基线转弯模板的自动化算法分析

基线转弯程序是一种典型的反向飞行程序,在支线机场及通用机场中有着较广泛的应用。文中通过引入风螺旋线函数公式,对基线转弯模板自动化绘制过程中的核心问题进行分析,完整实现了基线转弯模板的精确化算法。文中关于风螺旋线的旋转外扩规律、共切线算法的研究成果,可以使飞行程序模板的计算过程得到较大的简化,同时算法的精度和效率取得较大的提高。     

线性调频连续波SAR成像算法研究

研究了线性调频连续波SAR的距离徙动算法成像.针对线性调频续波SAR的特点,在STOP AND GO近似成立的条件下,讨论距离徙动算法的实现过程.STOP AND GO近似失效时,通过补偿线性调频连续波SAR连续运动引入的多普勒频移,提出了改进,并给出仿真验证.     

基于扩维并行性实现的并行正交变换算法

为提高正交算法的运算速度,提出了一种将N点的一维正交变换分解成N0×N1点的二维正交变换(N=N0N1)和运算量较少的附加运算的并行扩维正交变换算法.在定义正交变换算法扩维并行性的基础上,讨论了离散傅里叶变换(DFT)、Hadamard变换和Hartley变换等算法的实现及性能.在TMS320C80多处理机平台上不同算法实现的试验结果表明:算法可有效减少数据的相关性、降低编程的复杂性,消除了处理单元片内内存容量的限制,适于以数字信号处理器(DSP)为处理单元的多处理机平台的并行实现.     

基于特征模型的火箭发动机伺服控制系统设计

以新型大推力火箭发动机为研究对象,提出了基于特征模型的伺服系统控制器设计方法。首先,介绍了特征建模理论并讨论了特征模型参数范围;其次,采用人工蜂群算法实时估计火箭发动机伺服系统特征模型参数,使其满足特征模型输出与实际系统输出特性等价条件;最后,使用黄金分割自适应控制律保证系统在参数估计过程中的闭环稳定性,同时引入前馈跟踪控制律,逻辑积分控制律和逻辑微分控制律使伺服控制系统快速、精确跟踪线位移指令并改善动态性能。仿真结果表明,设计的火箭发动机伺服控制系统指令跟踪精度高,动态特性良好,鲁棒性强。     

低空慢速小目标跟踪方法的研究

本文主要通过数字图像处理技术实现低空慢速小目标自动跟踪。分析低空慢速小目标的特征,选择Meanshift算法进行目标跟踪。将视频转化为图像序列,利用Meanshift算法对图像序列中的目标进行数据统计,利用数据进行匹配,实现对目标的跟踪。     

存在干扰下的无人机中继站波束成形算法

无人机(UAV)通信具有部署快、使用灵活、通信质量好等优点,在无线通信领域具有广阔的应用前景。采用UAV作为中继站构成的增强型卫星通信网络经常受到各种干扰的影响,导致其性能急剧下降。以信干噪比(SINR)最大化为准则,UAV中继站发射功率满足要求为约束条件的优化问题的基础上,提出了一种基于最大瑞利熵的波束成形(BF)算法,得出最优权矢量。为了降低BF算法的实现复杂度,进一步提出了一种基于迫零(ZF)的次优BF算法。计算机仿真验证了这2种BF算法的有效性。     

RAM的故障模型及自测试算法

通过对ＲＡＭ故障情况的全面、深入分析,建立了ＲＡＭ的功能故障模型。并在此基础上,提出一种全面、实用的故障自测试算法。该算法分三步完成测试：（１）测试ＲＡＭ中的固定为１（０）故障、固定开路故障、状态转换故障、数据保持故障及第一类耦合故障中的不相关耦合等故障;（２）测试第一类耦合故障中的相关耦合故障;（３）测试第二类耦合故障。对ＲＡＭ的故障注入试验验证了该算法的有效性。并将此算法应用于航空电子模拟器的ＢＩＴ（Ｂｕｉｌｔｉｎｔｅｓｔ）的设计中。     

松约束运输问题模型与算法研究

运输问题存在着所谓的"多反而少"悖论现象,本文用运输问题的松约束模型,说明了运输问题产生悖论现象的原因,从而拓宽了运输问题的应用范围,增加了运输问题的适应性,本文给出的运输问题的松约束模型的表上作业算法,运算简单,能彻底解决了运输问题的"多反而少"悖论现象,用本文所介绍的算法解一些问题,得到了更省的调运方案.     

空间激光通信系统光斑小目标跟踪算法研究

在空间激光通信链路中,大气湍流、结构设计误差、平台扰动等因素为链路的精确对准和精密跟踪带来了困难。为提高激光链路的跟踪精度,首先对光斑跟踪过程中的影响因素进行研究分析,继而对跟踪算法做出改进。针对跟踪目标特性,设计了一种自适应模板目标相关跟踪算法,并搭建了基于粗精复合轴跟踪系统的实验平台,开展了实验验证。结果表明：与当前常用跟踪算法相比,该设计处理速度可达 1 kfps,目标跟踪位置与真实位置基本重合,目标跟踪准确率高于98%,在处理速度、跟踪准确率与算法鲁棒性上均有较大提升,具有一定的实用性。     

面向航天异构平台的深度学习编译器加速技术优化

为了解决TVM编译器在航天应用过程中优化时间过长的问题,针对TVM的自动搜索框架Ansor,提出一种新的基于LightGBM算法的成本模型来预测代码的运行时间。LightGBM算法由于减少了分裂点数量、样本数量、特征数量,使得新成本模型有效地降低了计算量,在不损害准确率的条件下加快了模型的训练速度,缩短了优化时间。实验结果表明,在相同的优化任务下,具有新成本模型的Ansor在优化时间上提高了1.6倍,整体推理时间提高了6.1%。