最小完备单元图——动态制造联盟组织机理建模

根据动态制造联盟单元之间的基本业务功能关系 :并行、顺序和交叉 ,提出最小完备单元图的概念 ,并证明了最小完备单元图的顶点数命题和联盟系统的协同命题 .最小完备单元图的建立是解决动态制造联盟组织机理关键问题的必要基础 .     

动态制造联盟中的系统效应模型研究

以动态制造联盟的最小完备单元图为出发点，区分单元之间的线性作用和非线性作用。在线性作用下，建立常系数微分方程组形式的系统效应模型。在非线性作用下，运用并扩充了生物数学中的二维Volterra模型而得到系统效应模型。对两种模型求解过程和求解结果进行应用，可以作为进行单元指标集特性确定选择和分析单元盈利趋势的工具。     

一种Petri网模型完备日志生成算法

完备日志是过程挖掘算法设计和算法评价的前提条件,基于行为分析的Petri网模型完备日志生成算法存在状态空间爆炸的问题。提出了基于结构分解的算法,通过生成完备日志次序关系集,构造Petri网模型完备日志。结构分解方法降低了算法时间复杂度,日志次序关系组合计数使得量化评价日志完备性成为可能。     

网格计算资源调度方案及其Petri网建模与分析

通过对现有网格计算资源调度方案的分析,提出了网格计算资源的三层调度方案,该方案与已有的方案相比,更能体现网格资源的特点。利用Petri网这一具有描述并发、异步、动态等事件能力的图形与数学工具,对所提出的调度方案进行了模拟与分析。为不同层次的调度者构造了不同的扩展有色时延Petri网模型,并利用Petri网的共享合成技术得到整个系统的Petri网模型。同时给出了资源调度所对应的Petri网的可达任务图的概念,利用可达任务图,分析了诸如吞吐量、负载平衡、调度时间等资源调度的一些重要特性。     

基于Petri网的作战单元状态模型及可用性分析

以作战单元为整体研究其可用性具有重要意义.提出了作战单元可用性分析的Petri网建模方法,建立了不同基本任务可靠性关系下的系统状态Petri网模型和以此为基础的复杂任务关系模型.研究了复杂维修保障过程模型的简化分析方法,推导了简单GSPN模型的可用度解析算法.最后,应用实例对模型的解析方法进行了验证.     

基于Petri网的复杂设备健康状态退化分析

针对大型设备结构复杂,健康状态难以评估的问题,以设备最小可监测或可评估单元健康状态为输入,建立了健康退化Petri网模型,利用健康等级信度的变化描述复杂设备全系统各层次单元的健康状态退化情况。首先给出了健康退化Petri网的定义,分析了库所间“冗余”、“共同”、“并发”以及“继发”四种关系形式,用以评估各层次单元健康状态;然后分析了健康状态信度转换为健康度的规则并给出一种线性映射方法;根据健康状态退化趋势特点,在离散灰色模型中引入非线性时变项,提出了基于粒子群优化的拓展非线性时变参数离散灰色模型的健康度预测算法。最后将模型应用于某发射装置的健康状态退化分析,说明了模型的适用性。     

半导体制造系统改进Petri网模型的建立及优化调度

为了更有效优化半导体制造系统生产资源调度,提出了基于分层着色时间Petri网模型的分时段优化调度方案.通过增强基本Petri网的描述能力和引入分层Petri网的思想,根据半导体制造系统的结构建立其改进Petri网模型-分层着色时间Petri网模型,并在模型中引入调度库所将调度算法嵌入到模型中,该模型能有效地克服基本Petri网模型规模膨胀的缺陷;同时将每一生产周期分成若干时间段,利用遗传算法来寻找各时间段内调度规则组合来优化半导体制造系统的动态性能,实现分时段优化调度,编码时, 根据机器组的利用率来选择部分机器组为瓶颈机器组,重点调度瓶颈机器组, 提高算法的搜索效率;仿真实验结果验证了该调度方案的优越性.     

基于广义模糊Petri网的陶瓷生产过程能量碳流模型

针对陶瓷企业低碳制造过程建模的需求, 依据模糊Petri网的基本原理, 抓住其运行状态的连续性及离散状态对连续过程的影响, 将其用于陶瓷企业低碳制造过程建模这一领域. 首先对陶瓷企业能量碳流模型进行分析, 然后给出模型的形式化定义及规则说明, 建立了基于广义模糊Petri网的陶瓷生产过程能量碳流模型, 最后以典型的烧成系统为例加以说明模型的运用, 对整个过程的能量碳流进行了动态描述, 为企业走低碳制造奠定一定的理论基础.     

结合Petri网和UML的用户交互行为建模研究

Petri网和统一建模语言是当前两种非常流行、功能强大的用户交互行为建模工具。认为Petri网便于定量描述,可以动态运行,但缺乏层次;UML可以完整、细致地刻画系统,但量化不够;提出结合两者的优点,对用户交互行为进行建模;并以自动柜员机为例,建立了密码输入和验证过程的用例图、状态图、活动图、顺序图、协作图和Petri网模型。该实例不失一般性,研究成果对于建立其它类型的用户交互行为模型有相当的借鉴意义。     

考虑不确定因素影响的保障任务调度算法

针对装备保障任务的优化调度问题,首先进行静态建模,提出了一个新的数学规划模型,能够有效描述保障单元的力量配置及与保障对象的指派关系等复杂约束条件;随后实施动态建模,利用混合Petri网把数学模型转换为流程模型,不仅构建了变迁激发规则以表达静态数学模型的约束条件,而且设计了新的子网结构模拟突发事件及协同保障的动态过程。为了求解该规划模型,提出了一个基于退火进化的优化调度算法,该算法首先计算保障单元的分配问题,随后搜索资源分配的优先级列表生成保障任务的工作顺序,算法中利用Petri网过程模型计算不确定条件下的目标函数值。仿真实验表明算法能在较快的收敛速度下提高保障单元的利用率。     

基于面向对象赋时Petri网的出入库系统建模

采用面向对象的赋时Petri网(ObjectOrientedTimedPetriNet,OOTPN)来讨论自动化立体仓库出入库(AS/RS)调度的建模问题。首先,对立体仓库的出入库调度元素进行分类和抽象聚合,得到系统的类关系;然后,在此基础上建立了由六个子模块组成的立体仓库出入库调度的OOTPN模型;最后,分析了该模型的死锁问题。     

基于非等量采样的伪码同步技术研究

针对数字通信系统中伪随机噪声(pseudo-random noise, PN)码同步技术的同步精度受限于采样间隔的问题,结合可变群时延的高精度同步思想,利用采样点位置偏移量的变化,推导出了非等量采样(non-commensurate sampling, NCS)下的PN码相关函数解析表达式,提出了基于精度因子的NCS率选取准则,通过精度因子可快速判断出NCS后PN码的同步精度下限。在此基础上,分析了码序列周期、接收机前端滤波器等附加因素对PN码同步精度的影响。对NCS率选取准则的研究,为优化数字通信系统设计提供了理论指导,达到以低硬件消耗实现高精度同步的目的。     

非周期直扩信号PN码盲估计技术

在非协作信息侦测情况下,在扩频周期内,由于非周期性直接序列扩频（direct sequence spread spectrum, DSSS）信号的扩频序列具有不可重复性,再加上扩频信号的非同步性,使得扩频码的盲估计十分困难。在信息序列不相关,且已知扩频码周期、码速率和信息速率等参数的前提下,提出一种针对非周期性DSSS信号PN(pseudo-noise)序列的盲估计方法。该方法按照信息码元宽度进行分段,利用子空间跟踪算法估计各段PN序列,结合滑动窗口方法实现盲同步,并按照一定的顺序排列拼接实现PN序列盲估计。仿真结果表明,该方法运算量小,对存储空间要求低,在低信噪比条件下可快速准确恢复PN码序列。     

PN code acquisition algorithm in DS-UWB system based on threshold comparison criterion

The direct sequence ultra-wideband (DS-UWB) is a promising technology for short-range wireless communications. The UWB signal is a stream of very low power density and ultra-short pulses, and the great potential of DS-UWB depends critically on the success of timing acquisition. A rapid acquisition algorithm for reducing the acquisition time of the coarse pseudo-noise (PN) sequences is proposed. The algorithm utilizes the auxiliary sequence and biscarch strategy based on the threshold comparison criterion. Both theoretical analysis and simulation tests show that with the proposed search strategy and simple operations over the symbol duration at the receiver, the proposed algorithm can considerably reduce the acquisition time even as it maintains the PN sequence acquisition probability in the DS-UWB system over the dense multipath environment.     

Study on Cell Error Rate of a Satellite ATM System Based on CDMA

Abstract: In this paper, the cell error rete (CER) of a CDMA-based satellite ATM system is analyzed. Two fadingmodels, i. e. the partial fading model and the total fading model are presented according to multi-path propagation fadingand shadow effect. Based on the total shadow model, the relation of CER vs. the number of subscribers at variouselevations under 2D-RAKE receiving and non-diversity receiving is got. The impact on cell error rate with pseudo noise(PN) code length is also considered. The result that the maximum likelihood combination of multi-path signal would notimprove the system performance when multiple access interference (MAI) is small, on the contrary the performance maybe even worse is abtained.     

融合调频遥测和伪码测距的寄生调制技术

针对飞行器测控系统将高码率遥测数据和伪码测距信号分流传输的不足,提出一种全新遥外测体制,将测距伪码(pseudo-noise, PN)寄生在调频(frequency modulation, FM)遥测信号中,生成一种融合调频遥测和伪码测距的寄生调制信号,实现高码率遥测数据和测距信号的单流传输。研究FM+PN体制的调制、解调原理,从理论上分析信号频谱及遥外测性能,并通过仿真得到不同参数下的频谱特性、遥测解调误码率和测距精度,给出了调制参数选择建议。仿真结果表明,将FM+PN体制应用到飞行器测控系统中,可将所需带宽降低为现有测控体制的40%,大大提高带宽利用率,而遥测误码率性能损失很小。     

基于相关熵的扩频周期估计方法

针对低信噪比下直接序列扩频信号扩频周期估计难题,利用相关熵可度量随机过程局部相似性的特点,提出了一种基于相关熵的估计新方法。首先分析了相关熵隐含的周期性,理论上推导了证明周期性存在的系列表达式,据此分析出可由接收信号的相关熵峰值间隔估计扩频周期。此外,研究了信息码的存在对扩频周期估计性能产生的影响,并针对此问题,在相关熵法的基础上提出了一种延时相乘相关熵分析法。仿真结果表明,与常用的基于功率谱的倒谱法和二次谱法,以及基于自相关函数的波动相关法相比,该文所提出的基于相关熵的新方法有更好的扩频周期估计性能。     

基于分数采样的直扩信号滑动相关盲同步方法

详细分析了DS-SS信号在相关域的特征、性能,充分利用DS-SS信号扩频伪码的尖锐自相关特性和噪声的互相关特性,在已知PN码周期的前提下,提取一PN码周期DS-SS/BPSK信号作为已知PN码,采用分数采样构造滑动相关曲线,检测相关峰的位置实现DS-SS/BPSK信号盲同步,并对该算法的同步精度以及其适应的输入信噪比进行了分析。理论分析和仿真实验证明,盲同步精度与信噪比,伪码长度周期,分数采样系数,以及相关数据段密切相关。在一定的计算复杂性条件下,该方法可有效实现负信噪比(SNR<-17dB)DS-SS/BPSK信号盲粗同步,为快速进行精确同步奠定了基础。     

基于正交特性的短码直扩信号伪码序列盲估计

在短码直扩信号伪码序列的估计中,当使用特征值分解(eigenvalue decomposition,EVD)算法、奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法和压缩投影逼近子空间跟踪(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)算法来估计伪码序列时,存在着当最大特征值和次大特征值相近时最大特征向量会受到干扰,进而影响伪码序列估计的问题。针对此问题,提出了一种基于正交特性的伪码序列估计算法。在已知码片速率和伪码周期的前提下,该算法首先把接收信号划分成长度为两倍码元宽度、数据重叠50%的数据段,然后用SVD估计出最大特征向量和次大特征向量,由于最大特征向量和次大特征向量是相互正交的,可以利用两者的正交特性来估计扩频序列。该算法不但能在信号失步时间未知的情况下估计伪码序列,而且仿真结果表明该算法具有稳定性高,需要的数据量少和能在低信噪比下有较好的估计性能等优点。