基于马尔可夫链的飞行器任意线束线间串扰预测方法
2021-03-23包贵浩蔡志勇黄凌龙
包贵浩 蔡志勇 黄凌龙 石 磊
(中航通飞华南飞机工业有限公司,广东 珠海519040)
飞行器的实际电路和布线中,线缆布局会随着外形的变化而改变走向,非平行传输线的情况是不可避免的。任意布局线束会导致传输线分布参数的不确定性,从而影响传输线线间串扰和受高强辐射场(HIRF)干扰的预测。
1993 年,S. Shiran、B. Reiser 等提出了蒙特卡洛算法[1],1999年,S. Salio、F. Canavero 等提出随机中点位移(Random Midpoint Displacement,RMD)算法[2]。上述两种算法都可以反映出任意线束中传输线径向位置随机分布的特征,但子段节点模型间会出现非线性不连续问题,导致两种算法均不能有效地建立一条连续逼真的任意线束模型。2007 年,S. Sun、G. Liu、J. Drewniak 等提出了随机位移曲线插值(the Random Displacement Spline Interpolation,RDSI)算法[3],相比较RMD 算法,RDSI 算法使子段节点模型具有较好的线性连续性,线束内传输线沿径向平滑变化,比较符合非平行传输线的径向位置分布特点。随后,Diego Bellan、Sergio A. Pignari 等提出了编帘法(Lacing Cords)[4]来分析任意线束串扰的统计特性。Meilin Wu、Daryl G. Beetner 等还提出了合理最坏情况估计法(Reasonable Worst-Case)[5],该方法有效地减少统计分析庞大的计算量,但会带来串扰预测的过估计问题。
本文应用马尔可夫链的特征,提出一种新的任意布局线束模型,并通过仿真验证表明马尔可夫链模型应用于任意布局线束线间串扰预测的有效性。
1 马尔可夫链
马尔可夫链概率分布最重要的参数为条件概率P{ξ(n+1)=j|ξ(n)=i},也称之为在时刻n 时的一步转移概率Pij(n),表示在时刻n 时ξ(n)取i 值的条件下,在下一时刻n+1 时ξ(n+1)取j 值的概率。一步转移概率Pij(n)具有两个性质:

若在马尔可夫链中P{ξ(n+1)=j|ξ(n)=i}=Pij,即从i 状态转移到j 状态的概率与n 无关,则该类马尔可夫链称为齐次马尔可夫链。……
