信号处理与深度学习硬件加速的一致性计算结构

在计算需求层面对多种典型信号处理算法与深度学习算法进行了分析与模块化分解,提取了两类应用共有的且适合并行硬件加速的计算模块,提出了信号处理与深度学习的一致性计算模型,并基于一致性计算模型设计了控制与计算分离的层次化处理单元与阵列化计算结构。通过对不同应用计算过程的软件定义能够实现信号处理与深度学习的一致性硬件加速计算,基于Zynq计算平台从重构效率与计算性能两个方面对一致性计算模型与计算结构进行了验证,结果表明：基于一致性计算模型的软件定义可重构计算结构,具有较高的计算性能与重构效率。     

Open64的MPI代码自动生成算法

针对开源编译器Open64存在MPI不能自动并行化的问题,对Open64中面向Cluster的MPI代码自动生成进行了研究。分析了MPI代码自动生成模块在Open64体系结构中的位置,提出了基于Open64的MPI代码自动生成算法,并对其进行了实验验证。实验结果表明：该算法不但能够有效降低MPI并行程序的通信开销,而且能够明显提高其加速比。     

一种从二维照片反求三维CAD模型的稳健方法

研究了从物体二维照片重构其三维CAD模型的算法。通过物体在不同方位的一组照片 ,选取一定数量的配准点 ,该算法能够计算出照相机的运动参数 ,进而得到物体表面的 3D几何信息及CAD模型。算法充分考虑到了CAD建模的可制造性约束 ,具有精确、稳健的特点 ,在逆向工程建模、计算机视觉、机器人领域有应用前景。     

一种面向服务的数字化工厂体系架构研究

本文以雷达研发制造企业数字化转型过程中的建设经验为基础,分析了现有数字化工厂体系架构在雷达设计研制型企业应用中的优势和不足,结合研制过程实际情况,借鉴面向服务架构的设计理念,提出了一种面向服务的数字化工厂体系架构,解决了传统架构中数据离散型高、系统功能复用性差、拓展性不强的缺点。并以复杂电子组件典型代表微波组件组装车间为对象进行架构的应用,验证了架构的模块低耦合、数据共享互通性强、系统迭代速度快等特点,具有很强的借鉴意义。     

体系作战可重构指挥控制软件设计方法

提出了一种面向体系作战可重构指控软件设计方法,分析了体系作战指控软件可重构的需求,介绍了如何通过软件架构设计、功能模块配置、数据库及信息交互接口协议设计实现指控软件可重构。依据该方法开发了指控软件,并已通过了体系实装演示试验验证,结果表明该方法合理可行,可为各军兵种体系作战指挥控制系统建设提供参考。     

机床智能加工的体系结构

智能制造技术是近年来兴起的一种新型制造工程,是机械制造的发展方向。由于其研究尚处于起步阶段,其体系结构尚未形成,其精确内涵也正在发展之中。本文就智能制造中的一个重要组成部分──智能加工,探讨了单台机床智能加工的基本概念与基本研究内容,提出了机床智能加工系统的基本结构,论述了各组成模块的基本功能与作用。     

基于L曲线的跳频信号重构正则化参数优化

研究了基于L曲线的跳频信号重构正则化参数的选取问题,对跳频信号的稀疏性进行了分析,采用L曲线对系统的最优正则化参数进行了选取．在此基础上,通过推广的正则化FOCUSS算法估计了跳频信号的稀疏表示．仿真结果表明,通过L曲线选取的正则化参数在推广的正则化FOCUSS算法下,能够实现跳频信号在噪声环境下的重构．     

基于N层向量空间模型的装备IETM数据查询

为了提高IETM数据查询的准确率,通过对数据模块编码层与XML内容层进行分析,结合N层向量空间模型查询算法,从IETM数据模块编码层中的型号识别码、系统层次码、信息码以及数据模块内部数据信息入手,提出了一种基于N层向量空间模型的装备IETM数据查询算法,并通过IETM实例验证了该算法的正确性与实用性。     

基于硬件复用的RS编码与译码体系结构

基于FPGA可重复配置原理,提出了一种硬件复用的RS码编码译码体系结构,用以解决传统RS码编译码器实现方式硬件资源消耗量大的问题.该编译码器中的可重构计算模块可根据配置信息改变逻辑电路结构,满足编码和译码过程中不同算法的计算需要.最后,采用VHDL实现了以上编译码器,并在Quartus II中进行了综合验证.结果表明:该编译码器能满足多种纠错能力的RS码编译码,通过硬件复用技术可提高硬件资源利用效率.     

压缩感知稀疏重构对星图的影响

稀疏重构是压缩感知理论的核心内容之一,为了将稀疏重构有效地应用于星敏感器的压缩成像过程中,从星图图像误差和星点特征误差两个方面分析稀疏重构对星图的影响。在图像误差方面,利用峰值信噪比评价指标考察星图在不同重构算法、不同压缩比下的重构质量;在特征误差方面,从理论上分析稀疏重构对星点特征的影响机理,提出星点特征重构误差的评价指标,考察星点的质心、亮度和数量特征的重构误差。结果表明,在所选算法各压缩比下,星图相比一般图像能够获得更高的重构质量,重构星点能够在很大程度上保持可用于姿态确定的特征信息,结论保证了利用重构星图进行姿态计算的正确性,进一步验证了压缩感知理论在星敏感器中应用的可行性,为实现星敏感器的压缩成像提供了现实依据。     

战场通信网络消息处理模型研究*

针对战场通信网络建模需求,基于 EBI建模框架,提出了面向实体的战场通信网络建模方法,探讨了战场通信网络实体模型的组成结构.重点分析了战场通信网络消息处理模型的作用和功能,给出了消息处理模型的仿真工作流程,对消息处理模型中的消息列表、通信事件列表、网络路由算法进行了阐述,并结合通信节点实体模型中的消息缓冲器,探讨了消息处理模型管理和维护通信事件列表的方法.     

一种基于观测器的自修复飞行控制系统设计

故障检测与隔离(FDI)、控制律重构是自修复飞行控制系统设计的重要内容.在自修复飞行控制系统设计中,利用观测器,设计了针对传感器的故障进行检测的方法,可使检测效果在一定的条件下,对系统参数变化不敏感,具有较好的鲁棒性;此外,当飞机操纵机构发生故障时,利用观测器,设计了基于线性模型跟随控制进行飞行重构控制的方法,使得当状态变量不能测量时的控制系统得以物理实现.最后,给出了仿真实例,结果表明了该方法的可行性和有效性.     

舰船中央冷却系统多智能体自治控制

面向下一代舰船电力推进装置的分布式冷却需求，针对复杂情况下系统自重构与自愈控制问题，提出以某型中央冷却系统为控制对象的多智能体自治控制体系。设计各类智能体的个体结构和多智能体的分布式结构,采用智能体联盟和熟人机制对合同网协作模型进行改进，并优化自动任务分配和故障恢复过程中的多智能体协作流程。在此基础上，设计中央冷却系统原理性装置，建立以多智能体控制系统为核心的自治控制试验研究平台，对控制系统效能进行分析验证。试验结果表明：所设计的多智能体自治控制体系能够自主地完成系统动态重构和故障恢复控制，使电力推进装置中央冷却系统具备自重构和自愈的能力。     

IQoSM: 一种支持多媒体传输 QoS 服务的框架模型

随着多媒体应用的发展 ,网络 Qo S保证问题日益突出 ,各种 Qo S服务的策略和算法也层出不穷。如何适应不同应用的特点 ,提出统一的 Qo S框架模型 ,在此基础上根据不同应用需求进行 Qo S策略变换、算法更新 ,是值得深入研究问题。文中提出一种 Qo S管理框架模型—— IQo SM ( Integrated Qo SModel)。 IQo SM模型提供完整的 Qo S管理框架结构 ;各模块相互独立 ,协调合作 ,便于开发。它独立于具体 Qo S算法、策略 ,具有高度的灵活性、可构造性 ,便于算法更新与改造。最后还给出 IQo SM在 CORBAA/ V STREAM机制上的实现设计     

基于Agent的分布式卫星自主构形重构技术

自主构形重构是分布式卫星自主运行的典型任务.将构形重构问题分解为底层控制问题和上层规划问题,给出构形重构问题的统一描述,在一种递阶控制结构中探讨基于Agent的分布式卫星自主构形重构问题,并介绍基于ObjectAgent的实现框架.针对底层控制问题,提出卫星相对运动轨道调整的螺旋控制策略,并对燃料消耗量进行估计;针对上层规划问题,采用拍卖算法完成构形重构位置分配.最后通过一个仿真实例验证基于Agent的分布式卫星自主构形重构的可行性.     

侧窗探测下的姿态变结构控制

为解决导引头视场受到侧窗限制的问题,给出侧窗视场范围和拦截器姿态角之间的约束算法,并针对侧窗探测条件下弹体姿态控制的要求,用变结构控制方法实现姿态角的跟踪,并对抖振问题给予解决办法。在变结构控制器参数的选择上加入自适应参数选择环节,经过仿真,系统能够快速跟踪期望姿态角,跟踪的精度高。     

多机器人编队控制研究

多机器人编队控制是多机器人协调控制中一个最具有挑战性的研究问题。多机器人编队是指：一组相互协作的机器人组建和保持特定的队形形状。本文首先简要概述了多机器人编队问题的研究现状。从面向问题的角度出发,本文将编队问题分解成编队角色分配、队形生成、队形变换与选择、编队跟踪4个子问题,并针对每个子问题,总结了现有的研究方法。最后,本文特别强调编队控制中的网络问题并指明未来的研究方向。     

多机器人编队控制研究

多机器人编队控制是多机器人协调控制中一个最具有挑战性的研究问题.首先简要概述了多机器人编队问题的研究现状.从面向问题的角度出发,将编队问题分解成编队角色分配、队形生成、队形变换与选择、编队跟踪4个子问题,并针对每个子问题,总结了现有的研究方法.最后,特别强调编队控制中的网络问题并指明未来的研究万向.     

一个基于面向对象模型的并行系统

为了开发分布式系统中的计算资源,我们设计了一个基于面向对象大粒度数据流模型的并行Ｃ＋＋系统ＯＯＣＰＣＳ．该系统的底层计算模型是面向对象范式和数据流模型的结合体。它将状态对象引入到数据流模型中,并且支持面向对象的特性。本文讨论了此模型在ＯＯＣＰＣＳ系统中的实现;并行化编译器;ＰＯＣ程序设计语言;面向对象网络文件Ｉ／Ｏ和虚拟ＯＯＬＧＤＦＭ机     

基于深度限制波尔兹曼机的辐射源信号识别

针对电子侦察中使用常规参数难以有效识别复杂体制雷达信号的问题,提出利用深度限制波尔兹曼机对辐射源识别的模型。模型由多个限制波尔兹曼机组成,通过逐层自底向上无监督学习获得初始参数,并用后向传播算法对整个模型进行有监督的参数微调,利用Softmax进行分类识别。通过仿真实验表明该模型能对辐射源进行有效的特征提取和分类识别,具有较高的识别精度和较强的鲁棒性。