一、通信瓶颈下的实时并行任务分配研究（论文文献综述）
乔琛[1]（2021）在《面向无人机集群的协同编队控制算法与仿真实现》文中研究表明随着无线通信技术的发展,无人机在民用和军事上的应用越来越广泛。由于单无人机负重少、体积小、覆盖面积小,不能满足复杂任务需求,近年来,关于无人机集群协同编队控制方面的研究发展迅速。传统的协同编队控制方法存在通信瓶颈,而基于群智能的协同编队控制方法只能组成松散的编队。除此之外,在不同的任务场景下,需要设计相应的协同编队控制算法以满足任务要求。本文主要研究了无人机集群的协同编队控制问题,论文关键研究内容分为如下三部分:1.研究了无人机集群的协同编队控制理论与方法。分析了无人机集群协同编队控制相关理论,基于无人机一阶控制模型实现单机控制,根据分离、列队、内聚规则,建立集群运动控制模型。提出了一种基于多虚拟控制点的无人机集群协同编队控制算法,以虚拟控制点与相邻成员的状态偏差为参考,调整成员自身控制输入。搭建仿真环境,在对集群内少量成员控制的条件下,实现无人机集群的编队稳定性和成员运动状态一致性。2.研究了分散场景下无人机集群的协同编队控制方法。基于均值漂移法实现对分散任务的聚类与规模估计。针对分散任务场景,提出了一种无人机集群分簇算法,针对子集群的协同编队飞行,提出了一种基于分而治之的协同编队控制算法。在仿真环境中搭建分散任务场景,子集群与任务规模、任务优先级合理匹配的同时,实现子集群的协调编队飞行。3.研究了编队重构场景下无人机集群的协同编队控制方法。首先分析了传统的编队重构方法,传统的编队重构基于固定路径设计,每两种编队切换都需要重新设计路径,实现复杂性高。本文提出了基于自主分布式的无人机集群协同编队重构算法,建立了协同机间避碰机制,分析了弹力一阶状态模型,基于此模型建立了参考弹簧的协同控制模型,分析后发现不足,提出了改进的模拟弹簧协同避碰模型,基于信息共享实现编队重构。在保持机间安全距离的同时,实现静态牵引与动态牵引下的编队重构。
张永杰,范晓波,王俊,李少洪[2]（2007）在《一种距离高分辨力雷达实时信号处理机的设计与实现》文中指出现代高性能的雷达系统对雷达信号处理系统的计算能力、存储能力以及传输能力等提出了更高的要求。以多片高性能的数字信号处理器（DSP）为运算核心,通过高速数据连接网络构成的并行信号处理系统能够满足系统的高速复杂的运算以及大的数据吞吐量的要求。本文在详细分析某型距离高分辨力雷达信号处理机的需求的基础上,提出了适合该雷达信号处理机的系统结构,并采用8片ADI的超高性能浮点DSP芯片—ADSP-TS201S为核心设计并实现了一种高速实时并行信号处理机。该处理机的设计充分考虑了雷达实时信号处理的特点,遵循可编程、可扩展、可重构的原则,为系统性能的提升提供了较大的空间,并可用来构造多种不同需求的雷达信号处理系统。目前,该信号处理机已经调试成功并通过了外场试验。
吕艳[3]（2007）在《波束形成算法研究与工程实现》文中提出本论文首先讨论了两种稳健的窄带波束形成方法,即导数约束法和特征空间法。分别对这两种方法进行了详细的分析和论证,在给定参数下对算法的性能进行了仿真分析,得出采用稳健的波束形成算法对阵列误差及波束指向误差,权值估计误差不敏感,提高了自适应处理器的性能。针对宽带信号,本文重点研究了宽带波束形成的问题。论文中首先讨论了时域宽带波束形成器（加抽头延迟）对宽带干扰的抑制能力,分析了在每个阵元通道采用的延迟个数、延迟间隔对阵列的宽带特性的影响,然后讨论了在阵列中采用FFT的频域宽带波束形成器来提高阵列的宽带性能的问题,并对算法的性能进行了仿真和分析。最后介绍了在通用信号处理机平台上,空时二维信号处理的工程实现,并结合ADSP-TS101芯片的特点对波束形成部分进行了程序的编写和算法的优化。
刘琼,苏涛,李恩群[4]（2006）在《基于脉动阵的高速自适应波束调零处理器》文中研究指明在实时自适应波束形成中,用三角脉动阵列构成自适应阵列调零处理器在空域抑制干扰得到广泛的重视。本文提出了一种无输出单元的双速率脉动阵的硬件实现结构。文中针对日益突出的通信瓶颈问题,结合此类脉动阵,提出了一种更快速的脉动阵实现方法,最后给出了仿真结果,验证了该结构的可行性和有效性。
刘琼[5]（2006）在《自适应波束形成技术及其DSP实现》文中提出数字波束形成（DBF）技术能够极大提高雷达系统的抗干扰能力,是新一代军用雷达提高目标检测性能的关键技术之一。本论文主要工作是对数字波束形成（DBF）工程实现的研究。在阐述了波束形成技术基本结构及原理的基础上,论文完成了两方面的工作:1.针对空时二维通用雷达信号处理机系统（STAP）波束形成模块的DSP实现进行了研究,重点阐述了二维Capon法（TSA）和多通道联合自适应处理方法（M-CAP）两种空时降维方法,并讨论了两种方法的性能和使用环境。选择了三通道联合自适应处理方法（3-CAP）算法实现该模块,并给出了系统硬件结构和基于该算法的软件实现方法。2.关于波束形成数据域QR-RLS并行算法工程实现的探讨,希望可以通过分析设计出合理有效的DSP实现系统。另外提出了一种新的速度更快的双速率脉动阵硬件结构,并应用于最小方差无失真（MVDR）波束形成算法,通过仿真验证了该结构的可行性和有效性。最后简单介绍了DSP系统实现流程和目前最流行的DSP芯片ADSP-TS101混合编程软件设计的方法。
苏涛,卢刚,吴顺君[6]（2004）在《通信瓶颈下的实时并行任务分配研究》文中提出提出了实时并行任务粒度划分的具体设计方法,采用了系统内通信迟延最小的约束条件进行多处理器上的任务分配,解决了高速实时信号处理中的数据通信瓶颈问题。在自行设计的超立方体结构的通用信号处理机上,实现了空时二维自适应信号处理和SAR实时成像,显着减小了数据通信迟延,提高了并行效率和性价比。
二、通信瓶颈下的实时并行任务分配研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、通信瓶颈下的实时并行任务分配研究（论文提纲范文）
（1）面向无人机集群的协同编队控制算法与仿真实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外项目研究进展 |
| 1.2.2 协同编队控制研究进展 |
| 1.2.3 面向任务分配的协同编队控制研究进展 |
| 1.2.4 编队重构下机间避碰研究进展 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 无人机集群协同编队控制理论与方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 理论概述 |
| 2.2.1 空间坐标系 |
| 2.2.2 信息交互方式 |
| 2.2.3 协同编队控制方式 |
| 2.2.4 姿态描述方法 |
| 2.3 单机运动控制模型 |
| 2.4 集群运动控制模型 |
| 2.5 基于多虚拟控制点的无人机集群协同编队控制算法 |
| 2.5.1 算法设计 |
| 2.5.2 算法流程图 |
| 2.6 仿真与验证 |
| 2.6.1 仿真软件介绍 |
| 2.6.2 无人机集群协同编队控制仿真实现 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于分而治之的无人机集群协同编队控制算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 理论概述 |
| 3.2.1 分而治之方法 |
| 3.2.2 任务聚类方法 |
| 3.2.3 任务分配方法 |
| 3.3 基于均值漂移法的任务聚类与规模估计方法 |
| 3.4 面向分散场景的无人机集群分簇算法 |
| 3.4.1 任务分析与建模 |
| 3.4.2 划分与合并规则 |
| 3.5 基于分而治之的协同编队控制算法 |
| 3.5.1 多虚拟控制点的建立 |
| 3.5.2 算法设计 |
| 3.6 仿真及验证 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于自主分布式的无人机集群协同编队重构算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论概述 |
| 4.2.1 自主式与被动式控制 |
| 4.2.2 环境感知方式 |
| 4.2.3 机间避碰算法 |
| 4.3 模拟的弹簧协同避碰模型 |
| 4.3.1 弹力一阶状态模型 |
| 4.3.2 模拟弹簧的协同避碰模型 |
| 4.3.3 改进的模拟弹簧协同避碰模型 |
| 4.4 基于自主分布式的协同编队重构算法 |
| 4.4.1 算法设计 |
| 4.4.2 算法流程图 |
| 4.5 仿真及验证 |
| 4.5.1 静态牵引与动态牵引 |
| 4.5.2 机间间距分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（2）一种距离高分辨力雷达实时信号处理机的设计与实现（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 信号处理机的设计 |
| 2.1 系统概述 |
| 2.2 系统处理流程 |
| 2.3 并行处理机的系统设计 |
| 2.3.1 处理器的选择 |
| 2.3.2 并行处理机的系统结构 |
| 2.3.3 并行任务的分配及映射 |
| 2.4 并行处理机的硬件设计 |
| 3 信号处理机的实现 |
| 3.1 并行算法的实现 |
| 3.2 处理结果 |
| 4 结束语 |
（3）波束形成算法研究与工程实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文产生的背景和意义 |
| 1.2 论文的内容安排 |
| 第二章 自适应波束形成的基本算法及实现 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 阵列天线的基本理论 |
| 2.3 几种常用的空域滤波准则 |
| 2.3.1 最小均方误差准则－维纳滤波器 |
| 2.3.2 线性约束最小方差（LCMV）准则 |
| 2.3.3 最小二乘（LS）准则 |
| 2.4 几种基本的自适应算法 |
| 2.4.1 最小均方(LMS)算法 |
| 2.4.2 采样矩阵求逆(SMI)法 |
| 第三章 稳健的窄带波束形成算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 导数约束法 |
| 3.2.1 导数约束法基本原理 |
| 3.2.2 导数约束法算法仿真及性能分析 |
| 3.2.3 本节小结 |
| 3.3 特征空间法 |
| 3.3.1 特征空间法基本原理 |
| 3.3.2 特征空间法算法仿真及性能分析 |
| 3.3.3 本节小结 |
| 第四章 宽带波束形成 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 宽带调幅干扰信号模型 |
| 4.3 时域宽带波束形成算法 |
| 4.3.1 时域宽带波束形成的基本原理 |
| 4.3.2 宽带干扰相消的性能分析 |
| 4.3.3 抽头延迟线特性对相消性能的影响及计算机仿真结果 |
| 4.3.4 本节小结 |
| 4.4 采用FFT 的宽带波束形成 |
| 4.4.1 采用FFT 的宽带波束形成的基本原理 |
| 4.4.2 仿真实验及性能分析 |
| 4.4.3 本节小结 |
| 第五章 空时二维信号处理系统实现 |
| 5.1 ADSP-TS101 TigerSHARC 处理器简介 |
| 5.1.1 ADSP-TS101 性能特点 |
| 5.1.2 ADSP-TS101 的外部总线及多处理器结构 |
| 5.1.3 ADSP-TS101 的链路口及其传输机制 |
| 5.2 空时二维通用信号处理机系统概述 |
| 5.2.1 通用雷达信号处理机硬件平台 |
| 5.2.2 信号处理板卡的任务分配 |
| 5.3 空时二维信号处理机波束形成的软件实现 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士学位期间（合作）的研究成果 |
（4）基于脉动阵的高速自适应波束调零处理器（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 波束形成的QRD-RLS算法及其硬件结构 |
| 3 改进硬件结构的实现 |
| 4 仿真实验和性能分析 |
| 5 结论 |
（5）自适应波束形成技术及其DSP实现（论文提纲范文）
| 创新性声明 |
| 关于论文使用授权的说明 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 数字波束形成和通用DSP 处理系统 |
| 1.2 论文的内容安排 |
| 第二章 自适应波束形成的基本算法及原理 |
| 2.1 空域滤波概述 |
| 2.2 阵列天线的基本理论 |
| 2.3 几种常用的空域滤波准则 |
| 2.3.1 最小均方误差准则－维纳滤波器 |
| 2.3.2 线性约束最小方差（LCMV）准则 |
| 2.3.3 最小二乘（LS）准则 |
| 2.4 自适应数字波束形成器及其算法 |
| 2.4.1 线性约束最小方差(LCMV)波束形成器 |
| 2.4.2 自适应旁瓣相消器 |
| 2.4.2.1 自适应旁瓣相消的基本原理 |
| 2.4.2.2 自适应旁瓣相消的实现与仿真 |
| 2.4.3 广义旁瓣相消器（GSC） |
| 第三章 空时二维信号处理 |
| 3.1 平面相控阵天线模型及杂波特性 |
| 3.2 空时二维自适应信号处理的基本原理 |
| 3.3 时空二维Capon 法及其改进算法 |
| 3.3.1 时空二维Capon 法（TSA）原理 |
| 3.3.2 多通道联合自适应处理方法（M-CAP） |
| 3.3.3 时空二维联合处理仿真结果 |
| 3.4 空时二维通用信号处理机系统概述 |
| 3.4.1 通用雷达信号处理机硬件平台 |
| 3.4.2 通用雷达信号处理机硬件的任务分配 |
| 3.5 空时二维信号处理机波束形成的DSP 实现 |
| 第四章 自适应波束形成高速并行算法及 DSP 实现 |
| 4.1 QR 分解递推最小二乘（QRD-RLS）算法及实现 |
| 4.2 QRD-RLS 算法改进的实现结构 |
| 4.2.1 改进的QR-RLS 算法硬件结构实现 |
| 4.2.2 仿真实验和性能分析 |
| 4.3 MVDR 波束形成的脉动阵算法及实现 |
| 4.3.1 MVDR-RLS 算法原理及硬件实现结构 |
| 4.3.2 仿真实验和性能分析 |
| 4.4 改进的MVDR 波束形成脉动阵硬件结构 |
| 第五章 数字信号处理系统开发及软件设计 |
| 5.1 DSP 芯片概述及其系统开发流程 |
| 5.1.1 DSP 芯片与其它处理器的比较 |
| 5.1.2 DSP 系统的开发流程 |
| 5.1.3 DSP 芯片的选择 |
| 5.1.4 ADSP-21161 与ADSP-T51015 处理器概述 |
| 5.2 ADSP-T51015 的软件设计 |
| 5.2.1 C 语言与汇编语言的混合编程的接口标准和规范[12] |
| 5.2.2 C 语言与汇编语言混合编程的调用 |
| 5.2.3 C 语言与汇编语言混合编程的中断 |
| 5.2.4 混合编程在雷达信处机系统管理中的应用 |
| 5.3 ADSP-T5101S 的程序优化 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士学位期间（合作）的研究成果 |
（6）通信瓶颈下的实时并行任务分配研究（论文提纲范文）
| 1 导言 |
| 2 实时信号处理的运算量与通信量 |
| 3 解决通信瓶颈的方法 |
| 4 实时信号处理中的任务分配与通信负载设计 |
| 4.1 处理机结构 |
| 4.2 实时信号处理的任务分配 |
| 4.3 实现多通道空时二维信号处理 |
| 4.3.1 通道处理的任务划分和分配 |
| 4.3.2 自适应波束合成的任务划分和分配 |
| 4.4 SAR实时成像 |
| 4.4.1 任务划分和分配 |
| 4.4.2 映射的性能对比 |
| 5 结论 |
四、通信瓶颈下的实时并行任务分配研究（论文参考文献）
- [1]面向无人机集群的协同编队控制算法与仿真实现[D]. 乔琛. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]一种距离高分辨力雷达实时信号处理机的设计与实现[J]. 张永杰,范晓波,王俊,李少洪. 信号处理, 2007(05)
- [3]波束形成算法研究与工程实现[D]. 吕艳. 西安电子科技大学, 2007(07)
- [4]基于脉动阵的高速自适应波束调零处理器[J]. 刘琼,苏涛,李恩群. 雷达科学与技术, 2006(01)
- [5]自适应波束形成技术及其DSP实现[D]. 刘琼. 西安电子科技大学, 2006(02)
- [6]通信瓶颈下的实时并行任务分配研究[J]. 苏涛,卢刚,吴顺君. 电路与系统学报, 2004(06)