基于异构分布式控制系统的容错调度算法

现有的分布式实时系统的容错调度算法要求系统中所有任务的周期相同且等于其时限,而实际中任务的周期常常是互不相同的。而同构分布式系统要求系统中的所有处理机完全相同,且没有考虑各任务的优先级别。根据控制系统中任务的特点,基于基/副版本技术,结合任务分配算法与处理器的调度算法,提出了基于异构的分布式控制系统的容错调度算法,按照任务的优先级别对任务进行排序,大大提高了算法的效率。     

负载均衡的多接入选择算法

针对异构无线分组网络进行多接入选择方法设计时,仅考虑已接入用户数及系统容量将存在缺陷的问题,提出了一种新的异构无线分组网络中的接入选择算法,在多接入选择时考虑了分组业务QoS和链路自适应机制(链路层重传及自适应调制)因素,来正确估计分组业务在接入后平均消耗的资源量以及分组网络当前的负载情况。最后对算法性能进行了仿真评估,并与传统多接入选择方法进行了比较,结果表明提出的算法优于传统多接入选择算法,能在保证分组业务QoS的基础上,同时达到不同网络间负载均衡的目的。     

基于Multi-Agent的分布式测控系统任务调度算法

基于Multi-Agent提出了一种新的分布式测控系统动态任务调度算法。该算法采用接收者启动的调度策略,根据各主机负载状态,在系统运行过程中动态迁移任务,有效地提高了系统效率,实现了负载均衡的目标。该算法采用移动Agent来迁移任务,有效地减少了网络传输,节省了时间。     

基于压缩感知的OFDM稀疏信道估计算法

针对OFDM通信系统信道具有稀疏性且稀疏度未知的特点,提出了一种稀疏度自适应压缩感知信道估计算法,即变步长自适应压缩采样匹配追踪算法。该算法首先采用变步长匹配测试的估计方法对信道稀疏度进行预估,然后通过压缩采样匹配追踪改善估计结果,若压缩采样匹配追踪不能成功重构,则通过弱选择选取新的原子,渐进增加信号稀疏度。仿真结果表明:相较于传统自适应压缩感知重构算法,提出的VSACSMP算法具有更好的信道估计性能。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法性能分析

在简单介绍了基本的LMS,NLMS自适应滤波算法的基础上,介绍了一种新的可变步长LMS自适应滤波算法,并将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中。通过计算机仿真,给出了LMS、NLMS和新的可变步长LMS自适应滤波三种算法的性能对比,结果表明该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。     

信号处理天线及其应用研究

该课题研究数字波束形成技术在雷达中的应用及实现方案、算法和通道校正等关键技术;研究自适应超分辨测向天线阵在电子对抗中的应用及实现方案,以及天线单元和阵的设计;研究自适应天线用于抑制雷达、通信系统中的强干扰和用在直播卫星电视接收系统中抑制弱干扰的实施方案、优化算法、信号处理结构、阵元和阵列设计以及对系统性能限制的因素。信号处理天线及其应用研究@科卞     

移动Ad hoc网络中基于能量的自适应广播策略

为了在广播中避免产生广播风暴,提出了能量自适应转发的泛洪广播算法。该算法使用自适应调节转发概率的方法来减少信息不必要的重传,通过剩余能量最高的邻节点进行转播,减少了分组在网络中的重复传输,降低节点间的竞争和碰撞,有效抑制了泛洪。分析和仿真表明自适应广播策略比传统的泛洪方法具有明显的优越性,提高了传输成功率。     

一种新的自适应卡尔曼滤波算法——ALR算法

本文提出一种新的自适应卡尔曼滤波算法——ALR(Adaptive Least Residual)算法.该算法从经典的卡尔曼滤波出发,使残差达到最小,以残差(residual)样本值代替统计值,再用最陡下降法估计算自适应权增益,最后得到一组自适应滤波公式.通过理论分析和计算机模拟,证明该算法具有算法简单、运算量小等优点,适于在自适应系统辨识、自适应谱估计中作实时处理.     

基于遗传算法的多模式资源受限项目调度问题

针对多模式资源受限项目调度问题,采用问题任务链表和模式链表的双链表结构的编码方式、串行调度生成方案的解码方式对传统遗传算法进行改进,并通过交叉、变异、选择等算子进行全局性概率搜索确定较优方案。针对PSPLIB中的基准问题对该算法进行验证,证明该算法的有效性。     

基于神经网络的高职教师教学质量评价模型的构建

针对神经网络的结构特性、自适应和自学习功能,提出了基于BP神经算法建立高职教师教学质量评价系统,确定了系统的数学模型,采用各评价指标作为其输入,教学效果作为输出,该模型在收敛速度、网络的适应能力方面是可行的、适用的。实验结果表明：该数学模型克服了传统分析评价教学过程中的复杂性和人为因素干扰,具有方便、准确、可靠、快速的特点,辨识精度高。     

遗传算法在入侵检测中的应用

介绍了基于模型推理和基于模型两种入侵检测系统,提出了一种新的基于智能体技术的入侵检测系统体系结构,解决了传统集中式入侵检测系统的弊病,将任务处理和数据分布到网络各个结点上,充分利用网络资源协同完成入侵检测任务;介绍了遗传算法在该系统中的应用,因系统安全的先验知识体现在对原始数据中有价值特征属性变量集的选择上,故利用遗传算法对特征属性变量子集的选择进行优化,找到相对最优的由特征向量表示的特征属性变量集,以降低入侵检测系统的负荷。     

图的边着色与频率分配

提出了对具有定向发射关系的发射台进行频率分配的两种算法———图的合理边着色和准强边着色的算法 ,并给出了用C 实现合理边着色与准强边着色的程序流程图     

基于空闲容量的Mesh光网络简单p圈分配算法

基于Mesh光网络p-cycle保护算法,研究了常见简单p圈及空闲容量的相关性能,针对如何在光网络拓扑中优化配置p圈问题,提出了获得更多性能优良圈的圈扩展算法和基于空闲容量的p圈启发式分配算法．通过计算机仿真结果表明,该算法即实现快速容量配置又保证保护效能高,性能优于枚举算法,适合网状光网络中的 p圈配置．     

无人机群变航迹多任务综合规划方法研究

将无人机群作为一个整体,对任务和航线进行综合规划有利于提高效率,减少油耗。为了缩短机群的任务完成时间,减少飞行航程,提出了一种启发式的任务和轨迹综合规划方法。通过将各无人机的任务执行时间趋于均衡以减小机群任务的总完成时间,同时兼顾同一无人机执行的多个任务在路径上的相邻,使得机群的总飞行航程得到缩短,从而减少了油耗。仿真试验表明,任务轨迹综合规划算法与仅考虑航线或任务执行时间的算法相比较,机群的任务完成时间减少了18%左右,提高了无人机群的工作效率,减少了油耗。     

高可信赖实时操作系统的防危调度机制

为增强实时操作系统的防危性,在分析现有调度机制的基础上,探讨了最大关键度优先的调度算法,该算法是一种混合型的优先级实时调度算法,由静态优先级、动态子优先级和静态子优先级3部分组成,综合了固定优先级调度算法和动态优先级调度算法的优点,既可充分利用处理器资源,又能在发生瞬时过载时保证关键任务不受非关键任务的影响,从而增强了实时操作系统的防危性。     

一个求解多目标优化问题的排序算法

多目标演化算法的研究热点集中在Pareto最优概念的种群个体的比较与排序、适应值赋值与小生境技术等方面 .基于这一点 ,本文给出了一个排序算法 ,并验证了其有效性 .     

石油企业中求分派问题最优解的最小增量法

针对石油天然气勘探、开发、炼制、储运、销售上下游一体化的现代纵向企业内部存在的任务分派、成本核算及效益最大化问题，提出了一种求分派问题最优解的新方法——最小增量法。在成本分派矩阵中选中每列的一个最小值,如果每行只有一个值被选中，则获得最优分派方案；如果某行出现两个或两个以上的值被选中，则找出该行所选值所在列的次小值、次次小值……，在不违背每行只有一个值被选中的条件下，按照最小增量或最小增量之和进行改选，调整相应的行，最终使得成本矩阵每行只有一个值被选中，每列也只有一个值被选中。由此获得满足条件的最优分派方案。方法比较分析与实例验证表明：它简单、易懂，不失为任务分派、成本核算的替代方法。     

WDM光网络中RWA算法的性能分析

讨论了静态网络条件下WDM全光网络中选路与波长分配,提出一种全新的分类方法,对现有的RWA算法进行分类,比较了各种算法的性能,得出的结论有助于网络运营者在应用时选择合理的RWA机制。根据算法的性能和实际网络建设优化的需要,指出了RWA领域需要进一步研究的问题。     

米波雷达方位角超分辨外场实验研究

介绍了一个由均匀线接收阵和米波雷达组成的外场实验系统,用于进行米波雷达的方位角超分辨实验。用采集的实验数据对几种常用的超分辨算法进行了实验,结果表明,ＦＢＬＰ算法和ＥＳＰＡＩＴ算法可清晰分辨出角间隔为０．２～０．３波束宽度的两架飞机。     

MPI环境下的几何定理并行自动推理

将几何定理机器证明和并行计算结合起来考虑,尝试用并行计算方法来提高传统定理证明算法效率,探讨了前推法、数值并行法的并行算法,分析了两种定理证明算法在消息传递编程模型下的任务划分、通信组织、任务调度等问题,并用MPICH2实现了这两种并行算法,对算法的并行性能指标进行了测试,测试数据表明,两种并行算法在基于MPI-2的并行计算环境下,能很好地发挥并行计算的优势,有效缩短构造性几何命题机器证明的时间。