S1000D中IETM数据模块管理分析

IETM本质上是一种综合技术信息系统。引入S1000D标准制作IETM，可以满足IETM技术信息的模块化组织和管理，增强技术信息系统的共享性和互操作性。本文分析了S1000D中数据模块的结构、编码，以及数据模块的逻辑关系组合，提出结合不同的装备保障需求主题合理组合数据模块，以此为创作编辑具有高度共享性和互操作性的综合技术信息系统奠定基础。     

基于硬件复用的RS编码与译码体系结构

基于FPGA可重复配置原理,提出了一种硬件复用的RS码编码译码体系结构,用以解决传统RS码编译码器实现方式硬件资源消耗量大的问题.该编译码器中的可重构计算模块可根据配置信息改变逻辑电路结构,满足编码和译码过程中不同算法的计算需要.最后,采用VHDL实现了以上编译码器,并在Quartus II中进行了综合验证.结果表明:该编译码器能满足多种纠错能力的RS码编译码,通过硬件复用技术可提高硬件资源利用效率.     

流化H.264编码的数据并行方法

流模型是一种源于媒体处理的新型并行计算模型.然而H.264编码作为媒体处理领域中的重要应用,在与流模型适配时,却出现重要障碍,主要是由于相关性问题极大地限制了流化过程中数据级并行的开发.针对这个问题,首先根据编码算法分析了编码过程中遇到的相关性问题,然后为各主要编码模块分别提出解除相关性限制的数据并行编码方法.采用这些...     

基于准循环双对角阵的LDPC码编码算法研究*

针对校验矩阵形如准循环双对角阵的结构化LDPC码,对比研究了两类高效的编码算法：矩阵分解编码算法和分项累加递归编码算法,指出了两种算法从实现角度是等效的,但分项累加递归编码算法推导更为直观,且便于硬件并行实现。基于分项累加编码算法,提出了一种适合准循环双对角LDPC码的部分并行编码结构,设计实现了IEEE 802.11n标准中的LDPC码编码器。FPGA实现结果表明,所设计的LDPC编码器硬件开销较少,信息比特吞吐率最高能达到13Gbps。     

基于准循环双对角阵的LDPC码编码算法

针对校验矩阵形如准循环双对角阵的结构化LDPC码,对比研究了两类高效的编码算法:矩阵分解编码算法和分项累加递归编码算法,证明了两类算法从实现角度是等价的,但分项累加递归编码算法推导更为直观,且便于硬件并行实现。基于分项累加编码算法,提出了一种适合准循环双对角LDPC码的部分并行编码结构,设计实现了IEEE 802.11n标准中的LDPC码编码器。FPGA实现结果表明,所设计的LDPC编码器具有硬件开销较小、吞吐率高的优点,在码长为1944bit、码率为5/6时信息比特吞吐率最高可达13Gbps。     

多通道图注意力解耦社交推荐方法

提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣；多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力；评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。     

装备CBM与IETM智能维修系统的集成研究

现代装备维修由以手册为中心的事后检测发展为以信息为中心的状态分析,先进的分析技术集成于装备及其服务中.针对基于交互式电子技术手册(IETM)智能化维修系统在数据交互和诊断推理过程中的互操作性要求,提出了面向开放系统体系结构(OSA-CBM)的基于状态维修(CBM)系统与IETM系统的集成框架,框架给出了CBM与IETM的4级集成方式,并采用观察者模式接口模型,实现了多级集成中对数据交互的重用性要求.     

基于IETM创作平台的技术信息管理

IETM创作平台包括创作、管理、发布三个子系统。引入S1000D标准制作IETM平台，可以实现技术信息模块化的组织管理，模块化的IETM信息存储在公共源数据库中，依据该标准的建议采用以XML语言描述这种模块化的数据，管理子系统作为创作平台的核心，主要负责IETM信息的管理工作。本文以研究课题为背景，详细探讨了创作平台下IETM信息管理问题。     

基于.NET平台的IETM应用框架及数据应用

交互式电子技术手册是实现装备信息化保障的关键技术之一。用W eb开发平台,提出了基于.NET的IETM应用框架及数据应用,解决了IETM系统的信息共享和信息交互问题。     

早期核辐射毁伤效应空间建模及剖切算法

为了在3D GIS中实现早期核辐射毁伤效应可视化;提出了一种以多分辨率建模技术为基础的模型——MRPCT模型以及相应的模型剖切算法.该剖切算法采用了空间拓扑技术,可以实现毁伤空间任意角度的切割,从而全面揭示毁伤效果的空间结构特征;MRPCT模型实现了早期核辐射毁伤效应的三维空间数据模型的构建;为早期核辐射毁伤效应三维可视化和基于体元的空间分析与查询提供坚实的数据支持.     

IETM在战场抢修中的应用

针对武器装备战时野外维修保障系统需要解决的快速诊断、实时查询等问题,研究开发单机模式下的IETM系统,对于武器装备持续作战性能的发挥具有非常重要的现实意义.详细介绍了IETM在战场抢修中的作用、单机模式IETM的体系结构与实现方式以及在战场抢修中的应用.     

基于XML的三层C／S模型在航空IETM中的应用研究

在简要介绍XML的基础上提出了基于XML的三层Client／Server模型，并对其数据获取、传输、显示以及外部处理的应用进行了分析。以某型飞机航空IETM系统为例，说明了其具体的实现；最后对基于XML的三层C／S模型的应用优势进行了总结。     

装备IETM界面外观信息架构中的分面与分层

为提高装备IETM的可理解性和可查找性,对装备IETM界面外观的不同属性、格式、样式以及交互特征进行分面与分层。通过分面分层的应用,建立了有序的基于功能的装备IETM界面外观信息架构。实现了界面外观功能向结构的转化,便于装备IETM的设计制作。     

HTTP协议报文头域关键字段的隐蔽通信检测模型

基于HTTP网络应用层隐蔽通信出现的信息安全威胁问题,提出针对码间序列相关性统计特征的差值距离检测算法,并与HTTP协议下隐蔽通信空间相关性检测算法相结合,利用多报文头域间关键字符差值对通信中存在隐蔽信息进行检测,建立HTTP协议报文头域关键字段隐蔽信道检测模型。通过分析表明,该模型能够实现对正常通信与隐蔽通信的有效识别。     

基于数据场改进的目标分群算法

针对支持向量聚类算法训练样本不稳定问题,引入数据场概念,提出一种基于数据场的支持向量聚类算法,将数域空间构成的数据场中势值较高样本作为训练集获得模型再进行预测聚类。将改进的算法用于态势估计中目标分群问题,仿真结果表明:该算法在样本容量不是很高条件下的准确率较传统算法有所提高,很好地解决了训练样本选择影响聚类效果的问题,但改进后算法耗时较原先有所增加。     

递归划分的标签约束可达性计算方法

现实世界中的图往往在结点和边上包含描述信息,可达性查询是图数据管理和挖掘中的基本操作之一。针对图数据中标签约束的可达性计算问题,提出一种基于递归划分的可达性计算方法 RP-Hop。该算法基于层次划分思想,利用独立集性质,在保持标签和可达性前提下对大规模图进行递归划分,并结合贪婪扩展思想和递归编码,为标签约束的可达性查询提供压缩索引。经过合成和真实数据集上的实验,结果表明,RP-Hop算法不仅降低了索引大小和构建时间,而且提高了查询效率。     

基于小波系数相关性的图像隐写分析

提出了一种新的针对空域图像隐写的盲检测方法。利用互信息分析秘密信息嵌入对图像小波系数在尺度方向和空间方向相关性的影响,使用马尔可夫模型挖掘小波系数层内和层间相关性,提取转移概率矩阵作为特征,以支持向量机（SVM）作为分类器。针对LSB匹配和随机调制隐写算法。实验表明,本方法能有效检测到未经JPEG压缩过的含密图像。     

装备交互式电子技术手册发展综述

介绍了装备交互式电子技术手册（Interactive Electronic Technical Manual，IETM）产生的必要性，从IETM的创作及评估、IETM标准化及数据建模、基于Web的联合式IETM、IETM与其他系统的集成几个方面回顾了国内外IETM发展历程，并指出了当前IETM研究存在的不足，提出了相关建议。     

星载大容量固态存储控制器的级联编码设计

航天器大容量数据存储设备主要采用基于NAND Flash的固态存储器,但由于空间环境中单粒子翻转效应的影响,以及存储器芯片在操作过程中因为阈值电压偏移导致的位比特错误等原因,存储设备的可靠性降低。为提高数据存储设备的数据容错性,依据NAND Flash芯片物理结构和数据存储结构,具有针对性地提出RS(256,252)码+LDPC(8192,7154)码级联的纠检错并行编码设计,并优化编码算法的电路实现方法。建模仿真和地面测试系统测试结果表明:该设计具有低硬件开销、低功耗和高可靠性的优点。存储系统的数据总容量达512 Gb,有效数据吞吐率为700 Mb/s,能够满足航天器固态存储控制器对大容量数据控制和高数据吞吐量的设计需求。     

基于用户相关反馈的排序学习算法研究

在信息检索中,系统需要根据用户查询将文档按照相似度大小进行排序,吸引了众多信息检索和机器学习领域研究者的眼球,并形成了诸多排序算法模型。然而并未考虑到查询短语与文档构成的特征对与用户相关反馈之间存在的同质性。在机器学习算法基础上,通过提取训练样本的主要特征进行有效聚类,并结合用户的相关反馈获取各个类中相关度判断的置信值,形成相似度判定模型,应用该模型来对测试样本进行相关度排序。算法对LETOR数据集进行了测试,实验表明,信息检索性能指标比其他排序算法有了进一步提高,并且无需复杂的数据预处理工作和手动设定算法参数。