低轨星座传感器资源实时调度方法

针对低轨星座传感器资源调度问题,提出了一种基于几何精度衰减因子（GDOP）和目标位置估计误差椭球的调度方法,该方法综合考虑了目标的静态、动态定位因素,优先选择卫星目标视线垂直于误差椭球长轴的传感器资源对目标进行跟踪。仿真结果表明,与已有的仅考虑GDOP的调度方法相比,该方法既节省了传感器资源,又提高了目标的跟踪精度。     

一种基于通信事件的机载分布式软件调试方法

多应用分区的开发与综合是IMA系统开发的核心工作之一，而如何控制和调试基于分区间通信的分布式协作行为是关键所在。引入”通信事件”对分区间通信活动进行抽象，提出通信事件调试方法，对分区间通信的源分区和目的分区进行同步控制和对通信活动进行协同调试。进而提出一种将通信事件调试和代码调试有机结合的混合调试方法，论述了方法的调试过程以及在实践中表现出来的优点与不足。     

基于CPN Tools的机场主要资源调度研究

针对机场跑道、停机位等主要资源调度的问题,Petri网以其固有的特性,非常适合实时处理这类并发事件的问题.CPN Tools是一种Petri网仿真分析软件,具有大量的自动化分析工具,使建模、仿真和结果分析过程更加简单、高效、可控:本文基于CPN Tools软件,实现了用有色-时间Petri网对过站航班使用机场主要资源进行建模,并定义了各种监视器用于采集仿真数据,通过分析这些数据以及系统生成的仿真报告、状态空间报告等,得出了机场主要资源的使用情况.     

基于专用短程通信（DSRC）的机场设备／车辆综合动态实时管理调度系统

一、概述 先进的信息管理系统是现代机场有序、高效运营的关键，它对有效管理、降低成本、提高服务质量具有极为重要的意义。     

应用测试岛的组批卫星流水线测试模式设计

针对组批卫星总装、集成、测试(AIT)需求,提出应用测试岛的流水线测试模式。界定各测试岛的任务内容、准入条件、场地及配套设备管理方法,设计测试岛流水线生产流程,描述卫星排产策略中的科学问题。构建组批卫星混合流水线车间调度问题(HFSP)模型,提出采用多层编码遗传算法解决流水线装配测试问题。以"北斗"组批卫星AIT期间生产数据为例,将传统AIT排产策略与应用测试岛流水线排产策略进行对比分析。仿真结果表明:8颗卫星完成AIT阶段全部测试,采用测试岛流水线测试模式得到的最优排产结果,相比传统测试流程排产时间缩减了13.7%,从而验证了应用测试岛流水线测试模式及多层编码遗传算法,可实现组批卫星AIT平台下智能排产策略设计,优化生产资源调度模型。     

一种舰载相控阵制导雷达驻留时间动态调度算法

为了解决舰载相控阵雷达的实时驻留问题,提出了一种新的相控阵雷达驻留时间调度算法。依据工作方式优先级和目标信噪比来设计调度准则。首先分析了构建舰载相控阵雷达模型所需要的各种理论模型,包括自由空间目标回波功率、干扰模型、目标检测模型。在此基础上,提出了雷达时间动态调度算法机制。最后根据建立的舰载多功能相控阵雷达模型分析驻留时间分配,目标信噪比检测的效能,仿真结果表明了该算法的合理性和有效性。     

IMA平台分区分析方法研究

依照综合模块化航空电子系统（Integrated modular avionics ,IMA）平台的健壮性分区特点,IMA平台必须能够为驻留应用和驻留功能提供健壮分区隔离和其他保护能力,这些措施要允许多个驻留应用共享一个平台及平台上的资源,且自身的资源支持系统级分布功能在容错网络上运行。根据综合模块化航空电子系统开发指南与认证考虑RTCA DO-297标准中关于IMA平台健壮性分区、安全性以及认可证明数据的要求,本文对IMA平台分区分析展开研究,重点对IMA平台及其组件通用处理模块（General processing module, GPM）、航空数据网络ARINC664交换机和远程数据集中器（Remote data concentrator, RDC）进行分区分析方法的研究。给出每个组件的分区分析策略和目标,明确每个任务需要进行的活动,为IMA平台及其组件的健壮性分析、缓解潜在风险、安全性分析和认可提供充足的证据。     

基于极大代数的离港航班优化调度

改变以往采用的排队论和线性规划等方法，用极大代数理论研究了航班调度优化问题，将进离港系统的非线性转化为极大代数意义下的线性，结合离散事件动态系统理论(DES)的摄动分析法、鲁棒分析法，论证了不同机型排列对系统性能的影响?运用这一方法，实现了对机型排列的寻优，为科学的航班调度提供了定量的参考：     

基于Common Lisp的数字系统仿真实现

针对数字系统仿真所涉及的若干关键问题,从对象的行为特点出发,提出一种基本仿真算法及其改进版本。前者能够正确模拟实际数字系统中的并发行为,但可能引起冗余的进程调度;后者考虑了系统模型中信号和进程间的依赖性,可有效避免这一问题,并能在多数情况下提高仿真性能。基于所提算法,应用Common Lisp语言实现了仿真器原型,并与商业仿真平台Modelsim相比较进行了仿真实验,结果表明,所研究的算法和工具正确有效、性能良好。     

独立离场模式下多跑道时空资源优化调度方法

为有效缓解大流量、高密度机场日益严重的交通拥堵和航班延误现状,研究了多跑道离场航班优化调度问题。首先,从生产调度领域视角,将多跑道离场调度问题抽象为典型的车间作业调度NP-Hard组合优化问题;然后,面向航空运输各方利益需求,以航班延误、跑道容量和环境污染为优化目标,综合考虑航空器尾流影响、场面滑行和跑道穿越等各类限制因素,建立了独立离场模式下多跑道时空资源优化调度模型;最后,结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II),寻求多跑道离场调度问题的Pareto最优解。仿真实验表明,模型可对独立离场航班进行优化配置,显著降低航班延误时间和航空发动机污染物排放量,并有效提升机场跑道容量。与随机和交替调度策略相比,优化调度策略执行效果显著,其中航班延误时间分别减少了51.2%和42.7%,所提方法可显著缓解大型繁忙机场离场航班起飞延误,有效提升航空运输服务品质。