编码感知的机会路由算法研究

提出一种编码感知的机会路由算法——CAR.它利用机会传输增加编码机会,并通过引入一系列参数衡量"机会"好坏,创造性地解决了交叉数据流下机会路由转发节点的选取问题,解决了流间网络编码和机会路由算法结合时数据包上下跳节点"已知"与"未知"的矛盾.CAR算法能够最大化每次编码传输中原始数据包的个数,仿真表明,它能够显著提高可靠传输协议以及整个网络的传输性能.通过机会传输实现多用户分集,可显著增加流间网络编码机会,引入的转发延时也可增加流间网络编码机会.     

探雷声纳增益参数自适应调整仿真

针对探雷声纳操作过程中增益参数调整繁琐,影响水雷目标辨识的问题,定义了声纳图像亮度和对比度两个指标,设计了探雷声纳手控增益和时控增益两个参数的自适应调整方案。对仿真探雷声纳图像检验结果表明,该方案可以在少数几次的参数调整后,图像亮度和对比度比较适于水雷目标辨识,可为探雷声纳的智能化设计提供参考。     

一种基于Dijkstra算法的航空平台组网技术

针对航空平台在超低空和超视距飞行过程中,传统单一的TDMA网络难以满足无盲区通信需求,提出一种基于Dijkstra算法的AdHoc组网技术。通过建立实时邻居信息表、网络拓扑表和动态路由,在工程应用中实现了具有中继功能的地空-空空高速实时无线传输网络,满足了部队通信网络大范围覆盖和实时性需求。     

片上网络中一种单周期2GHz无缓冲路由器

近年来,无缓冲路由器由于不需要缓冲器而成为片上网络低开销的解决方案。为了提高无缓冲路由器的性能,提出一种单周期高性能无缓冲片上网络路由器。该路由器使用一个简单的置换网络替换串行化的交换分配器与交叉开关以实现高性能。虚通道路由器与基准无缓冲路由器相比,该路由器在TSMC65nm工艺下可以以较小的面积开销达到2GHz的时钟频率。在合成通信负载与真实应用负载下的模拟结果表明,该路由器的包平均延迟远小于虚通道路由器和其他无缓冲路由器。     

一种改进的直扩系统频域抑制窄带干扰算法

提出了一种基于比较变异系数统计平均的自适应多门限窄带干扰抑制算法.该算法用变异系数的统计平均作为切换准则,当干信比较小时利用直扩系统本身的匹配滤波器进行相关解扩,而当大干信比时切换到白适应多门限算法进行干扰抑制.理论分析和计算机仿真结果均验证了变异系数作为切换准则的有效性,并且表明了该算法在直扩系统中抑制窄带干扰具有更...     

一种新型杂波环境下突发机动目标跟踪算法

针对杂波环境下突发机动目标跟踪性能下降问题,提出了一种基于自适应匀加速模型的交互式自适应概率数据关联算法。该算法在交互式概率关联算法基础上,采用带渐消因子的自适应匀加速模型(ACA)与匀速模型(CV)相交互,克服了卡尔曼和扩展卡尔曼滤波的三大缺陷,保证了在突发机动下的良好跟踪性能,扩大了机动目标的跟踪范围,实现了杂波环...     

基于遗传算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络路由算法面临着节省能量、延长网络寿命、提高可靠性等方面的挑战。提出了一种基于遗传的无线传感器网络路由算法。对算法中的算子编码、适应度函数设计、编码方式及参数选取进行了细致研究。仿真结果表明,本算法减少了能耗、延长了网络生存时间并提高了网络的可靠性。     

自适应LMS和相关算法在GMI磁传感器信号检测中的应用

在GMI磁传感器的研制中,微弱磁场信号经常淹没于电路固有噪声中。当非晶丝GMI(GiantMagneto-Impedance)磁传感器的输出信噪比小于0dB时,常规的峰值检波方法无法检出传感器信号。针对此问题,提出了一种新的微弱信号(信噪比小于0dB)检测方法,利用LMS自适应滤波算法提取非晶丝GMI磁传感器输出信号的特征参数,将该特征参数与理想参数进行相关运算,并根据相关值的大小来确定信号大小,从而实现对微弱磁信号的测量。仿真结果表明,采用LMS自适应滤波算法和相关分析相结合的方法,对于传感器输出信噪比等于-10dB的微弱信号,根据相关值与外磁场大小的对应关系,仍然可以确定外磁场大小。     

浮球式惯导平台的自适应模糊滑模稳定控制

针对浮球式惯导平台的惯性空间稳定问题,提出了一种基于模糊逻辑的自适应滑模控制方案。该方法利用滑模控制器保证了系统的稳定性和快速性,解决了浮球式惯导平台参数不确定、未建模动态等未知干扰问题;然后,基于滑模控制器的设计问题,利用模糊逻辑和自适应控制律,调节滑模控制器的参数,估计并补偿系统的外界干扰及不确定性等干扰,增强系统对随机不确定性的适应能力,提高控制系统的鲁棒性和控制精度;最后,利用Laypunov方法证明了控制系统的稳定性与收敛性。仿真结果表明,该方法可以有效减低滑模控制控制输入抖振问题,实现浮球式惯导平台的高精度惯性空间稳定,且稳定精度高于 。     

机动目标状态估计的最小均方误差界

基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。