一种性能驱动的时序规划方法

在超级计算机体系结构设计阶段 ,有必要进行时序规划 ,以尽早判断设计方案和性能指标的物理可实现性。提出一种性能驱动的时序规划方法 ,采用适于组件性能描述的时序性能模型 ,并按照线网权重分配路径延时余量 ,算法具有效率高、延时分配合理的优点     

高性能计算机与国防现代化

高性能计算机泛指性能极高的一类计算机。计算机的速度提高很快,从1950年到2000年,世界上最快的计算机的峰值性能平均每10年提高两个数量级,所以高性能计算机是一个动态的概念,近年人们一般认为峰值速度几十亿次以上的计算机是高性能计算机。根据体系     

常规导弹作战批量测试优化研究

短时间内测试大批量合格的常规导弹是未来作战的客观要求.结合导弹部队的作战实际情况,分析了当前技术阵地测试所面临的问题,提出了一些改革的方法.改造技术阵地测试设备,提高操作人员的熟练程度,采用并行技术和关键路技术优化导弹测试流程,同时建立战时应急状态下的测试流程,特别是导弹批量测试技术的提出,将极大地提高导弹测试速度,缩短测试时间,为将来技术阵地的建设提供了建议,同时也对将来常规导弹的设计和研制提出了更高的要求.     

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。     

多级网络物资前送决策模型及并行禁忌搜索算法研究

战时多级网络物资前送研究主要集中在单级网络、确定型模型和规划求解方面,对战场不确定环境下的多级物资分配网络研究较少.在考虑时间、成本的基础上,结合战场实际,运用泊松过程建立了基于敌侦察不确定形态下的随机风险模型,并构造了战时多级网络物资前送决策模型.通过对模型特点分析,结合随机游动算法构造了并行禁忌搜索算法,并通过实例对模型进行求解分析.实验结果表明,所建模型适合不确定战时条件下的多级物资前送实际,并行禁忌搜索算法能够有效求解所建模型,获得物资前送方案,为决策者提供科学依据.     

使用FPGA设计高可靠SpaceWire路由器

为了提高系统的可靠性和可用性，提出一种基于静态随机存取存储器（Static Random-Access Memory,SRAM）型现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array, FPGA）的SpaceWire路由器设计方法。路由器通过系统级三模冗余技术加固，采用基于位流重定位的动态部分刷新技术修复系统中发生的软故障，并提出一种基于工作输入和健康现态的实时状态同步方法，以确保故障模块修复后的状态与其他模块同步。因此，该系统能够进行错误掩蔽和自我修复。在Xilinx Virtex-5 FPGA开发板ML507上对所提出的路由器系统结构和设计方法进行实现和验证。实验结果表明，路由器的可靠性和可用性显著增加，且系统的实时性很好，能保证路由器在整个工作过程中提供正常服务而不会引起系统功能中断或延迟；位流重定位技术的采用将所需存储空间减少三分之二，同时也降低了原始位流本身故障的可能性。     

中远距协同空战多目标攻击决策

根据先进战斗机的技术特点和中远距协同空战发展方向,提出一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型。同时,将并行遗传算法与分布估计算法相结合的并行分布遗传算法应用于上述模型,给出了求解多目标攻击决策问题的算法。最后利用具体算例进行仿真验证。结果表明空战态势分析模型能够较为准确地描述中远距多机协同空战,采用的算法具有较好的可行性和实时性,为中远距多机协同空战的多目标攻击决策提供了新的思路和方法。     

基于Click系统的软件路由器的设计与实现

针对软件路由器特点,以Click系统为基础,重新设计并实现了软件路由器,在设计过程中借助了Click体系结构的思想,尤其是在其体系结构规划、模块划分及实现方法上,都尽量做到易于配置、管理和扩充.     

一种双总线并行的电传动车载实时监控终端开发

为了监测和记录电传动车辆实际运行中的各种状态指标,针对实车试验时系统状态参数多、实时性要求高等特点,基于CANOE总线开发平台设计了一种CAN和FlexRay双总线并行传输的车辆状态监测记录终端,实现了对车辆实际运行中各项通讯信号与实时状态参数的采集、存储与显示,以及车辆故障信息告警。实际应用表明,该监测终端运行稳定可靠,为进一步调整车辆控制参数、改进控制算法提供了依据。     

基于GPU的SAR成像层次化并行处理研究

针对SAR成像处理具有的内在并行性,提出了一种基于GPU的SAR成像层次化并行处理方法。首先分析了SAR成像处理过程中信号的并行性,对任务进行了层次化分解与组合,设计了层次化并行的CS成像算法;然后通过CUDA编程将并行成像算法映射到CPU+GPUs系统平台上,实现了层次化并行成像处理;为了检验并行处理效果,采用原始数据进行了SAR成像处理实验。实验结果表明,在几乎没有损失图像质量的情况下,层次化并行处理获得了较高的加速比。