航空电子嵌入式计算建模仿真方法研究

航空电子系统经过数十年的演进,正朝着更加开放、灵活、智能的方向发展,同时也不断面临新的问题和挑战,需要在功能复杂度不断提升的前提下实现资源的高效分配,保证系统的实时性与可靠性。通过分析机载嵌入式计算特点,基于模型的系统工程理论的同时结合形式化建模仿真方法,针对典型嵌入式计算平台场景中的组件开展基于模型的设计方法研究与应用。该方法能够清晰描述航电嵌入式计算的时间关键性特征,有效辅助设计和论证工作,降低研发周期、提升设计的可复用性。     

七鳃鳗神经系统的混沌仿真

使用WLC网络模型对七鳃鳗神经系统进行建模,提出一种计算最大李亚普诺夫指数的新方法——改进的小数据量法,典型非线性系统的仿真结果表明,同Wolf方法相比,新算法得到的结果更加精确。基于新算法的数值仿真表明,当没有外界刺激时,七鳃神经系统处于稳定秋态,随着外界刺激的不断增加,七鳃鳗神经系统逐渐进入混沌状态,但是,当外部刺激增加到一定程度以后,七鳃神经系统又回到稳定状态。     

一种WSN虚拟多路径可靠路由协议

针对无线传感器网络中的数据传输不可靠问题,提出虚拟多路径路由协议,该协议将路由优化和数据传输结合在一起,按需建立可行路径集合,在数据传输的过程中实时采集分组的累计传输次数,通过对累计传输次数均值的区间估计,评估各路径的质量,识别并淘汰质量显著低的路径,根据网络实时链路质量动态的进行路由优化.在NS2平台上进行仿真,结果表明该协议能够适应带宽资源紧缺、链路不可靠且动态变化的无线传感器网络,在能量效率、分组递交率方面优于典型的路由优化和使用相分离的协议AODV_ETX.     

地面数字电视基带调制器芯片电源网络设计

对IR-drop和EM现象进行了解释和分析,结合地面数字电视基带调制器芯片的设计,将标准单元区域简化为电源电阻网络进行建模,根据模型计算出最大电压降,在保证最大电压降区域能够正常工作的基础上,简单有效地设计了标准单元模块区域的电源网络,最后在考虑到宏模块电源环压降的前提下,将宏模块区域转化成标准单元区域进行建模,完成了整个芯片的电源网络设计.此方法运用于早期布局,确保电源分配的可靠性,提高设计效率,通过地面数字电视多媒体广播的全模式发射端芯片的流片成功和功能的实现,证明了该方法的实用性和有效性.     

基于机会策略的多态系统视情更换决策

针对部件间存在性能相关性和经济相关性的多态系统,提出了基于机会策略的多态系统视情更换维修决策方法。采用Markov模型描述部件的衰退过程,利用通用生成函数对系统的可靠性指标进行分析,以机会策略为基础,从"部件级更换的角度"出发,提出了一种新的多态系统视情更换维修决策方法,确保系统在有限服役期内,获得最大经济效益。并以某雷达功率放大系统的更换维修决策为例进行分析,该方法在考虑部件间经济相关性的同时,一定程度上减少了总的维修次数,提高了装备系统的战场保障能力,具有很强的通用性和工程应用价值。     

新的传感器网络对偶密钥预分配方案

提出了一种新的基于超立方体和多项式的对偶密钥预分配方案,此方案以超立方体的维度和传感器节点编码的汉明距离为参数.方案具有如下特性:当任意两个邻居传感器节点间的汉明距离小于预先设定的门限值时,可以直接建立对偶密钥.该方案的创新在于将传感器节点间的汉明距离参数化,解决了以往方案只能在汉明距离为1时才能直接建立对偶密钥的限制,经过安全和性能的分析说明,当汉明距离门限值增大时,方案通过牺牲抗节点俘获能力可以提高直接对偶密钥建立概率,从而节省了对于传感器网络来说十分重要的能量消耗.     

改进蚁群算法求解时变网络中最短路径问题

给出一种时变网络中蚁群算法的信息素更新策略,使边上残留信息素能够正确反映时变网络中边上权值的变化情况;改进了传统蚁群算法的相邻节点选择策略,使蚂蚁只需计算与当前节点存在直接路径的节点的转移概率,降低算法的计算量;将蚁群算法和遗传算法结合,将蚁群算法每次遍历后形成的解作为初始群种进行单点交叉计算,避免陷入局部最优解,提高算法收敛速度.仿真结果表明,改进的蚁群算法能够有效求解时变网络中最短路径问题,比传统蚁群算法得到全局最优解的概率更大,算法的收敛速度更高.     

燃气驱动弹跳器(英文)

基于弹跳原理设计并制造了小型燃气驱动弹跳器.根据燃烧热动力学分析,通过迭代计算得到燃烧室内点燃后的气体压力与缸体位移之间的关系曲线,由此计算出高压气体作用在缸体上的功,最后得到弹跳机构的初始弹跳速度.同时,开发了无线控制系统,实现弹跳器的无线遥控.实验结果与理论计算结果相吻合,弹跳机构可以达到高度2.2 m、距离3.5 m的弹跳性能,是其自身尺寸的14倍以上.     

群智能机制启发的传感器网络能量感知服务质量路由树

提出一种理论优化路由树的启发式算法,实现地理信息辅助的传感器网络服务质量数据收集架构.算法采用群智能蚁群优化机理进行设计:首先通过构造基于流量的能量有效性权将网络划分为不同的功能区域,使得路由的选择过程能够低延时地自适应网内不均衡性的能耗状况;然后,设计了新颖的启发式因子和信息素更新规则,赋予人工蚂蚁代理感知网络局域能量状况和逼近理论优化树的能力,从而提高路由构建的自适应性和能量有效性.仿真实验结果表明,本文提出的路由机制能够在数据收集的应用背景下,有效提高收集质量和降低传输时延,并在健壮性和节能效果方面优于许多经典的传感器网络路由算法.