面向GPU的非结构网格有限体积计算流体力学的图染色方法优化

采用图染色方法解决通量累加和局部最大压力计算引起的两种典型资源竞争问题,并通过共享内存的使用、体编号和面编号的重排、面数据的重排三种策略优化图染色方法。针对应用在空气动力学多种规模的三维网格,分别采用双精度和单精度操作数,在Nvidia Tesla V100和K80 GPU上,展开性能测试。结果表明:共享内存的优化效果不明显;体编号和面编号重排降低了图染色方法的计算性能;面数据重排可以有效地优化图染色方法;计算性能在V100上提高20%左右,在K80上提高15%左右。     

虚拟膝关节镜手术仿真系统的关键技术研究

虚拟手术仿真系统是医学仿真训练的有力工具,在医学教育领域有很好的应用前景。结合虚拟膝关节镜手术系统开发中的实际经验,介绍了系统开发过程中的几何建模、形变计算、力反馈与场景特效处理等关键技术与模拟仿真效果;文中的技术可推广应用到其他虚拟手术仿真系统的开发中。     

一种不需要特征值分解的MUSIC方法

MUSIC方法是空间谱估计中经典的子空间方法。提出了一种构造参考信号的预处理模型,提出了一种适合于MUSIC方法的多级维纳滤波结构。新方法避免了采样数据二阶统计的特征值分解,降低了运算量。仿真结果证明了方法的有效性。     

Rényi信息增量和协方差联合控制的多传感器管理算法

针对目标跟踪中雷达组网场景下多传感器管理问题,结合Rényi信息增量和协方差两种算法各自特性,利用并行处理的思想提出了一种基于Rényi信息增量和协方差联合控制的传感器管理算法。在具体仿真设计环节,分为传感器跟踪能力大于目标数和传感器跟踪能力小于目标数两种场景。仿真结果表明该算法在单目标匀速、多目标匀加速等多数场景下能够对目标进行有效跟踪,同时降低了传感器的切换频率,具有更好的实时性。     

图像标注研究及其在情报处理中的应用

图像数据具有直观、信息量丰富等特点。图像标注方法通过获取图像特征,训练语言模型,实现用自然语言自动描述图像信息。简要介绍了图像标注方法的分类及其相关关键技术。研究表明,通过对大规模图像的自动描述,能更好地管理、分析海量图像信息,能高效地对图像进行分类、检索。结合特定的信息处理技术,图像标注可用于发现有价值的情报信息,为国防安全、战略决策等提供信息支撑。     

改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法

针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无须重构原始波形,无须计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。     

星载高速无线数据网络协议的设计

星载无线数据网络可以解除航天器内错综复杂的线缆网的束缚,是航天器轻小型化的重要技术储备。旨在替代航天器内现有的点对点三线制的低电压差分信号线缆,提出了一种基于脉冲超宽带(IRUWB)技术的星载高速无线数据网络的设计方案,并重点介绍了高速无线网络协议的设计和实现。网络协议设计参考了美国军用数据总线标准MIL-STD-1553B协议,采用时分制指令响应机制,按物理层、链路层、网络层和应用层进行了详细说明,以适应星载高速率无线数据传输的要求,具有灵活性高、可靠性高、扩展性高的特点。网络协议的IP核经过地面演示系统进行验证,实验测得应用层数据传输的误码率小于10-9。     

基于曲面拟合的宽带阵列模型误差有源校正

针对阵列模型误差难以建模的问题,提出一种新的非参数化有源校正方法。首先,测量部分离散方向点上的导向矢量。然后,利用测得的导向矢量拟合所有的模型误差曲面,并得到多项式系数。最后,在DOA估计时利用多项式系数计算所有方向和频率上的导向矢量。该方法适用于宽带阵列,且需要的数据存储量小。仿真实验结果表明该方法的校正误差非常小。因此,该方法具有一定的工程实用价值。     

航天测试系统大容量数据处理方法研究

在航天测试系统中,经常需要处理大容量数据。讨论了C语言、C++语言、MFC中文件的操作方法。结合Win32 API相关函数,分析了大容量数据文件的读取、解包、分析等处理方法。在VisualC++6.0编程环境下,根据实际需求编写了数据分析处理软件。经过实验验证和实际数据测试,提出的方法可以有效地对大容量数据文件进行分析、处理,且已成功应用于多个航天测试项目,取得了较为理想的分析结果,为相关测试、试验提供了依据。     

基于数据站场的系统效能评估决策支持方法

随着信息技术的发展,系统信息量的提升给军事系统效能评估带来了新的问题。针对系统效能分析数据非线性、高维数、强耦合的特点,提出了一种基于数据站场技术的效能评估决策支持方法。通过数据恢复、约减、求精与重构操作,对评估数据进行了处理,并搭建了数据站场立方体,降低了数据间的依赖性,满足了不同层面系统分析的需求。以面向任务的网络化火控系统的为例,进行了系统效能评估、时效性评估和指标分析,从三个层次验证了方法的有效性与可行性。将数据挖掘技术应用到仿真系统效能评估决策中,获得了更广泛的应用。