片上多核处理器的双向环设计与物理实现

针对少量强核构成的片上多核处理器,设计了一种双向环。该结构包含5个不同类型的环链路层,分别用于传输命令、大量数据以及小量数据;采用源路由方式,并设计了专门的拥塞控制网络,防止报文的相互覆盖;路由器采用无缓冲无阻塞结构,单节拍通过环的每个跳步,以降低环的传输延迟并实现可预知的确定延迟传输。针对环的链路距离长位宽大的挑战,通过实验选择了合理的中继器插入方法,并采用相邻导线交替插入反相器以信号线反向交错排布等串扰优化等方法,对环进行了物理设计和和长链路进行了延时优化。最终实现结果表明,本文所设计的环达到了1GHz的工作主频,并具备高达256GByte/s的链路带宽,完全满足高性能数字信号处理的需求。     

电磁发射系统以太网拓扑结构建模优化

拓扑结构优化模型是网络中的一类重要模型，可以有效地优化系统整体链路性能。针对电磁发射系统以太网拓扑结构中部分节点和链路的负载过大，一旦发生堵塞，将会影响网络中关键链路性能的问题，建立网络拓扑结构优化的多目标规划模型，并提出一套基于基因环操作的遗传算法对其进行求解，通过仿真得出最优的网络拓扑结构。根据仿真结果修改实际网络节点默认配置参数，结果显示该模型和算法能有效均衡负载，降低网络冲突率，且不需要改变电磁发射系统以太网的物理链路，不会增加额外成本，对电磁发射类系统具有普适性的意义。     

基于可变增益的码跟踪环路优化设计

针对在突发直接序列扩频(DSSS)信号跟踪中,信号持续时间短,而传统延迟锁定环(DLL)存在入锁时间长的问题,提出一种可变增益码跟踪环路设计方法。介绍了DLL环路基本原理和环路结构,对环路优化进行了理论分析,最后采用可变增益设计方法,自适应的调整环路增益,达到锁定时间和跟踪精度的平衡。通过仿真分析,在相同跟踪精度上,与传统DLL环路相比,锁定时间大大缩短。     

光互连网络中资源预留的多级光互连仲裁机制

基于资源预留策略提出一种多级光互连仲裁机制,通过将网络分级实现快速、高效的仲裁。多优先级数据缓存队列的传输节点设计,提供了不同类型流量的差异化传输;通过预约式两级仲裁机制,实现网络的完全公平与100%的高吞吐率。设计并对快速仲裁通道进行了合理布局,极大地缩短了仲裁延迟。仿真结果表明:采用基于资源预留的分级仲裁策略,在多种流量模式下所有节点均获得公平的服务。与Feather Weight相比,分级仲裁策略吞吐率提高17%;与2-pass相比,仲裁延迟减少15%,同时,功耗减少5%。     

2014nccet:基于SI仿真的高密度存储服务器高速链路设计

针对高密度存储服务器中高速链路结构复杂、信号速率高、链路长度长等特点,在高速链路PCI-E3.0和SAS3.0设计过程中引入全面的SI仿真。通过对高速PCB设计中拓扑结构、材料类型、PCB结构等关键项目进行仿真设计,获得成本最低、性能达标的最优方案;通过全链路有源仿真,预估系统性能,降低系统投产风险;通过系统实际信号测试,验证系统性能完全满足相应规范要求,仿真结果有效可靠。     

两种DLL鉴相器算法及其在高动态环境下的应用

针对高动态应用环境,研究了两种基于延迟锁定环结构的码环鉴相器算法.首先采用理论分析的方法对两种鉴相器的性能进行了对比,然后利用模拟中频数据和真实中频数据,分别对两种算法在低动态和高动态环境下的鉴相性能进行了实验对比研究.结果表明,两种鉴相器都能对码相位进行准确鉴相和牵引.同时,在对两种方法进行对比分析的基础上,给出了两种鉴相器算法各自适用的条件,对高动态GPS跟踪环路的设计实现有一定的理论指导意义.     

基于CRC+ECC双校验的高速长线LVDS传输设计

针对信号在长距离高速传输时存在丢数和误码的现象,提出了一种基于CRC+ECC双校验的长线LVDS传输设计方案.该设计以LVDS数据链路搭建高速信号传输平台,分别从硬件和逻辑两个方面进行高速长距离传输数据的可靠性设计.硬件方面在发送端和接收端分别采用驱动电路和均衡电路减少传输路径的损耗,逻辑方面通过CRC校验与ECC校验相结合的方法,在高速传输时为数据提供少错纠正、多错重传的技术保障,降低了数据传输时的带宽消耗.经试验验证,通过串接多级连接器,实现了75 m双绞屏蔽传输电缆上的串行数据传输,码率可达400 Mbit/s,误码率为0.     

C2组织鲁棒性信息交互结构设计及分析

介绍了C2组织的信息交互结构及其设计约束,讨论了C2组织鲁棒性信息交互结构的设计问题。提出了基于启发式嵌套遗传算法的鲁棒性信息交互结构设计方法:外层遗传算法对信息交互结构的拓扑及链路容量进行优化搜索;内层嵌套遗传算法依据对路由的搜索优化出多个使命邻域下最小延时集合,将其依概率平均化后返回外层来对链路容量的鲁棒性进行评价。案例分析和对比试验表明该方法可以实现鲁棒性较强的组织信息交互结构。     

时分双工MIMO放大转发中继系统中下行链路的联合鲁棒设计

考虑了时分双工MIMO放大转发中继系统中下行链路基站预编码器、中继预编码器与用户均衡器的联合设计问题。在实际应用中信道估计误差以及信道互易延迟会显著恶化基于理想信道状态信息(CSI)的联合设计性能。从估计误差的分布和互易延迟的时间相关特性出发,建立了综合考虑两方面因素的联合"估计误差-互易延迟"信道模型。基于该模型,针对第一跳传输设计了信道奇异值分解的基站预编码方案,避免了第二跳CSI的反馈开销,然后将给定中继总发送功率约束下最小化用户和均方误差(SMSE)的中继预编码器和用户均衡器进行联合优化,并利用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件给出了该优化问题的闭合解。数值结果验证了所提方案的鲁棒性和有效性。     

高密度存储服务器高速链路设计与仿真

针对高密度存储服务器中高速链路结构复杂、信号速率高、链路长度长等特点,在高速链路PCIE3.0和SAS3.0设计过程中引入全面的信号完整性仿真。通过对高速印刷电路板设计中拓扑结构、材料类型、印刷电路板结构等关键项目进行仿真设计,获得成本最低、性能达标的最优方案;通过全链路有源仿真,预估系统性能,降低系统投产风险;通过系统实际信号测试,验证系统性能完全满足相应规范要求,仿真结果有效可靠。     

基于不确定性的末制导初始参数优化设计方法

为量化无动力滑翔飞行器末制导初始参数不确定性的综合影响,提升飞行器落点精度,提出基于不确定性的末制导初始参数优化设计方法。面向飞行器末端高动态打击需求,采用落角约束下的滑模变结构导引律进行实时弹道成型,进而考虑末制导初始参数的不确定性。以落点有效毁伤半径概率和落点圆概率偏差为多优化目标,建立基于不确定性的末制导初始参数及制导律参数优化模型。针对这一不确定性优化模型,研究利用高效全局优化和蒙特卡洛方法,给出末制导初始参数及制导律参数的最优设计方案。仿真结果表明:该方法能显著提升落点精度,为方案设计阶段飞行器末制导交接点的选取提供决策支持。     

粒子群优化算法在无人机设计中的应用

介绍了基本粒子群优化算法的思想、步骤,针对其有时会出现粒子在最优解附近“振荡”的现象,使用加入惯性权重因子的复合粒子群优化算法来对无人机(UAV)进行优化设计。最后以意大利研制成功的喷气无人机(米拉奇-100)为例对该算法进行了验算和仿真。由结果可知,该机的实际起飞重量与优化结果十分相似,证明了优化计算的可行性和高精度。     

基于工程设计法的射程优化

射程是弹道导弹的重要性能指标,飞行程序选择对充分发挥导弹运载能力,提高射程具有重要影响。针对此问题,利用工程设计法的实现容易、计算量少的优点,将以飞行程序为设计对象的最优控制泛函问题转化为参数优化问题。在此基础上,建立弹道运动模型和优化模型,并应用粒子群算法进行参数优化,求解最大射程弹道。结果表明,基于工程设计法的射程优化简单可行,利用粒子群算法得到的优化参数对改善射程有显著效果,充分发挥了导弹的运载能力。而运载能力的提高对提高导弹武器的目标覆盖范围起到重要作用。     

基于学科间差异信息的协同优化改进算法

分析了MDO(Multidisciplinary Design Optimization)中广泛应用的协同优化算法的特点和存在的问题,提出了一种基于学科间差异信息的协同优化改进算法COMI(Collaborative Optimization based on Multidisciplinary Inconsistency).利用学科间差异信息构造了系统级松弛约束和系统级罚函数,利用遗传算法作为系统级优化算法,并采用标准算例比较了标准CO(Collaborative Optimization)算法、松弛CO算法与COMI算法的性能.结果表明COMI算法在设计结果可行性和最优值上平衡性较好.     

火力分配多目标优化的IBACO算法

应用蚁群优化算法(Ant Colony Optimization)求解多目标优化问题已经引起广泛关注,多目标火力分配问题的目标是求出一个合适的武器目标分配方案,使满足决策需要。建立了多目标火力分配的数学模型,提出一种基于指标的蚁群优化算法Indicator-Based Ant Colony Optimization),给出了算法的具体步骤。IBACO的核心思想是利用二元性能指标来引导人工蚂蚁进行搜索,由于该算法中的信息素是根据指标的值来更新的,通过奖励信息素可以强化最优解。仿真实验证明了该算法的有效性,在解决火力分配问题上,所提算法和蚁群优化算法相比具有较好的收敛性。     

脉冲修正弹控制参数粒子群优化算法

针对脉冲修正弹自身控制离散不连续特征,开展脉冲修正弹脉冲控制参数优化设计方法研究。考虑到脉冲成本和精度的双重要求,选择以脉冲发动机工作次数和脱靶量最少为双目标的函数。在风干扰条件下,提出以脉冲控制时间间隔为离散脉冲控制参数设计变量建立优化模型,以此发展一种改进型递减惯性权重粒子群优化脉冲控制参数的方法,提高修正参数优化收敛速度。仿真结果表明:该算法能快速有效地获得最优解,为在干扰条件下寻找最优的脉冲修正参数和脉冲工作方式提供一种优化设计思路。     

舰艇武器布置问题的一种协同优化算法

针对舰艇武器布置问题的特点,提出了一种基于粒子群优化和分类器系统的协同优化算法,以粒子群优化进行优化计算,用分类器系统消除约束.计算实例表明,该算法能较好地实现优化计算,并能节省大量的计算时间.     

面向需求变化的军队自动化立体仓库货位优化

为提高军队自动化立体仓库的出库能力,提出应根据需求变化对在库物资货位进行动态调整,从而最大限度地保障军队物资需求。综合考虑堆垛机总行程、货物离散度和出库频率等评价指标,采用遗传算法对该多目标优化问题进行求解,并运用Matalab仿真。结果表明,该方法能较好地提高军队自动化立体仓库在需求动态变化时的出库能力。同时,该研究对一般仓库的货位优化也有一定的借鉴意义。     

多阶段任务系统可靠性并联冗余优化模型

多阶段任务系统是一类普遍存在的复杂系统,研究其可靠性冗余优化对于该类系统设计具有重要的参考价值。针对多阶段任务系统的可靠性并联冗余优化问题,提出了采用冗余故障树和冗余BDD来描述系统冗余结构的方法。给出了冗余模块在多阶段任务系统中的可靠度计算方法,建立了整个冗余多阶段任务系统可靠度计算模型。在此基础上以费用最小为目标,构建多阶段任务系统可靠性冗余优化模型,并应用微粒群算法对模型进行求解。算例验证了模型的合理性及算法的有效性。     

采用组合优化策略求解导管桨参数优化设计问题

建立了新的导管桨优化设计模型。该模型采用试验设计方法(DOE,design of experiment)在设计空间中均匀采样,捕捉整个设计空间中最有效的设计区域,进而用梯度优化算法在有效设计区域中进行优化设计。经计算实例证明:该算法可以辨识各因子对设计目标的影响系数,从而减少导管桨约束优化问题的计算时间,更有效地解决复杂的非线性优化问题。