大数据高性能排序算法的设计与实现

针对大数据排序算法的需求,提出了基于任务驱动的并行排序算法。该算法采用任务驱动、AIO(Asynchronous Input/Output,异步输入/输出)和双缓冲区机制等技术充分利用系统资源;通过构造等价排序键,优化快速排序算法;并在算法实现上,采用多线程处理任务,通过控制线程个数控制并行度。综合利用这些技术,该算法使得大数据的排序性能接近理论极限值,在CPU(Central Processing Unit,中央处理器)资源充裕的情况下,利用异步压缩技术,还可以突破这一极限,最终实现的系统2 000s就可以对超过500Gbyte的磁盘数据做一次完整的排序。在数据库设计中充分利用此思想,将会实现连接和线程的分离,数据库将可以支持更大的连接数,从而提高数据库支持的并发度。     

开源数据库在卫星控制中心的应用研究

实现信息系统的自主、安全、可控已成为测控中心系统的研究方向和建设目标。研究应用自主可控数据库是实现测控中心系统全面自主可控的重要环节。目前,卫星控制中心的数据存储系统大多以Oracle数据库为主,软件和技术服务费用昂贵,更新维护成本高,且可能带有信息安全和任务安全方面的风险。针对上述这些问题,研究分析了开源数据库MySQL在卫星控制中心系统中应用的可行性,对MySQL数据库做了全面测试,包括功能、性能、系统级的高可用测试,以及MySQL与Oracle数据库的性能对比测试。研究和测试结果表明,MySQL开源数据库可以用于卫星控制中心系统以及类似的测控中心应用系统,对今后测控中心系统应用自主可控数据库具有参考价值和借鉴意义。     

锚固站数量及布局对导航星座自主定轨影响分析

针对导航星座自主定轨中的星座整体旋转问题,采用增设少量地面锚固站的方法可有效解决该问题。通过推导星地距离对卫星轨道升交点赤经的偏导数,证明了星地距离对卫星轨道升交点赤经可观。仅考虑在我国大陆范围内布设锚固站的条件下,仿真分析了锚固站数量以及布局对导航星座自主定轨精度的影响。仿真实验结果表明:采用3个以上的锚固站,即可有效控制星座整体旋转,在14d的仿真时段内卫星自主定轨精度保持4m以内;锚固站数量越多,自主定轨精度越高,但随着锚固站数量的增加,自主定轨精度改善程度越来越小;在保持4个锚固站的情形下,采用不同的锚固站布局方案,自主定轨精度并无明显差别。     

余度飞行控制计算机的组成架构分析

从余度技术的概念与设计思想入手,介绍了二余度与三余度的飞控计算机组成架构。设计了三余度飞控计算机的硬件体系,并对其组成部分如CPU的选型、总线的确定进行了论述。余度飞控计算机具有很强的容错能力,使得在飞机发生故障时,余度飞控计算机能够快速准确地检测并隔离故障,采取重构策略,确保飞机能够继续执行任务或安全返航。     

无人机空中加油自主会合制导律研究

典型的自主会合制导律主要包括基于在线估计的制导律和无需在线估计的制导律两大类,其中在线估计具有计算量大,实现复杂的缺点。提出了一种无需在线估计的制导律,在此基础上,文章进行了改善,一是借鉴导弹中的带落角约束的比例导引律,实现了一种同时满足航向和纵向自主会合要求的制导律形式,简化了制导律设计;二是引入了相对距离反馈与速度反馈进行相对距离控制,避免了速度控制指令设计的复杂化和开环控制鲁棒性差的缺点。最后,通过一个仿真例子证明了这种制导律方案原理可行,具有一定的工程应用价值。     

航空工业出版社精品书信息

增强自主创新能力是我国产业界面临的重要议题。在我国航空工业界关于引进还是自主开发的争论也一直不绝于耳。在中国一航和中航二集团的企干会上,本刊记者分别采访了两家集团的一些重量级人物,他们的思路反映了未来我国航空工业的发展动态。“无人机系统”(UAS),特别是无人作战飞机,已经被世界公认为是未来航空武器装备发展的一个重要趋势。发展无人作战飞机需要有一个强大和先进的航空工业基础。本期的无人机专辑从无人机在网络中心战中的作用、未来的发展的特点以及其动力装置和材料的使用等几个方面,全面介绍了无人机的现状和未来技术…     

导航星座的自主导航技术--卫星自主时间同步

基于星载原子时钟频率稳定性的Allan方差表达,建立系统状态方程,并以星间双向测量伪距差作为基本观测量,组成系统测量方程,从而可以设计适用于导航星座卫星时间同步的Kalman滤波算法。系统仿真结果表明：通过对星间双向测量数据的滤波处理,能够实现星座卫星时间精密同步。     

基于深度增强学习的卫星姿态控制方法

针对卫星在执行丢弃载荷或捕获目标等复杂任务时遭遇的姿态突然发生变化的问题,采用深度增强学习方法对卫星姿态进行控制,使卫星恢复稳定状态。具体来说,首先搭建飞行器的姿态动力学环境,并将连续的控制力矩输出离散化,然后采用Deep Q Network算法进行卫星自主姿态控制训练,以姿态角速度趋于稳定作为奖励获得离散行为的最优智能输出。仿真试验表明,面向空间卫星姿态控制的深度增强学习算法能够在卫星受到突发随机扰动后稳定卫星姿态,并能有效解决传统PD控制器依赖被控对象质量参数的难题。所提出的方法采用自主学习的方式对卫星姿态进行控制,具有很强的智能性和一定的普适性,在未来卫星执行复杂空间任务中的智能控制方面有着很好的应用潜力。     

基于空间两点的视觉自主着陆导引算法设计

为提高无人机着陆效率,从着陆速度向量场和导引律设计两方面研究改进。首先,基于椭圆设计速度向量场,实现飞行路程更短、机动性能要求更低的着陆轨迹。然后,基于像素坐标系与机体坐标系的关系,设计无人机的航迹方位角指令;以椭圆切线方向为参考,结合合作矢量特征,设计航迹倾斜角指令;利用图像信息,设计速度大小指令。最后,理论比较了传统轨迹与提出轨迹对方向机动性性能的要求,给出了轨迹参数与无人机方向机动性性能的关系。利用Simulink搭建系统仿真平台,计算满足要求的合作矢量特征。结果表明,无人机以曲线轨迹准确软着陆到目标,满足实际运用的需要。