基于软件无线电技术的GPS软件接收机的研究与实现

深入研究了GPS软件接收机的相关算法,阐述了GPS软件接收机设计过程中信号搜索、跟踪以及伪距定位等关键技术。针对搜索过程中利用信号相关法求解精频速度慢的缺点,提出了相位关系解算法;进一步分析二阶跟踪环路工作原理,对其带宽进行优化设计,使接收机具备较高的动态性能和较低噪声影响。基于Matlab环境,通过优化算法结构,设计并实现了GPS软件接收机算法应用程序。最后通过实际测试数据对算法进行了验证,该接收机可以处理12通道卫星信号,并且各项指标分析结果均达到单点伪距定位要求。     

嵌入式操作系统的形式化验证方法

对嵌入式操作系统类安全关键软件,测试、模拟、分析等传统软件验证方法不能保证其正确性,需要使用形式化方法。综述了主流商用嵌入式操作系统所采用的形式化验证方法,分析了操作系统内核不同特性的形式化验证思路。通常对空间隔离、信息流控制、系统调用、进程间通信等的证明采用定理证明方式,而对时间隔离的证明则采用模型检测方式。 seL4的通用抽象和逐层精化方法、模型检测和定理证明的混合方法在工程使用中都有前途。     

舰艇指控系统多视图建模软件研究与开发

介绍了一种面向舰艇指控系统设计的多视图协同建模的软件,重点对该软件的概念模型体系、软件架构和功能结构进行了论述.该软件以多视图协同建模方法为指导,将复杂系统建模涉及到的多用户、多学科、多粒度均归结为系统的多视图;然后,通过对各视图模型进行复用、关联和融合,形成系统全局模型,完整地反映用户对系统的理解,有效地解决了复杂系统协同建模的难题;最后,通过一个例子对工具的应用进行了说明     

软件行为的一种静态可信度量模型

根据用户必需的软件中可能隐藏的缺陷或者破坏行为在整个软件中所占比例极低、而当前一般的恶意代码分析技术不适合此类软件的可信度量分析这种情况,提出了理想化的主体行为静态可信的强约束条件,然后结合软件业务流程的确定性、软件代码的可见性以及信息资产风险可评估性,提出了适合工程应用的主体行为静态可信的弱约束条件,并基于主体行为静态可信的弱约束条件构建了模型的实现框架,对用户必需的软件是否将如实地按照用户需求运行进行可信度量,提前确定软件中是否含有对信息系统或信息资产的潜在威胁,以便采取必要的防护措施。     

全氟环丁基(PFCB)芳基醚聚合物的合成及其潜在应用

简要论述了全氟环丁基(PFCB)芳基醚聚合物及其单体的合成方法与性能,并总结了PFCB芳基醚聚合物在各个领域中的应用进展。     

软件雷达基于改进CORDIC算法的坐标变换

利用通用计算机软件化实现雷达数据处理和终端显示已成为一种趋势,而从极坐标到直角坐标的快速变换是保证雷达实时显示的前提.在雷达显示过程中角度数据随时间均匀变化,每增加同一个微小的值可得到下一个角度.通过合理选择角度增量使其在满足雷达显示的前提下同时符合CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法的要求,并据此对CORDIC算法进行了改进.改进后的CORDIC算法只需1次偏转就可计算出需要的三角函数值,提高了从极坐标变换到直角坐标的速度.经过分析,改进后的算法使得坐标变换的速度比原来提高了15倍.      

引入缺陷的细粒度软件变更识别方法

软件开发过程中,缺陷通过变更引入软件系统。为提高缺陷发现效率,降低人工审查成本,提出一种引入缺陷细粒度变更自动化识别方法。该方法基于机器学习分类思想,将细粒度变更作为实例,从时间、地点、内容、意图以及人员5方面构造特征集;采用程序静态分析与自然语言语义分析相结合的方法挖掘软件历史库,自动化构建细粒度变更实例;使用软件历史中的细粒度变更实例训练分类器,从而识别新的细粒度变更是否引入了缺陷。在实际软件系统上运用成本有效性评估策略验证方法有效性。结果表明相比于文件和事务粒度的引入缺陷变更识别方法,该方法可显著降低人工审查成本。     

基于程序变异的Simulink模型测试方法

为解决当前Simulink模型变异测试中测试执行开销大、测试用例生成效率低等问题,首先根据当前的Simulink模型变异算子集,基于程序变异技术提出了Simulink模型的变异测试过程和一组改进变异算子集.实验表明,在不影响测试用例集变异评分的情况下,该组变异算子集能够有效减少变异模型的生成数量,从而降低测试开销.其次,设计了一种基于搜索的Simulink模型变异测试用例生成方法,该方法将变异模型的测试用例生成问题转换为目标函数极小化问题,通过模拟退火算法对目标函数寻优,最终搜索出能够杀死该变异模型的测试用例.最后,将该方法应用于典型案例,验证了方法的正确性和有效性.      

基础软件平台集成测试组合选择方法

针对基础软件平台集成测试组合爆炸的问题,研究了组合设计方法,提出了一种基于组合设计选择基础软件平台集成测试组合的方法.该方法将基础软件平台看作是一个多因素的系统,组成平台的每类基础软件用一个对应的因素变量来表示,每类基础软件的不同品牌产品表示为各因素变量的多种取值,构建相应的正交表或基于正交表的覆盖表,采用正交表或覆盖表来选择集成测试组合,按照选择的集成测试组合进行基础软件平台集成测试.应用实例表明该方法保证了集成测试组合对基础软件间两两交互的全覆盖,并有效地降低了集成测试组合数.     

基于深度强化学习的软件定义卫星姿态控制算法

深度强化学习（DRL）作为一种新型的基于机器学习的控制算法,在机器人和无人机等智能控制领域展现出了优异的性能,而卫星姿态控制领域仍然在广泛使用传统的PID控制算法。随着卫星的小型化、智能化以至软件定义卫星的出现,传统控制算法越来越难以满足姿态控制系统对适应性、自主性、鲁棒性的需求。因此对基于深度强化学习的姿态控制算法进行了研究,该算法使用基于模型的算法,比非基于模型的算法拥有更快的收敛速度。与传统控制策略相比,该算法无需对卫星的物理参数和轨道参数等先验知识,具有较强的适应能力和自主控制能力,可以满足软件定义卫星适应不同硬件环境,进行快速研发和部署的需求。此外,该算法通过引入目标网络和并行化启发式搜索算法之后,在网络精度和计算速度方面进行了优化,并且通过仿真实验进行了验证。