用并行阵数据对频率和方位进行同时估算

本文提出了一种能够对多路窄频发生器中心频率和方位进行同时估算的新方法。该方法以旋转不变性技术为基础，通过取代二维空间的研究直接对联立估算进行计算。其结果，计算效率大大提高。本文对诸如具有同方位但其中心频率分布于广域领域中的不同中心频率信号之类的情况也给予了考虑。最后，通过模拟论证了本方法的巨大潜力。     

W51可编程序控制器在氟里昂充气机中的控制及调试

可编程控制器是70年代后期出现的工业用控制电脑，近年来发展迅速。它和机器人技术，计算机辅助设计（CAD）／计算机辅助制造（CAM）技术一起，号称当代工业生产自动化的三大技术支柱，本文论述了中档机W51程控制在氟里昂充气机中的应用及调试技术，对从事程控器的应用研究及使用氟里昂充气机的工程技术人员具有一定的参考价值。     

一个用迭代法求解线性方程组的并行算法的实现

本文给出并在多微机系统 APS5上实现了一个求解线性方程组的并行算法,提出了一个可反映并行算法和多处理性性能之间关系的新参数.     

基于FPGA的高速并行DVB-S2标准LDPC译码

最新的CCSDS、DVB-S2等相关卫星标准都采用低密度校验(Low Density Parity Code,LDPC)码,其中DVB-S2中LDPC码由于码字长、码率多,不易于硬件实现。文章针对该码校验矩阵特性,给出一种基于改进最小和算法的高速并行译码器的FPGA实现方案。方案采用180并行,6bit位宽,在20次迭代下,基于Xilinx SC5VSX95T芯片的测试表明:设计方案支持200 MHz的时钟频率。     

高速并行接收机中的频域符号同步算法

文章针对高速卫星通信系统接收机中的频域并行解调结构,提出了一种频域符号同步算法。该算法与频域并行解调结构相结合,可使频域并行解调结构的输出中只包含最佳采样点的值,从而进一步减少其实现时的复杂度。对算法的推导、实现结构进行了说明,并对该算法的捕获性能和跟踪性能进行了仿真。结果表明,该算法不仅实现复杂度低,适用于高速卫星通信系统,而且在低信噪比条件下也具有很好的性能,可满足实际的应用需求。     

巨型星座覆盖性的高效分析方法

针对巨型星座设计及建设过程中的覆盖性分析问题，提出了一种高效覆盖性分析新方法：并行墨卡托投影图叠加法（PMPS）。该算法通过对墨卡托投影图的图像叠加处理，进行覆盖域计算，突破了传统网格法（GPA）中网格数量与星座卫星数量的关联约束，降低了计算消耗对卫星数量增长的敏感度。给定计算精度下，随着卫星数量的增加，GPA与PMPS计算消耗比值逐渐提高，并最终趋于极限值，该极限值和GPA选取网格量呈正相关。仿真结果表明；全球覆盖分析中GPA网格数为10⁴量级、满足指定计算误差时，未引入并行计算的PMPS效率相对GPA最大可提高1～2个量级，当GPA网格量更大时，如10⁵量级时，未引入并行计算的PMPS效率相对GPA预计最大可提高2～3个量级。     

一种使用BP神经网络加速的蒙特卡洛拉格朗日水滴求解器（英文）

结冰可能威胁飞行安全。拉格朗日方法被广泛应用于求解结冰过程中的水收集系数,但是其发展受到鲁棒性问题和高计算成本限制。为了弥补拉格朗日方法的缺陷,使用蒙特卡洛积分法和反向传播(Backpropagation, BP)神经网络分别用于解决鲁棒性问题和降低计算成本。基于蒙特卡洛方法的拉格朗日求解器可实现对任意模型或计算条件的无条件稳定。构建了BP神经网络用于预测水滴撞击概率,通过筛除非撞击水滴减少计算量。BP神经网络不针对特定模型提前训练,使用异步并行策略使BP神经网络训练和水滴运动同时求解,建立了广泛适用的异步拉格朗日求解器。使用GLC-305后掠三维翼型和某型发动机短舱模型对求解器进行验证,结果显示BP神经网络可以有效提升计算效率,对比没有神经网络辅助最多节省27%运行时间,同时保有同等计算精确度。本文研究为首次尝试神经网络技术与结冰数值模拟融合,为进一步发展拉格朗日方法提供有力支撑。     

民机CAD/CAE数据融合可视化

为提升民机设计质量以及设计评估效率,提出一种以民机仿真数据可视化引擎为基础,有效融合民机CAD数模的多学科数据融合可视化方法。首先,依靠主流CAD系统对STEP国际标准协议文件格式的支持,在通用的工程仿真数据可视化引擎上搭建解析读取STEP文件的接口,读入的设计数据与相关的仿真数据共同存放在可视化平台场景树结构内,显示于统一的场景;然后,凭借计算机集群并行渲染提高交互可视化帧率,便于工程人员与民机多学科数据实时交互。平台融合了CAD/CAE数据剖切、测量、流线提取等交互可视化分析功能,支持全尺寸立体VR显示,可在多通道沉浸式显示系统开展协同评估。通过相关案例展示与分析了民机多学科数据融合效果,验证了CAD/CAE数据融合可视化平台的可行性和有效性。     

基于并行遗传算法的高轨卫星导航选星方法

高轨航天器自主导航能力在北斗三号卫星导航系统建成后得到了增强，但是也带来了部分时刻可见星数量冗余的问题。为降低运算量以保证服务的实时性，提出一种利用多种群并行遗传算法(PGA)进行快速选择当前最优可见星组合的方法。该方法将加权精度因子(WDOP)作为适应度评判标准，利用粗粒度式并行划分成的多个子种群进行搜索加速，并通过变异因子差异化设置与子种群间的信息交流来提高搜索能力。对多个典型高轨环境下7颗及以上选星任务的仿真测试表明，基于PGA的选星方法解相比遍历法所求最优解绝对误差平均值小于0.1，相对误差最大不超过1%。仿真结果表明，在典型高轨环境F1接收机利用四系统组合导航时，所提方法可以有效地快速、准确完成指定卫星数的选星任务。