基于广播内存网络的无人机传感器仿真系统

讨论了一种基于广播内存网络的无人机飞行传感器仿真系统的设计与实现。系统硬件平台采用了基于网络的多机分布式体系结构。系统软件采用了VC＋＋6.0设计语言。该系统能够模拟无人机各种真实机载传感器信号及完成其它I／O信号处理，具有高实时性、高可靠性的特点。     

基于宽带综合业务数字网／ATM的航天测控网管理系统组成及性能研究

本文根据宽带综合业务数字网／ATM的特点、功能及发展前景，针对我国航天测控网的现状和未来测控任务的需求，提出了我国航天测控网管理系统的构成、管理模式等思想。这些对航天测控网管理系统的发展具有一定的参考价值。     

分布式网络化协同测试系统的设计与实现

根据飞机飞行操纵控制系统试验室环境地面模拟试验和外场环境地面机上试验测试的要求，提出并实现了基于虚拟仪器测试技术与网络技术的分布式网络化协同测试系统，详细说明了网络环境测试数据的实时交换与资源共享，结果表明，将客户机／服务器（C／S）与浏览器／服务器（B／S）结合起来，采用分布式多层复合体系结构，降低了成本，提高了效率。     

网络防火墙系统的实施方案

介绍一种防火墙的有效实施方案。该方案是采用C和JAVA两种程序设计语言来实现的，能够有效的对进出网络的数据进行监听和控制。     

机床热误差的无限冲激响应网络动态模型

本文阐述了数控机床热误差补偿技术的基本概念，提出了一种基于无限冲激响应（ⅡR）网络的数控机床热误差预报模型。讨论了该模型的建立及相关技术问题，对智能预报补偿系统进行了研究，并给出了智能预报的结果和精度评价。     

基于神经网络的重力卸载系统控制器设计

吊挂系统是地面模拟空间机械臂重力卸载试验的重要方法之一.针对传统PID控制方式动作响应慢、鲁棒性差等缺点,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的智能控制方式.该方式有很强的非线性拟合能力,且学习规则简单,可映射任意复杂的非线性关系,便于计算机实现.利用该特性,设计了一种重力卸载精度较PID控制方式更高的控制器.该...     

低轨巨型星座网络容量评估与分析

低轨卫星网络可以提供广覆盖、低时延、大容量的通信服务和随遇接入的网络服务,可有效弥补地面通信网络和高轨卫星网络的不足。近年来“星链”“一网”等星座项目推动了低轨巨型星座的飞速发展。卫星网络容量是网络性能评价的重要指标,传统方法计算复杂度高、耗时长,且计算开销随网络节点数迅速增加,在巨型星座网络评估中产生巨大计算开销。面向低轨巨型星座网络容量评估问题,提出了一种基于最大流的网络容量评估方法,与传统方法相比计算复杂度和计算耗时大大降低。以“星链”星座为例,分析了星座构型、星间链路拓扑连接方式、链路容量及用户需求量对巨型星座网络容量的影响。仿真分析结果对未来低轨巨型星座网络建设具有指导意义。     

导航星座整网自主定轨的动力学短弧段伪逆平差法

针对传统静态自由网平差进行自主定轨存在的秩亏问题,提出一种卫星动力学短弧段定轨和自由网伪逆平差理论相结合的自主定轨算法。该算法以导航星座星间链路(ISL)双向测距为基础,利用伪逆平差法,解决整网位置解算起算数据不足带来的秩亏问题;同时,利用轨道动力学建立不同历元之间状态转移关系,解决单历元平差无法对速度分量进行有效估计的问题。仿真结果表明,自主运行90天,平均用户测距精度（URE）小于1 m（2σ）,优于导航星座自主运行指标要求,验证了本文算法的有效性。     

Aircraft engine fault detection based on grouped convolutional denoising autoencoders

Many existing aircraft engine fault detection methods are highly dependent on performance deviation data that are provided by the original equipment manufacturer. To improve the independent engine fault detection ability, Aircraft Communications Addressing and Reporting System (ACARS) data can be used. However, owing to the characteristics of high dimension, complex correlations between parameters, and large noise content, it is difficult for existing methods to detect faults effectively by using ACARS data. To solve this problem, a novel engine fault detection method based on original ACARS data is proposed. First, inspired by computer vision methods, all variables were divided into separated groups according to their correlations. Then, an improved convolutional denoising autoencoder was used to extract the features of each group. Finally, all of the extracted features were fused to form feature vectors. Thereby, fault samples could be identified based on these feature vectors. Experiments were conducted to validate the effectiveness and efficiency of our method and other competing methods by considering real ACARS data as the data source. The results reveal the good performance of our method with regard to comprehensive fault detection and robustness. Additionally, the computational and time costs of our method are shown to be relatively low.     

空间信息网络的组密钥管理

空间信息网络存在不同的通信方式，网络拓扑结构动态多变，对组播密钥管理提出了特殊的要求。介绍了空间信息网络的通信方式和安全需求，比较了几种常用的组密钥管理方法的特点，结合空间信息网络的特点，给出其组密钥管理模型和组成员的身份鉴别协议，对组密钥的传播、更新和查找方式进行了描述。