基于TMS320C80的BP算法并行实现的研究

结合 TMS32 0 C80的编程结构 ,利用神经网络的权并行性和神经元并行性 ,提出了BP算法的并行实现方法 ,并解决了存储器访问冲突、数据双缓冲传输、PP细粒度并行和死锁等问题。结果表明 ,该并行 BP算法十分有效。     

统一S波段测控信道调制指数设计方程

考虑了测距音提取滤波器以及返回噪声对统一Ｓ波段卫星测控信道的影响，采用图解和数学分析两种方法详细分析了已调载波的功率效率。在此基础上，分别推导出在有、无测距音提取滤波器两种情况下，调制指数的设计方程     

求解装箱问题的遗传算法

本文提出了两种求解装箱问题（ＢｉｎＰａｃｋｉｎｇ）的遗传算法。一种是简单遗传算法,它采用等长度字符代码编码方法,使用常规的遗传操作算子。另一种是混合遗传算法,它综合运用解装箱问题的ＦＦＤ（ＦｉｒｓｔＦｉｔＤｅ－ｃｒｅａｓｉｎｇ）近似算法和简单遗传算法。试算结果表明,由这两种遗传算法所得到的装箱方案较一些近似算法所得到的装箱方案都要好。     

电机控制系统PID参数的遗传算法优化

近年来，遗传算法的研究十分引人注目，作为一种新型的、模拟生物进化过程的随机化搜索和优化方法。其算法简单通用，鲁棒性强，在组合优化、机器学习、自适应控制和规划设计等领域的应用中已展现了其特色和魅力。该方法是一种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的、高效的优化组合方法。文章就是利用遗传算法对某一电机控制系统的PID参数进行优化，以提高控制系统的性能指标。     

卫星星座系统多学科设计优化研究

分析了卫星星座系统设计包含的星座设计、卫星设计、发射选择等学科之间的耦合关系，特别是卫星各分系统之间的耦合关系，建立了包括发射费用分析、成本分析在内的卫星星座系统多学科分析模型。在此基础上，采用分布式协同进化MDO算法，将星座设计优化和卫星的设计优化在自治基础上充分协同，对一个同时包含离散／连续设计变量、需进行星座结构和参数同时优化的虚拟的海洋监视卫星星座系统进行了多学科设计优化。算法对离散设计变量采用二进制编码，连续设计变量采用实数编码，并分别采用相应的进化算子。采用最大长度编码，根据一定的规则确定基因的显性和隐性，来处理结构和参数同时优化引起的设计变量维数可变的问题。设计结果显示了多学科设计优化的优势和分布式协同进化MDO算法对卫星星座系统这样的复杂多学科设计优化问题的有效性.     

SPACEBUS3000卫星平台及其测控系统

介绍了法国宇航公司ＡＥＲＯＳＰＡＴＩＡＬＥ研制的通信卫星平台ＳＰＡＣＥＢＵＳ３０００的主要电子系统结构和功能，着重介绍了它的测控系统部分，包括数管子系统和射频子系统的详细结构和功能划分，以及它们的设计方案。     

一类单通道信号的时频分析

根据循环平稳信号分析理论，对一类单通道信号进行了时频分析，并在此基础上提出了利用该信号在不同时段功率差值提取目标位置的方法，其最大优点在于可以固定中频带宽，从而省去滤波器组，同时具有精度高、抗噪声性能强的特点。仿真结果表明，采用功率检波法得到的结果与理论值是吻合的。     

基于遗传算法和空间推进方法的高超声速进气道优化设计研究

将遗传算法（单目标遗传算法GA和多目标遗传算法NSGA-Ⅱ、NCGA）与高效、高精度的卒间推进方法——SSPNS（Single-sweep Parabolized Navier-Stokes Algorithm）流场计算方法相结合，对二维高超声速进气道进行了气动优化设计研究。在单目标优化设计中以巡航点（Ma=7．0）的总压恢复最大为设计目标，多目标设计中则在巡航点分别考察了总压恢复最大-压升最大两目标模型、总压恢复最大-压升最大-阻力系数最小三目标模型。优化设计结果表明，单目标设计使得总压恢复有明显提高；多目标优化设计所得的Pareto最优前沿为设计者提供了可靠的设计依据。为了兼顾巡航点和加速爬升段的综合忭能，采用多目标优化方法对进气道进行了多点优化设计，并开展了基于等动压弹道的设计点选择问题初步研究。计算结果表明，若将设计点选在Ma=6．5左右，则进气道的综合性能较好。     

再入制导和弹道跟踪误差分析

新一代可重复使用运载器对再入制导提出了更高地要求。目前的空间运输系统证明基于阻力加速度的制导方法是行之有效的。其基本概念是跟踪基准阻力加速度包线，在飞行过程中可根据需要更新这个包线。跟踪适当的阻力加速度包线保证了飞行器可以飞行准确的距离达到目标，同时满足弹道约束。在横向上，我们可采用类似于美国航天飞机的倾斜反转逻辑或航向角跟踪技术。本文推导出了基于反馈线性化的控制算法，并将其应用于可重复使用运载器纵向和横向的制导。最后，我们分析了阻力加速度跟踪的误差。     

具L2有界不确定性扰动系统最优跟踪问题的时域解

本文对Ｌ２有界不确定性扰动下的一性系统在时域提出Ｍａｘｍｉｎ最优跟踪问题，给出了问题的时域状态反馈解，这一问题与相应的Ｈ∞问题具有某种一致性，因此，问题的求解方法可为解决领域不确定系统的Ｈ∞最优跟踪问题提供一种时域途径。