航空电子多信道实时分组调度方法

 针对航空电子波分复用（WDM）网络,提出了一种新的多信道实时调度策略实时多信道加权轮转调度（RMWRR）,将多信道分成强实时信道组和尽力服务信道组,通过调整强实时信道组的权值分配和在尽力服务信道组进行权值补偿的方法,在满足强实时消息强实时约束的同时,提高了带宽利用率,可以适应动态消息的权值变化。对经过流量整形的非强实时消息,RMWRR在尽力服务信道组对其提供延迟上界。通过理论分析,推导了RMWRR的强实时调度条件和尽力服务延迟上界。仿真和算例分析验证了该调度策略的强实时约束下的低资源占用和非强实时下的低延迟特性。     

智能显示终端——避免管制员错误的希望

引言对空中飞行动态的监视、管制口令正确及时的发出、回听、确认一直是困扰管制运行单位的老大难问题。特别是沟通管制员——飞行员之间的"语音桥梁"更是整个空中交通管制工作中最薄弱最容易出问题的一环。在先进的机载安全设施     

机坪运行保障中的问题分析及应对措施

<正>南京禄口国际机场自1997年7月1日通航以来,已连续完成11个安全年。安全制度、规章逐步完善,从lS9000质量手册修订,到安全管理体系建立,已经形成了机场公司安全管理控制系统,取得了明显成效。机坪是保障航空运输生产的重要活动场所,民航局第191号令《民用机场运行安全管理规定》和170号令《民用机场航空器活动道路交通安全管理规则》明确了机坪安全是机场安全生产运行保障的重中之重。     

科学规划航路与管制区布局加速飞行流量

2030年新一代空管系统全面建成,实现空中交通管理系统安全、高效、顺畅,实现空域资源集约高效运行,全国航路航线非直线系数降为1．05,降低了航班运行成本。在整体推进《建设民航强国战略构想》的实施中,科学规划航路与管制区布局相互匹配对于加速飞行流量非常关键。     

再入飞行器自适应最优姿态控制

针对再入飞行器姿态控制问题,应用自适应动态规划（ADP）理论设计了姿态控制器。将再入飞行器的姿态控制建模为非线性系统的最优控制问题,提出单网络积分型强化学习（SNIRL）算法进行求解,该算法简化了积分型强化学习（IRL）算法在迭代计算中的执行-评价双网络结构,只需要采用评价网络估计值函数就可以求得最优控制律,其收敛性得到了理论证明。基于SNIRL算法设计了自适应最优控制器,并证明了闭环系统的稳定性。通过数值仿真校验了SNIRL算法比IRL算法计算效率更高,收敛速度更快,并校验了自适应最优姿态控制器的有效性 。     

迭代法求解航天器热网络方程的收敛条件与时间步长优化

热分析计算是航天器热设计验证和在轨温度预示的重要手段,其实质是对描述航天器在轨状态的能量平衡方程即热网络方程的求解。作为典型的非线性问题,航天器热网络方程通常采用迭代法求解,且目前尚无完善的理论可以判断迭代过程的收敛性和收敛条件。文章根据航天器热控设计的工程实际,提出一种可行的近似方法,实现了热网络方程的线性化;在此基础上对迭代法求解过程中的收敛性进行分析,确定了收敛条件下对节点热参数和时间步长的约束关系;并进一步分析时间步长与计算效率的关系,提出了以计算效率为优化目标的最优时间步长确定方法。最后通过某典型航天器热物理模型的计算验证了上述方法的正确性。     

美军网络中心战的发展及其对装备建设的启示

网络中心战是信息化战争的主要作战样式。信息技术的广泛应用,大大提高了装备作战的能力,同时也对装备建设提出了更新更高的要求。阐述了美军网络中心战的含义与结构组成,分析了美军网络中心战的建设情况、关键技术、作战应用及其发展动向,最后探讨了网络中心战对装备建设的影响。     

光平方公司L频段4G部署计划生机渺茫

2012年2月15日,美国联邦通信委员会(FCC)发布公告,宣布因存在对GPS的干扰问题,提议撤消之前对光平方公司的"有条件授权",无限期暂停其"辅助地面设施"(ATC)网络,并就上述两个问题征询公众意见,从而使得这场GPS阵营与光平方公司之间耗时一年多、波及面极广的"大战"结果初见明朗,胜利的天平最终向着GPS一方倾斜。     

卫星通信中基于网络编码改进的广播重传策略

针对传统卫星广播重传策略、链路高丢包率下的基于网络编码的广播重传策略和最大团策略的问题,提出了一种改进的基于网络编码的广播重传策略。理论分析及模拟测试结果证明了改进的基于网络编码的广播重传策略较好地解决了传统卫星广播重传策略信道占用率较高、重传次数较多的问题,链路高丢包率下的基于网络编码的广播重传策略不能达到重传性能最优的问题,保证了卫星通信中的组播数据的快速、可靠的发布。     

基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。