戴维南等效电路的广义求解

根据重构类网络定理在相量模型电路中应用的时域充要条件,本文提出了一种戴维南等效电路的广义求解方法。     

基于DCSP的编队武器兼容性约束协调

编队武器兼容性约束协调,是一个典型的求解分布式约束满足问题的过程。针对这一特点,建立了编队武器兼容性约束满足问题模型,提出了一种基于异步回溯的分布式约束满足算法。该算法运用异步回溯获得一个初始可行解,然后以作战效能最优为原则增添新的方案,并进行约束一致性检查,最终得到满意的编队武器运用方案。仿真验证了算法的可行性。     

内进化演化硬件平台的设计与实现

在讨论内进化演化硬件运行机制的基础上,详细介绍了基于虚拟可重构电路(VRC)的演化硬件平台的实现方法及演化平台的组成,描述了可重配置功能块(CFB)组成的阵列及CFB之间通过多路选择开关电路建立信号传输通道。在此基础上进行了1位全加器的演化,证明了这种方法的有效性。     

一种基于层次位线缓冲的异步片上路由器

片上缓存资源是片上路由器的重要组成部分,其结构好坏直接关系到片上互联网络的实现复杂度、整体性能及功耗开销。鉴于异步电路的握手工作方式,异步路由器一般采用基于移位寄存器的异步FIFO(First In First Out)实现片上缓冲,这种结构导致了报文传输延迟及数据翻转次数增加。提出一种基于层次位线缓冲的异步FIFO结构,设计实现了一种新的异步路由器结构。相对于传统异步路由器,新的异步路由器能够有效降低路由器设计的硬件复杂度,减少数据的冗余翻转,降低功耗。实验结果表明在相同配置的情况下,新异步路由器面积降低了39.3%;当异步FIFO深度为8的时候,新异步路由器能够获得41.1%的功耗降低。     

低功耗微处理器中异步流水线设计

随着工艺的不断进步及芯片上资源的不断增加,微处理器设计遇到了一系列问题:为芯片提供一个全局时钟网络越来越困难,时钟扭曲等问题越来越突出,芯片的功耗问题越来越严重.上述这些因素促使人们将注意力逐渐转向异步电路设计.在设计异步微处理器过程中,异步流水线的设计是一个非常重要的问题.首先总结了微处理器设计中出现的各种流水线结构,并给出了相应的异步实现;然后提出了一种异步流水线设计流程,用于加速异步流水线的设计;最后利用提出的流程设计实现了几种异步功能单元,实验结果表明异步电路能够有效降低电路的功耗.     

多传感器异步量测融合算法性能比较

归纳几种多传感器异步量测融合算法,即首先将各传感器异步数据统一到同一时刻,再对该数据进行并行或伪序贯滤波处理.分别采用理论证明和实例仿真分析对各种算法的估计精度、计算量等性能进行了比较.所得结论对实际工程应用中异步量测融合算法的选取有一定的指导意义.     

基于模型转换的异步空间配准算法

在分布式融合系统中,融合中心在对传感器发送过来的航迹数据进行融合处理前,需要采用空间配准算法来消除航迹数据中可能存在的系统误差.已有的空间配准算法未考虑滤波处理中的状态方程对配准过程的影响.对不同传感器具有不同状态方程条件下的异步空间配准实现进行了研究,采用将模型误差和系统误差合并处理的思路,提出了基于模型转换的异步空间配准(AMCBA)算法.仿真结果表明AMCBA算法能够实现对模型误差和系统误差的准确估计.     

异步电机定子电阻的观测

介绍了一种基于神经网络技术的感应电机定子电阻观测方法;讨论了定子电阻样本规划,并设计训练形成了定子电阻神经网络观测器.试验表明,该技术方法能有效地实施定子绕组电阻在线观测.     

基于IMM-RUASFF的网络化目标跟踪算法

针对目前网络化目标跟踪算法存在实时性差、精度低等问题进行了研究。首先,基于网络信息共享需求,建立了网络探测节点的目标跟踪模型;其次,网络探测节点目标跟踪需求和实战要求发现目标经常是有多种运动状态并存,而单一模型的滤波器不能满足对机动目标跟踪性能的要求,采用了基于交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)的有反馈实时更新的异步状态融合算法。最后,针对多个探测节点目标跟踪的状态融合估计问题,提出了一种有反馈实时更新的异步状态融合算法,通过仿真验证了算法的有效性。     

基于免疫粒子群文化算法的数字电路故障诊断

为改善粒子群算法摆脱局部极值点的能力,提升种群进化的多样性,将免疫算法中免疫机制引入到粒子群算法中形成免疫粒子群算法;为有效提高故障覆盖率和缩短测试生成时间,将免疫粒子群算法引入文化算法框架中形成免疫粒子群的文化算法。将其应用于数字电路故障模型仿真实验并与其他测试生成算法进行对比,结果表明该算法能够有效提高故障覆盖率,缩短测试生成时间,在大规模电路测试生成与故障诊断中更具优势。