JPEG2000遥感图像实时压缩系统中基于并行机制的“零时间”数据搬移策略

为了满足JPEG2000遥感图像实时压缩设备的实时性要求,提出了一种基于并行机制的"零时间"数据搬移策略.通过对EBC算法结构进行拆分,并采用EDMA方式进行数据搬移,使得算法运算与数据搬移过程完全并行,搬移时间等效为零.实验结果表明,采用新的数据搬移策略后,编码效率可以提升到100%.EBc算法实现的总时间可缩短46%以上.该搬移机制已成功应用于JPEG2000星载遥感图像实时压缩系统中,系统的实时性达到了设计要求.     

JPEG2000遥感图像实时压缩系统中基于并行机制的“零时间”数据搬移策略

为了满足JPEG2000遥感图像实时压缩设备的实时性要求，提出了一种基于并行机制的“零时间”数据搬移策略。通过对EBC算法结构进行拆分，并采用EDMA方式进行数据搬移，使得算法运算与数据搬移过程完全并行，搬移时间等效为零。实验结果表明，采用新的数据搬移策略后，编码效率可以提升到100％，EBC算法实现的总时间可缩短46％以上。该搬移机制已成功应用于JPEG2000星载遥感图像实时压缩系统中，系统的实时性达到了设计要求。     

基于FPGA的图像实时压缩系统设计

面对图像信息数据呈现几何级数增长,传统DSP压缩系统难以实时处理。设计了一种基于JPEG2000压缩编码的实时图像压缩系统。系统采用模块化设计,以FPGA为核心控制器,协调采集、缓存、处理和传输等模块工作的顺利进行。采集的图像数据经解码芯片转换,通过FPGA控制进入缓存模块,选用专用芯片ADV212对图像进行数据压缩,压缩比例达到24∶1。试验结果表明,该压缩系统在处理速度、图像压缩等性能上有显著提高,压缩后的图像极大地保留了图像的主观视觉效果,同时保证了系统实时处理的性能要求。     

基于PCA与FCM的入侵检测样本数据压缩方法

采用行列双向压缩的数据处理策略,提出了一种基于主成分分析与模糊C-均值聚类算法的入侵检测样本数据压缩方法。该方法首先采用主成分分析法对数据冗余特征进行压缩,然后采用模糊C-均值聚类算法对冗余样本进行压缩,由此可挖掘入侵检测样本数据中的关键特征和关键样本。通过KDD CUP99数据集测试证明:数据双向压缩可减少入侵检测分类器的计算量,进而可提高其实时检测性能和检测推断的准确性。     

分布式监测系统故障诊断功能模型分析

分布式监测系统长时间的连续监测,累计的数据量非常可观,为了数据实时传输及节省传输成本,对监测的数据现场预处理,采取一定的方法压缩数据量非常必要.目前,针对状态数据传输过程中的数据压缩与传输效率的研究还很少,一般采用黑匣子功能模型或白匣子功能模型,虽然具有减少数据冗余的作用,但是没有考虑数据流本身冗余特性,提出基于数据压缩的分布式监测系统功能模型,提高了通信速度和可靠性,满足了实时传输的要求.     

并行计算的数据重分配

为提高算法的并行计算性能 ,许多并行程序必须进行数据重分配。数据重分配是在并行计算过程中实现的 ,其开销影响算法的并行性能 ,高效的数据重分配对提高并行计算的性能有重要意义。本文阐述了数据重分配的环形算法 ;提出了数据重分配的蝶网算法 ,并证明了其正确性 ;设计了结构性数据交换方法 ;通过理论和数值实验分析了两种算法的性能     

小波变换在雷达视频压缩中的应用

针对工程应用中雷达视频数据量大、难于实时传输的问题,分析了雷达视频数据的信息冗余和信号相关等特点,提出了一种基于小波变换的雷达视频数据压缩算法,并用该算法对实际采集的某型雷达视频数据进行压缩、解压缩处理。结果表明:该算法具有较高的压缩比和较好的信号恢复质量,具有一定的实用价值。     

求解压缩感知中信号重构问题的原始对偶算法

压缩感知理论(CS)是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值准确地重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。为求解稀疏信号的重构问题,文章利用了一种基于邻近点算法的自适应一阶原始对偶算法,并证明了其全局收敛性,该算法通过研究l1范数最小化来求解信号重构问题。最后,对提出的算法进行数据仿真,并与压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法进行了对比,数据表明文章提出的算法计算速度更快。     

数据关联算法性能评估的一种方法

数据关联算法性能的优劣直接影响跟踪系统的性能.因此在给出一种算法后,必须对该算法的性能进行评估,全面地了解该算法的优点以及缺点.以一种多目标数据关联算法为例,给出对数据关联算法的性能进行评估的一种仿真设计方法,包括设计思想及具体实现,并给出对该数据关联算法的评估结果.该方法同样适用于对多目标跟踪算法的性能进行评估.     

卫星星座实时覆盖性能仿真与分析

对基于卫星星座的核爆探测系统对监测地幅实时覆盖性能进行了分析，采用对物理空间离散化的思想进行地表网格划分，建立了一种可对任意地形复杂区域进行实时覆盖分析的计算方法；并以MATLAB为仿真平台开发了星座系统仿真分析软件，在此基础上建立了星座实时覆盖分析的仿真模型，并应用于给定星座的实时覆盖性能分析。     

基于新型滑模面的机械臂快速轨迹跟踪滑模变结构控制

从滑模变结构控制的趋近运动和滑模运动两个阶段人手,分别对影响其性能的滑模面和趋近律进行了设计．首先,基于线性滑模面和终端滑模面,设计了一种具有较快收敛速度的新型非线性滑模面,以缩短系统在滑模运动阶段的运动时间．同时,根据幂次趋近律提出了一种改进的趋近律设计方法,保证了其趋近运动的速度,并减弱了传统滑模变结构控制所固有的抖振．最后,将该方法用于机械臂的滑模轨迹跟踪控制策略设计,仿真结果表明,该策略保证了机械臂对期望轨迹的快速跟踪,具有较强的鲁棒性,并且验证了控制策略的有效性．     

组合赋权法在指控系统性能评估中的应用

对作战单元以上级防空导弹指控系统的性能评估是一个多目标评价过程,多目标评价中的关键点是目标权重的确定.运用基于最小三乘原理的组合赋权法,根据给定的评估指标体系,对指控系统性能进行综合评价,给出了系统性能的评估算法,并在仿真系统中得到验证.     

航空发动机分布式系统解耦控制研究

航空发动机控制系统是一个复杂的多变量控制系统,控制变量之间的相互耦合会严重影响系统的动态、稳态性能,在发动机最大工作状态时,甚至会造成超温、超转等现象,严重威胁着飞行安全,制约着发动机性能的提高。针对上述情况,利用改进型遗传算法对航空发动机双回路PID控制参数进行寻优,实现了对控制变量的解耦。数值仿真结果表明改进方法能有效消除各变量之间的耦合影响,而且在控制精度、跟踪性能等方面表现良好,对不同环境条件下的航空发动机模型均有良好的控制效果,适用于航空发动机控制。     

海量电磁数据中雷达信号的高效分选方法

针对海量电磁数据中雷达信号难以进行快速准确分选的问题,提出一种新的聚类分选方法,即改进k-means算法的Map Reduce并行化实现方法。通过引入初始聚类中心个数k1、最大聚类中心个数kmax和距离门限rt3个参数,克服了k-means算法需要事先确定k值和易受孤立点影响的局限;基于Hadoop平台实现了对改进k-means算法的Map Reduce并行化,克服了k-means算法串行实现时间复杂度高的局限。最后,实验表明改进k-means算法取得了更高的分选准确率,Map Reduce并行化后具有良好的加速比和扩展性,能够很好地对海量电磁数据中雷达信号进行高效分选。     

基于视频监控应用的视频压缩

介绍了视频服务器的组成及常见的图象压缩标准,通过深入研究H.263视频压缩算法,提出了基于视频监控应用的三点改进,研究了DCT/IDCT快速算法,并直接采用MMX实现了DCT/IDCT和运动向量估计等大运算量模块,实现了基于H.263的软件监控系统,并在实际中得到较好的应用。     

改进BAS-TIMS算法在空战机动决策中的应用

针对当前空战机动决策精确度低、实时性差的缺点,对天牛须搜索-战术免疫机动系统(Beetle Antennae Search-Tactical Immune Maneuver System, BAS-TIMS)算法进行改进,并应用于空战机动决策中。增加左爬升、右爬升、左俯冲、右俯冲4种机动,对传统的机动策略库进行扩充,设计了11种基本机动策略并给出了相应的控制方法。基于距离、高度、速度、角度和战机性能优势函数,利用非参量法构造战机机动决策综合优势函数。针对天牛须搜索算法在全局搜索和收敛速度上存在的缺陷,引入蒙特卡洛概率迭代的方法对算法进行改进,并和战术免疫机动系统进行融合,将改进的BAS-TIMS算法用于空战机动决策。设计算例进行仿真分析,并将结果和博弈论法、改进共生生物免疫进化算法、传统BAS算法和传统TIMS模型的计算结果进行对比,验证所提算法的有效性。仿真结果表明:改进BAS-TIMS算法在空战机动决策的收敛精度、收敛速度和全局搜索能力上更加具有优势。     

基于功率控制分组的RFID防碰撞算法改进

为了减少阅读器读取标签过程中的查询次数,降低标签发生碰撞的概率,提高系统效率,针对功率控制分组防碰撞算法不能根据标签数动态地进行组数划分,提出了一种改进算法。采用数学分析与二进制算法相结合的方法,找到最优组数,根据最优组数划分阅读器的读取区域,标签分布在划分的组中,阅读器依次读取不同组中的标签。通过划分组数,减少阅读器每次读取的标签数,从而降低标签碰撞的可能性。仿真结果表明,改进算法显著减少了碰撞次数,提高了系统效率。     

求解面向进攻的武器-目标分配问题的蚁群算法

面向进攻的武器-目标分配问题是军事运筹学研究中的重要课题,旨在制定合理的打击策略以最大程度摧毁敌方目标。采用一种融合局部搜索和信息素控制的蚁群算法,兼顾控制解的局部收敛速度和全局收敛质量。在解的构造过程中直接处理约束条件,提高生成解的可行性,并大大缩小了搜索空间,提高了算法效率。通过采用多种算法对不同规模的武器-目标分配问题进行实验,结果表明改进的蚁群算法在收敛速度和求解质量上表现优异。