器网络节点定位问题,基于区域立体网格化表示的思想,提出一种分布式非测距三维定位算法3D-DRL(three-Dimensional Distributed Range-free Localization).通过对立体网格投票,选取得票值最高的所有网格的质心作为未知节点的估计位置.3D-DRL无需未知节点间相互通信,具有较小的通信开销,不依赖于锚节点比例,且对网络拓扑结构具有鲁棒性.仿真结果表明,在无线传播环境理想、未知节点通信半径R=50 m、所有节点均随机部署在100 m×100 m×100 m三维区域的情况下,定位误差小于未知节点通信半径的8%,且通过调整VANR,能够实现所有节点的定位.     

无线传感器网络三维自身定位方法

针对部署在三维空间的无线传感器网络,提出了一种传感器节点自身定位方法APIT-3D(Approximate Point-In-Tetrahedron),通过判断传感器节点是否位于由锚节点组成的四面体的内部,筛选出可能的位置区域,并最终计算这些区域交集部分的重心,作为待定位节点的位置.仿真实验表明,作为一种不基于测量设备的定位方法,APIT-3D可以达到节点通信半径的40%以下的较高精度的三维定位,而且通信开销相比于二维定位方法增幅不明显.APIT-3D定位方法无需复杂的测距设备和昂贵的外部设施,且通信协议相对简单,因此是一种低成本、低功耗的无线传感器网络三维自身定位方法.      

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.      

异构计算系统中独立任务调度的混合遗传算法

有效的任务调度是异构计算系统获取高性能的关键因素之一,由于任务调度问题是NP-困难的,为了获取尽可能好的解,文献中存在许多启发式调度算法.针对异构计算系统的独立任务调度问题,基于遗传算法和最小完成时间算法MCT(Minimum Completion Time),提出一种新的混合遗传算法,它采用遗传算法来进化任务调度的优先队列,然后再使用MCT算法把优先队列解码为一个有效的调度,与文献中其它算法进行比较表明,它不但能产生更好的调度结果,而且有很好的收敛速度.      

无线传感器网中的加权距离节点选择法

节点选择存在于无线传感器网的目标跟踪问题中,主要任务是从多个传感器中选取合适节点跟踪当前目标,满足跟踪精度、算法计算量的要求.提出一种适用于测角传感器节点的加权距离选择法,该算法利用目标状态预测的分布及节点的探测模型,通过计算节点距目标几何距离及加权系数,选择具有最小加权距离的传感器点进行探测,避开了贝叶斯滤波,在减少计算量的同时具有很好的选择精度.仿真结果表明,本算法大幅度减少了计算量,同时可达到和熵值法相当的跟踪定位效果.