摘要：在分布式通信和增广比例导引的基础上,基于网络同步原理设计了一种多导弹拦截机动目标的分布式协同制导律.该分布式协同制导律由导弹本地导引律和分布式协调策略两部分组成:本地导引律由增广比例导引得到;基于网络同步原理设计了导弹之间的分布式协调策略,实现多弹对机动目标的同时协同攻击.该分布式协同制导律只需要视距内相邻导弹之间传输状态信息,具有通信量小、可扩展性好等特点.仿真结果表明多弹网络系统采用该制导律能够有效地协同攻击机动目标.

摘要：在医检仪器领域,经常使用通信中间件来简化软件结构,提高可维护性。医检仪器随着技术发展,逐渐需要与更多的网络设备使用多种协议进行通讯,若在同一台仪器上运行多个单一中间件会引起资源浪费。介绍了一种支持多种协议的通信中间件,使用事件驱动的方式设计多协议中间件服务器,减少使用线程,提高资源利用率;同时使用观察者模式,解耦通信中间件与管理机系统,提高系统可维护性、扩展性。

摘要：针对无人机群自主编队飞行中存在的执行任务单一、通信链数据交互量巨大的问题,提出了一种以分布式通信为基础的多Swarm中心的无人机群编队模型。首先根据涌现计算的基本思想构建四项基本局部规则来建立无人机群编队模型,然后把Lyapunov稳定性理论和单架无人机运动模型结合起来为每一架无人机设计了速度控制器,并证明了其相关理论。不同属性的无人机在混乱的初始条件下能够自动分类、聚集并形成不同形状的稳定编队队形,并飞向各自的目标执行任务。仿真结果表明了该编队方法的有效性。

摘要：针对无人机群自主编队中存在的控制器设计复杂,信息交互数据量大的问题,提出了一种利用智能突现和分布式通信的新型自主编队策略。建立了无人机群以及单个无人机的运动模型。为每个领航无人机设计比例导引制导律,为每个跟随无人机设计跟踪控制方法以实现多Leader-Follower(主从式)编队形式。通过仿真对编队方法的有效性进行了验证。

摘要：***框架为构建N层应用程序提供了坚实的平台。主要探讨了.NET的N层体系结构各个部分的概念、特点及其相关的技术,阐述了选用.NET的N层体系结构能够创建更快、更安全、功能更强大的应用程序。并为创建每一层提供了思想和技术上的建设性建议,为分布于多个系统的应用程序选择正确的体系结构奠定了坚实的基础。

摘要：在对传统C/S 通信模式和传统CORBA 分布式结构研究的基础上,分析总结了传统分布式通信模式的发展变化,根据当前分布式服务的技术要求,提出了基于CORBA 技术的带有中间主进程、服务模块外挂的结构模型,讨论了其基于CORBA 技术的结构实现。最后通过与传统三层C/S 通信模型的对比,阐述了这种模型的各种优点。

摘要：针对无人机群自主编队飞行中存在的执行任务单一、链数据交互量大的问题,提出了一种以分布式通信为基础的多Swarm中心的无人机群编队模型。首先,根据涌现计算思想构建四项飞行规则以建立无人机群编队模型,将Lyapunov稳定性理论和单架无人机运动模型相结合,为每一架无人机独立设计速度控制器,并证明控制器的稳定性。仿真结果表明,不同属性的无人机在混乱的初始条件下能够自动分类、聚集并形成不同形状的稳定队形飞向各自目标执行任务,从而提高了无人机群的飞行效率。

摘要：介绍了燃料电池电动车分布式整车控制系统的任务和组成,分析了各ECU节点的功能。讨论了车载光纤CAN分布式通信网络的设计,提出了基于有源星形耦合器的光纤CAN星形通信网络,并设计了一个基于CPLD的带CANH、CANL接口的星形耦合器。简要介绍了燃料电池车分布式控制网络的传送协议。装车试验表明燃料电池车分布式控制网络设计合理,取得了满意的控制效果。

摘要：分布式系统越来越广泛地应用于嵌入式设备,尤其是在航空航天事业、交通控制等方面。而这些应用场合嵌入式系统的体系结构呈现以网络为中心的趋势,这便对通信的实时性、动态灵活性提出更高要求,同时要求分布式嵌入式系统各参与者之间采用一种具有松散耦合特性和灵活的通信模式和交互机制。针对此问题,介绍RTI公司推出的一套支持出版/订阅设计思想的应用程序接口;同时设计并搭建了一个解决此分布异构问题的平台,该平台为应用程序设计人员提供了一个更高层次的设计空间,允许应用程序的程序员通过即插即用组件的方式编程完成各个参与者相互间的通讯;而且整个系统的设计更满足高效和实时性的要求。

摘要：随着互联网和通信技术的不断发展,无人机被广泛应用于各个领域;但现有的无人机编队控制方法,稳定性较差,无法保持良好的位置和速度一致性;因此研究提出了基于一致性联合虚拟势场的无人机编队控制方法,该方法将人工势场法与一致性控制原理融合,对目标不可达进行优化,引入惯性偏移量解决无人机惯性问题,并设计了无人机编队控制系统;实验结果表明,无人机在x和y轴方向的位置一致性测试性能良好,无人机3在30 s时y轴方向位移出现波动,最大差值10 m;无人机编队的实际悬停位置与期望悬停位置误差为0.16 m,无人机3在x和y轴方向都出现的速度波动,与其他无人机速度方向相反,最大差值分别为6.2 m/s和5.8 m/s,CVPF算法的编队变换速度分别比其他算法快了1.6 s、1.2 s、1.8 s以及2.0 s,计算复杂性仅比长机-僚机法高出6 ms;由此可得,研究提出的算法能够有效控制无人机编队的位置和速度一致性,防止出现安全事故,解决了惯性和目标不可达问题。