二维 DFT 和 DCT 的 Systolic 阵列

超级计算中一个活跃的研究领域是将某些有限和,如离散富里叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT),映射到多处理机阵列上。本文首先通过二维DFT的行列分解算法流程图,给出了计算二维DFT的二种Systolic阵列:一种是由N_1个处理器组成的线性阵列,所花时间步为O(N_1N_2)(设二维DFT为N_1×N_2长的),与行列分解算法在单处理机上顺序执行所花时间相比,加速比为O(N)(设N_1=N_2=N)。这一结果无论是在时间消耗,还是在PE数量上都是目前最优的。另一种是由N_1×N_2个处理器组成的矩形阵列,所需时间为O(N_1+N_2),与行列算法在单处理机上顺序运行所花时间相比,加速比为O(N~2)(这里仍假定N_1=N_2=N)。本文还给出了二维DCT的与二维DFT相似的Systoilc阵列结构。不难将上述阵列推广到多维的情况。     

延迟驱动的FPGA高扇出信号线快速布线算法

采用基本的延迟驱动Pathfinder布线器对FPGA高扇出信号进行布线,大部分时间会用于初始化寻路的优先级队列,而初始化工作主要是将已得到的布线树中的布线资源结点插入优先级队列.但是分析发现,并非所有被插入的资源结点对布线都是有帮助的.因此提出了一种基于树剪枝的优先级队列初始化算法,这种算法对已有的布线树中的资源点进...     

邻近支持向量机的阵列波束优化

针对标准支持向量回归波束形成器的计算复杂度高、内存开销大、训练速度慢的缺点,提出了邻近支持向量机(Proximal Support Vector Machine,PSVM)波束优化方法。PSVM打破了通过对偶问题求解原问题的传统思维,将支持向量回归的约束条件等式化,直接对原问题进行分析与求解,给出了基于PSVM波束形成器的优化模型及具体实现过程,并进行了数值仿真实验。研究结果表明,在保持波束形成器性能基本不变的情况下,降低了计算复杂度,减少了内存开销,提高了训练速度。与传统的支持向量回归波束形成相比,具有良好的快速性,为波束形成器的优化设计提供了一种新的有效方法。     

地面车路径规划的参数化地图构建方法

对地面无人平台的路径规划同题而言,合理的环境地图构建方式对产生优化的规划结果至关重要.在分析地图构建方式与规划质量关系的基础上,依据障碍物已知的工作空间,提出了一种基于平面扫面的参数化地图构建算法,该方法通过对离散精度D、避障的最小安全距离ε、以及有效连通半径R,这3个参数的设定,优化环境地图生成,为地面车全局路径规划问题提供优质的环境建模方案.实验显示,基于该方法构建的地图,在降低计算复杂度的同时,也能产生优质的规划结果.     

基于相位补偿的单通道接收阵列测向方法

多通道阵列测向系统存在硬件量大、造价高及多通道间不一致时性能恶化等诸多不足,因而提出一种基于相位补偿的单通道接收阵列测向方法.所有阵元共用一个接收通道,通过切换开关分时选通各阵元,各阵元的感应信号在时域上是错开的,无法进行超角分辨测向.在频域上补偿各切换时延引入的附加相位后,使得各路信号在时域对齐,此时可进行超角分辨测向.计算机仿真实验说明了此系统模型和信号处理方法的正确性.     

超燃冲压发动机燃烧室燃料喷注及其内流场的数值模拟

基于三维N-S方程,利用有限差分数值离散方法,对考虑了燃料喷注和凹腔结构综合影响的某超燃冲压发动机燃烧室模型的内流场进行了数值模拟,与实验流动图谱进行了定性比较,并进一步探讨了燃料喷注过程的非定常特性以及凹腔结构对流动的影响。研究表明:本文数值模拟的稳态时刻流场与实验流动图谱相似;数值结果捕捉到了横向喷注燃料沿下游运动并向凹腔扩散的非定常动态变化的规律。     

毫米波非均匀平面阵列无损检测三维成像算法

毫米波因其分辨力强、穿透性强、光子能量低的独特优势,在无损检测领域具有极大的潜力.针对毫米波无损检测应用,结合距离徙动算法和非均匀快速傅里叶变换的思想,提出一种适用于非均匀平面阵列的三维成像算法.该算法利用非均匀快速傅里叶变换在波数域重构信号频谱,克服了非均匀空间采样对传统基于傅里叶变换的成像算法的限制;该算法应用非均...     

一类伴随型非线性系统的快速变结构控制

基于反馈线性化、时间次优控制及变结构控制理论,针对一类伴随型不确定非线性系统,提出了一种快速鲁棒变结构控制方案。这种控制方案在控制有约束的条件下,其中一部分用来把非线性系统反馈校正成线性系统,另一部分则用来为线性系统实现时间次优控制。仿真结果表明：这种控制器不仅动态响应快,而且从初始时刻开始就可产生滑模运动,从而增强了系统鲁棒性。     

任意扫描空域中相控阵的优化计算

本文研究在任意扫描空域中，确定相控阵最佳单元间距和倾角的方法，编制出了相应的计算程序，自动优化计算和作图，改变了以往手工作图的方式，计算简便，精度高。