SpaceWire网络热点通信模式的缓存资源分配算法

基于SpaceWire网络在热点通信模式下的工作特点,研究缓存资源的分配算法。给出均匀通信模式和热点通信模式的释义;推导网络路由节点的满负荷概率和平均延时的解析方法,计算网络中的关键通信节点;再给出SpaceWire网络缓存资源分配算法。利用Opnet网络仿真平台建立SpaceWire通信模型,仿真了不同通信模式中采用缓存优化策略前后的关键性能指标。研究结果表明:在热点通信模式状态下,该缓存资源分配算法在保证总资源一定的前提下,网络系统的平均延时降低,优化了SpaceWire网络性能。     

大斜视角下空时编码成像算法

空时编码可以有效地消除多发多收雷达的自相关干扰,但是传统的空时编码合成孔径成像算法无法精确校正其距离方位耦合,因此限制了其在大斜视角情况下的数据处理能力。为避免以上缺陷,将空时编码方案与ωK算法相结合,在空时解码处理中引入新的解码矩阵来完成一致聚焦,利用Stolt映射完成补余聚焦,对距离方位耦合进行精确地校正。理论分析和仿真结果表明:该方法能够在大斜视角情况下实现目标的高质量成像,并有效地消除了互相关干扰。     

一种用于SpaceWire网络的混合路由机制设计*

针对星上系统总线多元性导致的星载网络接口和协议不能标准化的发展瓶颈,本文基于SpaceWire总线协议,通过将静态路由(时间触发)与动态路由(事件触发)机制结合,实现了控制数据和载荷数据共用网络。静态路由完全遵循SpaceWire-D协议,在保证确定性传输的同时,通过启发式调度算法首次实现了多时间窗并行调度,并提出利用最大公约数法设计时间窗,以提高网络吞吐量;动态路由通过对随机事件和载荷数据分配优先级,实现传输路径冲突时对紧急任务的优先处理。最后在OPENT中搭建网络系统仿真模型,对所提出的路由机制进行了仿真。实验结果表明,静态路由时段网络吞吐量较现有调度算法有明显提高,动态路由实现了紧急事件优先传输。     

集中控制混合网络中基于流的资源分配算法

集中控制混合网络中,异构化网络内部的流量具有一定的规律和特性,如果使用原有的单一的离散式最大极值和无状态的网络资源调度算法,忽略了异构网络规律,会造成网络利用率较低、易震荡、部分网络流延迟等问题。通过分析由集中控制网络和普通网络组成的混合网络的拓扑结构,对混合网络结构中常见问题如流闪现、不能估计的流、路径堵塞或连接震荡场景进行分析,并提出基于期望和状态的流量评价资源规划算法POS和POS-FME。算法考虑混合网络的运行状态,对系统可用资源进行评估,为系统中各种流匹配对应可用资源,并具有一定的预测作用,从而避免混合网络出现运行效率低下的场景。通过实验,POS算法和POS-FME算法相对传统算法,利用率提高了10%～30%,并降低了震荡和平均延迟。     

组合算法综合决策的装备修理级别优化模型

在现实装备的维修中,针对发生故障的器材需选择经济与高效的维修级别进行维修,但往往这一问题受诸多因素的影响。为此,结合现有的成果,从定性和定量的角度,利用决策流图法给出了某型装备器材的多级维修流程,并分别构建了包含经济性和非经济性指标在内的多目标优化模型,利用TOPSIS和遗传算法的组合算法对模型进行求解,确定最优决策方案,最终通过实例仿真验证了方法的良好效果,为装备的维修保障提供了参考。     

采用层次分解策略的多机协同航路规划

针对多机同时到达的问题,采用层次分解的原则,应用小生境克隆选择算法可以为无人机生成满足要求的多条可选航路,同时引入协同变量和协同函数的概念,解决规划航路的时间协同问题。仿真结果表明,该方法能够有效地解决多机协同航路规划问题,很好地满足了多机协同航路规划的协同控制要求。     

降低OFDM雷达PAPR的SLM改进算法研究

正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)雷达信号具有良好的分辨力和较高的频谱利用率,其中基于混沌二相编码调制的OFDM雷达信号由于具有结构灵活、更优的脉压性能和较强抗干扰能力等优点受到广泛青睐,但是在系统中存在的高峰均比问题使得OFDM雷达在实际应用受到限制。针对各载波不同混沌二相编码序列调制的OFDM雷达信号,提出一种基于混沌粒子群的选择性映射(selective mapping,SLM)算法来降低OFDM雷达信号中的高峰均比问题。实验结果表明:相比于传统SLM算法和基本粒子群SLM算法,基于混沌粒子群的SLM算法在降低OFDM雷达信号的峰均比方面具有更好的效果。     

基于排挤机制改进的多目标进化算法

进化算法是求解多目标优化问题(MOP)重要而有效的方法。为加快收敛速度,提高收敛精度,在已有算法(NSGA-Ⅱ)的基础上,引进小生境思想,提出了更为合理的排挤机制。通过典型应用函数的计算测试,结果表明:上述改进不仅具有较高的计算效率,而且能够得到分布更为合理的解,且能保持解的多样性分布。     

基于丘陵地区的无线宽带基站选址算法研究

无线宽带通信系统是区域无线通信的主用手段,站址规划需要研究。针对车载基站选址需要考虑地形地物环境,结果直接决定无线宽带通信系统骨干网络的信号覆盖范围,影响地面终端随遇接入成功率的问题,提出了丘陵环境下一种基于改进K-means算法的基站选址规划方法;通过建立丘陵环境场景下基站选址的数学模型,设计了基于改进K-means算法的基站选址方法并采用规划区域最大覆盖率作为基站选址结果的评判指标,得到无线宽带通信系统基站布设方案指导基站布设运用的思路进行研究;仿真实验表明：所提改进算法与K-means算法相比较,相同条件下区域覆盖率从92.120 7%提高到了96.863 2%,收敛速度提高了近33.3%。