协同无线通信系统中的分布式自适应功率分配

在系统总功率一定的情况下,通过在协同节点间进行优化的功率分配以改善系统的接收性能.针对单中继协同传输,推导了节点间最优功率分配因子的闭式表达式,给出了中继节点的激活条件,仅当信道的衰落特性满足该条件时,中继节点才发送信号到目的节点,否则进入空闲状态.多节点协同传输场景下,直接根据系统的输出信噪比难以得到节点间最优功率分配因子的闭式表达式.因此,推导了系统输出信噪比的上界,在此基础上,提出了一种新的功率分配方法.将整个功率分配过程分成两步,采用迭代的方法实现节点间的最优功率分配.仿真结果表明,对于单中继节点的情况,所提出的功率分配方案能够获得约1~2 dB的性能增益,随着参与协同传输的节点数的增大,迭代的功率分配可使系统获得显著的性能提升.     

基于自适应粒子群算法的航天测控系统任务可靠性分配

采用测控时序图描述任务时序逻辑关系,建立了各阶段的任务可靠性模型,讨论了可靠性分配时的约束条件和分配目标,从而构建了航天测控系统任务可靠性分配模型.在此基础上,设计了自适应粒子群算法,算法在迭代过程中通过惯性权重系数ω进行自适应调整,初始时能快速搜索全局解,后期能有效地搜索局部解.通过算例仿真,表明自适应粒子群算法在用于航天测控系统任务可靠性分配问题时具有分配结果优、收敛速度快等优点.      

多姿态敏感器测量的信息融合定姿方法研究

基于最优融合估计理论,给出并证明了多敏感器组合姿态确定系统状态最优融合估计形式。设计了基于信息分配的多信息融合联合滤波器结构和算法,分析估计性能,讨论了决定联合滤波器融合的性能信息分配因子选择方法,提出了一种基于协方差阵特征值平方分解的动态自适应信息分配因子确定方法。以某卫星多姿态敏感器组合测量为例,推导了卫星姿态确定的误差状态方程和各子系统的量测方程及观测阵。仿真结果表明：采用联合滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合能改善定姿精度,有效抑制滤波发散,并提高整个系统的运算与收敛速度。     

辽沈地区航空航天信息资源共享平台设计与实现

航空航天信息资源共享平台利用先进技术和管理理念深度整合航空航天信息资源,提供一站式综合信息服务,深入数据挖掘,形成具有航空航天特色的文献信息资源中心,共享平台系统框架设计遵循代表数字资源管理发展趋势的数据开放技术和服务标准规范,通过资源加工子系统、资源管理子系统、数字图书馆门户系统、信息检索子系统和用户服务子系统加以实现,建设以航空航天文献数字化、传播服务网络化为目标的高效快捷的航空航天文献保障体系。     

虚拟层次化无线mesh网络信道分配策略

为了获得具备良好的用户分集效果和路由稳定性的无线mesh网络,提出了一种虚拟层次化网络架构.这种无线mesh网络将临近节点聚合为虚拟小区,该小区内部节点不仅能够直接通信,还具有路由转发功能.虚拟小区内部节点之间的连接构成虚拟的底层网络,虚拟小区之间的连接则构成虚拟的顶层网络.为解决虚拟层次化无线mesh网络的信道资源分配问题,提出了一种图着色模型——广义集合T-coloring模型.该模型以虚拟小区为无线信道的分配单位,并采用射频防卫度为无线信道的干扰约束指标,在保证网络连通性的前提下,既降低信道干扰又提高信道利用率.采用虚拟小区分裂方式进一步增加了网络容量也提升了信道分配公平性.仿真结果验证了该策略的有效性.     

多机空战指挥引导不平衡目标分配方法研究

目前,存在多机空战指挥引导不平衡目标分配模型少的问题,提出一种新的多机空战不平衡目标分配方法。结合空战理论与实际,在现有模型的基础上,利用最优控制理论,建立多机空战指挥引导目标分配模型;介绍匈牙利算法和进化匈牙利算法的基本思想和流程,在此基础上将匈牙利算法和进化匈牙利算法相结合来寻求最优方案,并进行仿真分析。结果表明:该方法具有较好的时效性和可靠性,能满足多维条件下的目标分配处理,满足实战需求,为解决多机空战指挥引导不平衡目标分配问题拓展了研究思路。     

Earth Observation Technologies for Sustainable Development

The multi-platform, multi-band and multi-mode Earth Observation (EO) system has been established in China in recent years. The advanced technologies are playing more and more important role for sustainable development in whole country. This paper introduces the results and achievements of EO monitoring for agriculture, EO surveying for land resources, EO monitoring for ecological environment, EO support for national surveying and national e-government, natural disaster monitoring and emergency response. It points out that the EO technologies could contribute more to the country, including in the field of global change in the coming decade.      

飞行控制中的一种新型最优控制分配方法

针对新一代多操纵面飞行器的控制分配问题,提出了一种全新的最优控制分配算法——基底排序法.该方法将优化目标按照飞行控制的需求分成控制目标和任务目标两类,以基底的形式对舵面进行重新组合,并按照期望控制目标和任务优化指标进行排序,将冗余优化问题转化成排序问题加以解决.通过与几种常用控制分配方法的比较及多操纵面飞行控制系统的仿真验证,表明基底排序法能在准确实现期望目标的同时获得更好的任务目标分配结果,构成的控制系统能按期望要求准确、快速地跟踪指令信号,并可有效地抑制飞机各控制通道之间的影响.      

非线性自适应控制在无尾飞控系统中的应用

无尾飞机是新型飞机的研究方向,由于其没有尾翼甚至机身,导致横侧向模态自身以及横侧向模态与纵向模态之间存有强耦合非线性特性。将非线性自适应控制应用到无尾飞控系统中,结合MATLAB的仿真工具,对无尾飞机模型进行实时仿真,得到了相应的仿真曲线。通过对仿真曲线的分析,验证了该控制方法在无尾飞控系统应用中的可行性。     

基于启发式算法的可重构性指标分配

串联有约束条件下的可重构性指标分配问题,针对考虑部件故障的系统给出了可重构度的概念和计算方法,并论证了其合理性.结合最优冗余分配理论和可重构度定义给出了可重构度最大化的冗余分配模型,在此基础上提出了基于启发式算法的可重构性指标分配方法,该方法可解决约束条件内资源优化配置问题,并得到系统最大可重构度的解.直接寻查法作为以往具有代表性的最优冗余分配方法,用作系统可重构性指标分配仿真,与所提方法作比较,结果显示基于启发式算法的可重构性指标分配方法较前者有更高的有效性.