基于CBQ技术的带宽管理机制

为了能够合理有效地管理网络带宽资源,解决日益增加的网络流量和带宽资源紧张的矛盾,首先研究了基于CBQ技术进行网络带宽管理的基本原理,然后仿真分析了该带宽管理机制中的流量分类、带宽分配、链路共享以及对链路上空闲带宽管理等方面的特性。结果表明,基于CBQ技术的带宽管理机制,可实现灵活的基于分层结构的流量分类方式,对链路上流量进行精确的带宽控制,使用独特的带宽借用特性管理网络上的空闲带宽,在保护关键应用性能的同时大大地提高了带宽利用率。     

动态矩阵控制在固体氧化物燃料电池中的应用

提出将动态矩阵控制(DMC)算法用于固体氧化物燃料电池(SOFC)的控制。为此,在分析SOFC动态机理模型的基础上,建立了其阶跃响应模型。控制目标是使SOFC的输出电压始终保持在一定范围内,并收敛到恒定的数值。在实际应用中,这样的算法应能提高SOFC输出功率的跟踪性能。仿真结果验证了这种方法的有效性。     

仿生自修复硬件多层结构模型

针对仿生自修复硬件细胞间信号传输复杂、效率低等问题,借鉴内分泌系统中激素的传输方式,提出基于片上网络和近邻连接的4层仿生自修复硬件结构模型,并以实现有限脉冲响应滤波器为例,对模型进行详细论述。基于该模型的自修复硬件,具有灵活的布线能力与良好的容错能力,表明该模型为高可靠性自修复硬件设计提供了新途径。     

应用于飞控系统评估的风洞虚拟飞行试验系统与关键技术分析

基于传统意义上的飞控系统评估方法的不足,分析了风洞虚拟飞行试验应用于飞控系统评估的优势;按飞控系统常用的姿态控制回路及制导控制回路的组成形式,介绍了风洞虚拟飞行试验系统方案与工作原理,详细分析了它与半实物仿真系统的差异;分析了风洞虚拟飞行试验应用于飞控系统评估需解决的关键技术问题,包括风洞虚拟飞行试验评估方法、飞行器模型设计技术、飞控系统改进技术及模型支撑技术。     

SpaceWire总线的双路由单元性能评价方法

基于双路由单元研究了Space Wire总线的性能评价体系。研究中给出双路由单元的定义,推导基于双路由单元的路由系统的数据传输时间和资源耗费的计算方法;推导基于双路由单元的多路由拓扑系统的性能评价体系;采用蒙特卡洛模拟的方法建立双路由单元系统的模拟平台,仿真计算路由单元在不同接口配置情况下的性能。研究结果表明:基于双路由单元的传输时间和资源耗费指标能够评价Space Wire总线的性能;在不同接口配置时,存在一种最佳的配置方式使系统的性能达到最优。     

基于双路由单元的SpaceWire总线性能评价方法研究*

本文基于双路由单元研究了SpaceWire总线的性能评价体系。研究中,首先给出了双路由单元的定义,推导了基于双路由单元的路由系统的数据传输时间和资源耗费的计算方法;其次推导了基于双路由单元的多路由拓扑系统的性能评价体系;然后采用蒙特卡洛模拟的方法建立了双路由单元系统的模拟平台,仿真计算了路由单元在不同接口配置情况下的性能。研究结果表明：基于双路由单元的传输时间和资源耗费指标能够评价SpaceWire总线的性能;并且在不同接口配置时,存在一种最佳的配置方式能够使得系统的性能达到最优。     

文章编号：基于多目标进化搜索算法的AUV地磁仿生导航方法

针对水下自主航行器(AUV)地磁多参量多目标搜索的问题,提出了一种基于磁趋势敏感的多目标进化搜索算法。在进化算法的结构下,利用地磁场参量与导航路径的约束关系,以磁趋势敏感作为后验评估准则,建立导航模型,使得地磁多分量伴随航行器的运动同时同地收敛至各自目标值,实现导航目的。通过与六边形路径搜索算法的仿真对比,验证了多目标进化搜索算法的有效性和优越性。     

地磁仿生导航的多目标进化搜索算法

针对水下自主航行器地磁多参量多目标搜索的问题,提出一种基于磁趋势敏感的多目标进化搜索算法。在进化算法的结构下,利用地磁场参量与导航路径的约束关系,以磁趋势敏感作为后验评估准则,建立导航模型,使得地磁多分量伴随航行器的运动同时同地收敛至各自目标值,实现导航目的。通过与六边形路径搜索算法的仿真对比,验证了多目标进化搜索算法的有效性和优越性。     

基于效果的装备保障指挥决策与体系控制研究

以探索装备保障的信息化决策与控制方法为目的,从基于效果作战的观点出发,利用概念模型,从OODA环的相互作用、混沌现象和自同步及蜂群效应3个方面,研究了网络中心条件下装备保障指挥决策与体系控制的激励与响应模式,并得出了相关结论,以此为基础提出了装备保障指挥决策与体系控制的3项建议.     

红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。