面向试飞科目的iNET网络数据快速处理技术

在飞行试验领域中,基于iNET架构的网络化测试系统正逐步取代传统的PCM测试系统,成为试飞测试系统的主要架构。网络化测试系统激增的数据量对多科目数据处理提出了更高的要求。为了满足某型号飞机网络化架构的机载测试系统的数据处理需求,提了基于iNET架构的网络数据分析软件设计方案,采用基于内存映射的海量试飞数据读取技术;针对iNET架构网络数据包的特点,设计了数据包快速解析技术对参数时序进行统一;提出“整体—分流”方法,极大地提高了数据处理效率;制定Excel校线文件模版,提高校线录入效率。方案采用C++语言实现,利用模块化和多线程设计思路,对网络机载测试系统记录的数据进行分析处理。实际试飞处理结果表明,iNET网络数据处理方案具备良好的实时性、准确性、可靠性,满足某型号飞行试验多科目快速处理需求。     

基于VxWorks的网络数据实时处理软件的设计与实现

机载实时数据处理可以大幅提高数据处理的效率。为满足机载网络化测试系统架构下的实时数据处理的需求,设计并实现了一种基于VxWorks的网络数据实时处理软件。该软件运行在多核嵌入式数据处理系统上,通过多任务并发执行的方法保证实时性。软件运行过程中利用零拷贝技术实时接收机载测试系统发送的网络包数据,然后按照自定义的文件格式存储原始数据,同时将需要处理的网络包存入数据处理缓存中,根据网络数据协议实时解析网络包数据,最后利用预留缓存的办法将处理结果写入结果文件。实践证明,该软件能快速接收并实时处理网络数据,同时将原始数据和结果数据进行存储,该方法有效提高了数据处理的效率,为飞行试验数据处理提供了新的途径。     

机载网络数据时间同步处理算法的设计与实现

数据准确可靠是飞行试验数据处理的基本要求,但网络化测试架构的使用给数据处理时间同步带来一定的难度。针对机载网络数据处理中存在的网络包乱序、时间不同步的问题,研究了网络包数据乱序的产生原因及其特点,详细分析并比较了基于包个数、基于最大逆序、基于半包时间间隔三种时间同步处理算法的优缺点及适用性,最终选择使用基于半包时间间隔的时间同步处理算法作为机载网络数据处理算法,并详细介绍了该算法的具体实现方式。在实验中测试了该算法的有效性,结果数据表明该算法能有效解决网络数据时间同步的问题并得到准确的处理结果,保证了型号数据处理的准确性。     

基于类PCM结构过程的试飞多科目iNET处理技术

飞行试验网络化iNET测试系统正逐渐取代传统的PCM测试系统,成为当前飞行试验测试系统的主要架构;网络化iNET测试系统下对多科目数据处理提出了更高的要求,针对试验多科目数据处理的特点,文章提出了一种基于类PCM结构中间存储的多科目数据处理方法,借鉴成熟的PCM组帧技术和解析方法,打破传统试验多科目处理模式,提高了多科目处理效率,解决了海量试验数据多科目处理难题,满足了现代飞行试验多科目快速处理需求。     

基于Kalman滤波的数据处理多尺度融合算法

针对我国航天测量事后数据处理的现状,提出了一种基于Kalman滤波的数据处理多尺度融合算法;该算法以建立的系统动态模型方程为基础,将多台雷达的测量数据分别在不同尺度上逐次分解,然后在同一尺度上对所有雷达数据进行系统融合处理,从而提高测量数据的处理精度;用该算法处理某次卫星发射任务的理论弹道,计算结果表明:该算法处理的效果明显优于单台雷达直接进行Kal-man滤波处理的效果,并且融合尺度越小,处理精度改善的效果越明显;该算法与α-β-γ滤波算法相比,数据处理精度有较大提高。     

接收与处理分离的实时大数据处理模型

在大数据处理过程中,系统必须有非常高的数据处理效率。为了满足对大数据实时、高效、稳定处理的需求,提出了一种接收与处理分离的数据处理模型。该数据处理模型由数据接收单元、内存数据库、原始数据分发单元、数据处理单元、处理数据分发单元、数据归并单元组成。接收单元负责接收、整合结构化数据与非结构化数据,把每条完整的数据放入内存数据库中;分发单元从内存数据库中检测获取数据,按照海量数据负载均衡算法把数据分发到数据处理单元;数据处理单元处理数据,处理结果放入内存数据库;处理数据分发单元继续从内存数据库中获取处理后的数据,并按照海量数据负载均衡算法把数据分发给数据归并单元。实验证明,使用该模型方法,系统保持了非常高效的处理效率。     

嵌入式网络现场张力数据处理系统

随着现场数据处理技术的发展,简单的传感器已经不能适应目前现场数据的实时处理和快速的对现场情况做出反应。在这里开发嵌入式现场张力数据处理系统采用数字滤波和模糊判断的智能处理算法,能够进行实时的智能数据处理,同时将INTERNET网络融入进来,在实现传感器智能处理的同时还可以远程监控,该系统在纺织行业使用中效果很好。     

机载网络数据实时处理系统设计

随着C919等大型飞机的出现,测试系统对机载实时处理系统提出了更高的技术要求;机载网络数据实时处理系统采用实时性较强的vxWorks开发环境,通过合理调配各个功能模块之间的资源,即合理分配线程来实时的完成所有功能;经过科研试飞验证,该系统具备3 000个参数的实时处理能力,系统运行稳定可扩展性强,满足目前大飞机机上测试系统数据实时处理任务的要求,对保障大飞机试飞科目的顺利进行具有积极的意义。     

地铁列车环境中多依赖复杂事件处理研究

针对多源海量实时数据的复杂事件检测中，原始事件流的分流处理存在事件检测准确率低及效率慢的问题，提出一种基于事件树的复杂事件检测方法。首先给出事件依赖关系的明确定义，然后根据原子事件间存在的多依赖关系生成原子事件树，以事件树为节点构造依赖事件树链表，提升复杂事件处理引擎的有效检测次数，使得事件检测的匹配效率得到提升。同时该方法减少了事件检测过程的内存消耗，提高了事件检测的吞吐量。仿真实验与案例研究证明了提出方法在海量数据处理上的优异性及可行性。     

关键参数快速处理单元在飞行试验中的应用

用于飞行试验的传统数据处理模式及流程的时间大致是飞行时间的1.5~2倍,这种数据处理模式已经严重制约了型号的试飞效率;针对新一代试验机测试参数海量数据快速处理的需求,介绍了具有自主知识产权的关键参数快速处理单元的设计研制思路,以及在新型号飞行试验过程中关键参数快速处理单元的应用情况,实现了能对1 200路试飞关键参数数据实时处理,达到试飞结束后及时获得试飞关键参数结果的目的。     

民机试飞遥测地面实时数据处理软件设计与研发

为了满足大型民机试飞实时监控的需求,针对遥测数据设计研发了一套实时处理软件,软件包含后端解析服务和前端显示软件两大部分;后端解析服务采用多线程调度技术,实现实时处理及数据回放等不同工作模式下IRIG 106 CH10数据的接收、PCM数据的解析和数据的实时存储;前端显示软件基于WPF框架采用MVVM设计模式开发,包括任务管理、参数配置、算法处理和数据同步等子模块;经实际测试,软件实现了国产某大型客机不少于8000个遥测数据和多路视频的实时解析、分析和转发,满足了试飞过程中的实时监控需求,为试飞任务的安全开展提供了有力保障。     

C919机载数据实时处理系统设计

对于无人机在输电线路杆塔精细化巡视的路径规划问题,提出了对杆塔巡视路径和杆塔间避障路径的两阶段优化策略。针对利用传统旅行商问题(TSP)求解杆塔巡视路径,在多项式时间无法求得全局最优解问题,研究了基于双调欧几里得TSP求解杆塔最优巡视路径的优化数学模型,以及基于动态规划算法的求解方法。在此基础上,进一步基于人工势场法建立了避开巡视路径障碍最优路径的优化模型及其求解方法。仿真结果表明,利用双调欧几里得TSP确定的巡视路径具有偏转角小、最优路径求解时间短的特点,利用所提两阶段优化策略确定的巡视路径长度较短且能有效避开障碍,有利于实现无人机安全高效巡视杆塔的目标。     

基于粒子群算法的认知无线电参数优化及敏感度分析

认知无线电能根据环境变化和用户需求自适应调整工作参数。现有认知引擎大多采用遗传算法优化参数。但随着认知用户数的增加,遗传算法染色体增多,导致算法收敛时间过长,无法满足实时通信需求。将改进惯性因子的粒子群算法用于认知无线电工作参数的优化,并在不同通信模式下对传输参数进行敏感度分析,以便有选择性地从目标函数中剔除敏感度较低的参数,降低处理复杂度。仿真结果表明,采用粒子群算法的参数优化在收敛速度、搜索效率和算法稳定性等方面均优于遗传算法,仅需较小的进化代数就能找到最优参数解,从而减小了优化时间,满足了认知无线电实时处理的要求。     

基于任务容器的多源数据实时监控系统研究

为解决现有飞行试验监控模式存在的数据源单一、扩展性存在不足、系统鲁棒性差等缺点,进行基于数据分发服务规范DDS（data distribute service）的多源数据实时监控技术研究,在不改动实时监控系统硬件架构的情况下,根据现有实时监控系统数据特点和任务需求,采用任务容器技术对试飞数据处理任务进行分发与执行,实现飞行试验数据的分布式实时接收解析以及飞行任务的集中管控;采用基于模板方法的解析算法实现系统多源信号源的数据接入能力,提高了系统的扩展性;采用基于序列化和活跃度检查的任务派发机制实现了任务节点的状态监控及自动任务派发,提高了系统的稳定性,同时DDS通信协议的使用提高了实时监控系统在带宽受限状态下的通信能力。实际使用证明该技术的应用使监控系统具有高可靠、高稳定、动态可扩展等优点。     

无人机数据库中海量飞行数据快速检索模型设计

对无人机数据库中海量飞行数据进行快速准确的检索,能够为无人机的安全飞行提供可靠的保障。传统的数据检索方法进行海量飞行数据检索的过程中,没有考虑飞行数据之间的联系,在检索的过程中需要频繁扫描数据库,降低了挖掘效率。提出一种基于模糊粗糙集算法的无人机数据库中海量飞行数据检索方法。该算法在充分考虑到飞行数据之间的联系的前提下,利用自动标引技术对数据库中的实时飞行数据进行分析,再利用特征向量进行飞行数据的内部描述,计算飞行数据检索的模糊表示的上、下近似集,建立海量飞行数据检索模型,根据模型的输出结果利用布尔逻辑进行模糊匹配,最终检索出与查询的关键词近似的飞行数据,并将检索结果按照相似度进行排序。实验结果表明,该算法能够提高检索的效率,效果令人满意。     

无人机载荷航拍控制系统设计

针对无人机(UAV)遥感航拍过程中相机载荷参数自动化控制与飞行航迹实时跟踪的问题,提出一种能自动完成相机载荷控制与航拍控制的设计方案.首先,系统根据实验要求实时获取所在地理位置信息及环境预判信息,再根据相机控制参数表进行参数编码;然后,通过通信口发送自定义协议指令集给硬件控制电路,完成相机载荷参数设置并进行拍摄,同时航迹规划软件实时记录飞行轨迹地理坐标信息.系统设计使硬件控制平台和软件数据处理相结合,实现软硬协同控制.经无人机飞行验证,与单一参数航拍控制模式相比,该系统能根据不同的拍摄环境和拍摄场景进行相机参数的自动化控制与飞行轨迹实施跟踪.     

发动机ECU标定系统的实时数据处理设计与应用

发动机ECU标定系统需要标定人员根据实时工况数据来即时调整ECU的控制策略。即时显示发动机运行状态,同时存储实时数据对于标定工作意义重大。提出一种发动机ECU标定系统结构实现方法,实现工况数据的实时采集与标定数据的在线标定。设计一种改进的行程编码算法对数据进行无损压缩,便于数据的传输、存储、查询;利用数据缓存队列、优化线程调度策略,将任务分配到不同处理器上运行,保证系统的实时响应与数据处理效率。在发动机ECU标定系统的应用中表明该方法满足了标定系统对实时性、准确性、高效性的要求。