SCPC卫星通信系统中的频谱成形及相位均衡技术

通过对航天系统专用卫星通信网中SCPC(单路单载波)通信地球站的研制,详细论述了频谱成形及相位均衡技术能有效地压缩发送频谱宽度和减小码元间串扰。经进站入网运行和实测表明,该技术具有提高频谱利用率和改善系统误码性能的显著效果。     

WCDMA新入网用户盲检测技术研究

在宽带码分多址(WCDMA)卫星通信上行链路信号盲检测过程中,其他用户干扰对期望用户的信号检测会造成很大影响,如何从其他正在通话用户中检测到新入网用户的上行链路信号是非合作监听面临的现实问题。提出了一种WCDMA卫星通信新入网用户上行链路信号的盲检测方法,利用随机接入前缀扰码和扩频码有限的条件,在扰码和扩频码域进行二维搜索检测,并给出了检测性能的理论推导,最后给出了检测性能的仿真结果。     

基于蚁群算法的多路径QoS路由算法研究

针对现代网络通信量不断地增大以及蚁群算法在解决路由问题时存在的一些不足提出了基于改进蚁群算法的路由优化算法。该算法将蚁群系统的特点和流量工程的思想相结合对基本的蚁群算法进行了3方面的改进：将路由器的缓冲队列的利用率加入下一结点选择的标准;采用链路的利用率做为全局更新信息素;选择多条路径来进行数据传输。仿真实验结果表明该算法可以实现网络负载均衡,降低拥塞发生的可能性,提高了网络资源的利用率。     

粒子群算法在求解航空项目资源均衡优化问题中的应用

为了解决航空项目多任务多层级嵌套带来的资源利用率低、需求量集中等问题,将粒子群算法应用于复杂航空项目的资源均衡优化。通过构建资源均衡优化问题的解空间,建立任务开工时间与算法中粒子属性的映射关系。以资源需求均方差为算法的评价函数,在考虑任务逻辑关系而形成的约束条件下,求解项目中非关键节点的实际开始时间,并给出详细资源均衡优化方案。以航空项目中典型机翼装配为算例对算法进行验证,证明所提出的优化方法能够有效削弱资源需求峰值,解决资源需求量集中的问题,达到了项目资源均衡的目的。     

面向Flash存储器的FAT文件系统可靠性增强机制

FAT文件系统针对Flash存储器使用时,其FAT表存储位置不确定且各个簇之间的擦写次数不均衡,导致其可靠性降低.针对上述问题,提出了两种解决方案,分别是FAT表可控迁移和空闲簇磨损均衡.前者在Flash上预留多个块存储FAT表,每次更新FAT表时在其中选择擦除次数最小的块,预留一个块记录最新FAT表的入口地址;后者在Flash上预留一个块记录FAT表中各个簇的擦写次数,每次分配空间时选择擦写次数小于擦除阈值的空闲簇.测试结果表明,改进后的FAT文件系统能够在可控范围内可靠地存储FAT表,同时有效地均衡了各个簇的擦写次数,这些都增强了FAT文件系统的可靠性.     

一种基于盲同态解卷积的SAR成像自聚焦算法

针对大气扰动及飞行平台不稳引起机载合成孔径雷达(SAR)图像散焦的问题,提出了一种新的自聚焦算法来估算运动误差。该算法是基于运动误差函数及场景散射函数平滑特性的差异来进行估计的,利用复对数变换将图像的幅度与相位信息分离,进而分别对相位及幅度信息进行处理。运动误差通常为慢变函数,而场景的散射信息具有某种随机特性。因此,经过复对数变换后,运动误差及散射信息可以通过滤波器进行分离,将相位中的随机噪声去除,从而保留了慢变的运动误差函数。为了去除噪声信息,需要建立一个平滑滤波器,利用Daubechies小波的尺度函数构造Riesz基向量,从而建立了正交子空间,通过所建立信号子空间及噪声子空间组建平滑滤波器,最终可以获得准确的运动误差。在实验部分,分别利用仿真数据及实测数据对本文方法进行验证,最终结果分析表明该方法具有很高的估计精度及执行效率。     

APSO算法在语音信号盲源分离中的研究

将自适应粒子群优化（Adaptive Praticle Swarm Optimization）算法运用到语音信号的盲源分离中,以峰度为目标函数,通过自适应调整惯性因子,克服了收敛速度和分离效果之间的矛盾,最终实现盲源分离。该算法避免了传统的优化算法自然梯度法稳定性差、易于陷入局部最优的不足。通过比较仿真结果和性能指标可以看出,APSO算法提高了收敛速度,改善了分离性能,表明了该算法在实现语音信号盲源分离中性能的优越性。     

基于蚁群优化的能量均衡自适应路由算法

基于蚁群优化的WSNs路由算法具有蚁群优化自组织性、正反馈性和并行性的特点,在构造无线传感器网络中的最优路由时有很好的性能。但是蚁群优化构造最优解时带来的网络开销十分可观,不适合在路由维护阶段反复使用蚁群优化重构路由。考虑到蚁群优化的上述特点,同时针对无线传感器网络能量受限的特点,提出了一种基于蚁群优化的能量均衡白适应路由算法。该算法使用了新的信息素更新算子,算子中包含了网络能量水平因子,能够均衡网络能量消耗。在路由维护阶段,该算法使用了新的基于侦测蚂蚁的自适应路由维护机制,很好地降低了网络开销。     

基于CFD耦合DEM并行算法的旋翼飞行器桨叶沙盲现象模拟分析

旋翼飞行器处于地效（IGE）悬停状态易吸入沙尘从而引起沙盲现象。为了研究出现沙盲现象时的悬停流场与沙尘的运动规律,采用基于雷诺平均 N-S 方程及 k-ω（SST）湍流模型,结合计算流体力学（CFD）与离散元（DEM）耦合并行算法,使用 Fluent 软件进行流场连续相计算;通过 API 传递流场信息至离散相,计算直升机旋翼的悬停流场,并与可得到的 PIV 测量结果进行对比;再将流场动量数据传输给离散相,计算沙尘的完整运动轨迹和颗粒分布。结果表明：在对流场精确模拟的同时,采用离散元方法对沙尘颗粒受力运动以及空间分布较好地模拟,能够多参数化地了解地效流场和细微沙尘颗粒受力运动规律,直观呈现沙盲的发展过程。     

基于软件无线电的机会信号实时盲分离系统

在复杂的电磁环境中,往往存在多种频率交叠的机会信号,为利用机会信号进行定位增加了难度。针对这个问题,提出了一种基于软件无线电的机会信号实时盲分离系统。系统的硬件部分是在FPGA中实现等变自适应盲分离算法的,实现了AD采集后的复数域混合信号的分离。分离后的信号通过USB3.0数据线上传到上位机中进行存储、识别和实时显示。算法的FPGA实现采用流水线架构和浮点运算设计来提高信号的实时处理能力和数据计算精度。实测结果表明,该系统能够实时分离多路复数域混合机会信号。