综合化飞行器管理计算机技术研究

目前国外新一代飞机的设计中,为进一步提高飞机的性能,同时降低系统费用,采用飞行器管理系统综合管理包括飞行控制、发动机控制、机电公共设备管理等飞机平台的功能.飞行器管理系统核心是飞行器管理计算机,细粒度可配置飞行器管理计算机不同于以往基于通道容错的计算机系统,它是基于模块级容错的计算机系统,细粒度可配置飞行器管理计算机设计利用综合化技术,通过采用通用的、标准的模块,提高系统的可靠性和可用性.它既要具有飞行控制系统的多余度安全,同时又需要满足发动机控制、机电管理等不同系统、不同余度配置的安全要求.另一方面飞行器管理计算机从系统结构、容错技术等方面要适应不断变化的微电子技术和计算机技术的发展,保持飞机平台具有相对的稳定性,更要具有灵活的系统配置能力.主要介绍了细粒度可配置飞行器管理计算机体系结构、软件要求、容错结构的实现.     

测向交叉定位系统中的最优交会角研究

研究了测向交叉定位系统中的最优交会角问题。在目标到两部被动传感器基线之间的垂直距离不同的情况下和最小圆概率误差（CEP）准则下,得出了一些有意义的结论。研究表明,最优交会角跟目标到两部传感器基线的垂直距离与基线长度的比值l有关。当l≥√3/6时,只存在一个最优交会角且此时目标与两部被动传感器呈等腰三角形,并在此情况下分析了l的变化对圆概率误差的影响。当l＜√3/6时,存在两个相等的最优交会角。得出的结论在多个被动传感器的优化配置进而提高目标定位精度方面具有一定的理论和实际意义。     

面向星敏感器测试的数字星模系统设计

分析星敏感器和数字星模系统的功能,描述数字星模系统的功能需求,提出数字星模系统的设计方法．数字星模系统由星图组件和通信组件组成,基于该系统,针对星敏感器进行静态和动态星图测试试验,并对试验的方法和结果进行分析说明．试验表明数字星模系统及其设计方法的正确性、有效性．     

深空组阵Eigen算法及其低信噪比合成性能分析

根据深空组阵信号模型,分析了Eigen最优合成采用的两种准则即最大输出功率和最大 信噪比准则。为了快速计算最优权值,给出了两种迭代算法即PM和PMFM算法,同时为了改善 微弱信号合成效果,在PMFM算法中引入记忆因子,提出一种可以自适应跟踪信号相位变化的 自适应Eigen算法。仿真分析了基于最大输出功率准则的Eigen合成算法和自适应Eigen算法 对低信噪比组阵接收信号的合成性能,仿真结果表明自适应Eigen算法不但具有良好的合成 效果和自适应特性而且运算量小,具有重要的工程应用价值。
     

深空通信中提示否定确认型CFDP协议延时估算

为确定空间数据咨询委员会（CCSDS）建议高级在轨系统中CCSDS文件传输协议（CFDP）在深空通信环境中的适应性,研究了CFDP中提示否定确认型文件传输协议（Prompt NAK CFDP）的传输机理。给出了此传输方式的文件传输时延估算方法。分析了误码率、传输速率、协议数据单元的大小与数量,以及提示信息数等对传输时延的影响,获得了深空通信对误码率的要求。研究表明：CFDP可用于深空通信,为其进一步应用和改进提供了参考。     

国际商务中的跨文化交际意识

跨文化交际（Inter-culture Communication）是指不同文化背景的个人之间的交际,即不同文化背景的人之间所发生的相互作用。随着社会经济的发展,拥有不同文化背景的人们之间的合作越来越频繁。增强跨文化理解、克服文化冲突、加强文化传播和合作已经变得十分重要。本文分析了跨文化交际冲突的表现、产生这些冲突的原因并提出了具体对策。     

基于分层变块大小运动估计的边信息提取算法(英文)

在分布式视频编码(DVC)中,边信息的质量对视频序列的压缩效果有很大影响。本文中,一种基于分层运动估计的边信息提取算法引入到DVC系统中。首先,采用了两种运动估计模式,向前运动估计和双向运动估计,然后利用分层变块大小运动估计算法获得了比较准确的运动矢量。接着运动矢量滤波器修正了由于局部相似造成的错误运动矢量。最后,选择决策模块更好地处理了帧内插技术中的多种估计模式的问题。这些算法为DVC提供了更好的边信息,提高了DVC系统的性能。实验结果显示,基于这种新算法的DVC系统高于传统视频编码帧内模式 3-4dB,而仅仅低于传统视频编码IBIB模式0.5-1dB。     

二值卷积神经网络综述

二值卷积神经网络（BNN）占用存储空间小、计算效率高,然而由于网络前向的二值量化与反向梯度的不匹配问题,使其与同结构的全精度深度卷积神经网络（CNN）之间存在较大的性能差距,影响了其在资源受限平台上的部署。至今,研究者已提出了一系列网络设计与训练方法来降低卷积神经网络在二值化过程中的性能损失,以推动二值卷积神经网络在嵌入式便携设备发展中的应用。因此,本文对二值卷积神经网络进行综述,主要从提高网络表达能力与充分挖掘网络训练潜力两大方面,给出了当前二值卷积神经网络的发展脉络与研究现状。具体而言,提高网络表达能力分为二值化量化方法设计、结构设计两方面,充分挖掘网络训练潜力分为损失函数设计与训练策略两方面。最后,对二值卷积神经网络在不同任务与硬件平台的实验情况进行了总结和技术分析,并展望了未来研究中可能面临的挑战。     

控制器故障下的软件定义机载网络数据平面迁移策略

软件定义网络（SDN）为突破机载网络功能僵化所造成的瓶颈提供了新的契机。针对软件定义机载网络控制域内控制节点故障问题,提出一种基于时延和负载均衡的传输节点迁移策略,将故障控制节点所管控数据平面中的传输节点迁移至其他正常控制节点,恢复网络的正常管控。以迁移时延和负载均衡率为目标,建立迁移优化模型,提出基于时延和负载均衡的传输节点迁移算法,指导数据平面中的迁移动作,最终对两个性能目标进行综合权衡。实验结果表明,与距离就近迁移（DCM）策略和分布式逐跳（DHA）策略相比,所提策略在迁移时延和负载均衡率2个方面进行了合适的折中,避免出现迁移时延过大或控制节点负载失衡的情况,有效解决机载网络故障恢复问题。     

复合弯扭涡轮叶片尾缝的快速建模

尾缝是涡轮叶片中的重要冷却结构.为解决复合弯扭叶片尾缝的精确建模问题并提高其建模效率,提出了包含尾缝工具体创建和尾缝窗口创建过程的创成式尾缝快速建模方法.首先通过叶身内外型截面线自动匹配算法、叶盆叶背曲线方位判断算法,创建具有和叶身相同或相近弯扭状况的尾缝工具体.之后借助自定义的数据结构记录各组尾缝窗口信息,创建多组不同规格的尾缝窗口,完成尾缝建模.最后使用UG Open API工具开发了尾缝快速建模程序,并通过实例验证了所提出方法的可行性.