科学工作流技术研究综述

科学工作流管理系统(Scientific Workflow Management Systems,SWfMS)为科学家提供一个管理大规模复杂科学计算的有效平台,通过管理复杂应用程序对海量科学数据进行管理、分析、仿真和可视化以帮助科学家进行科学发现.本文首先对科学工作流(Scientific Workflow,SWF)...     

基于FBS模型的电子装备仿真方法

针对电子装备功能结构的复杂性,提出了一种基于FBS(功能——行为——结构)模型的电子装备仿真的新方法,并详细介绍了该模型的原理及其分析、建立过程.然后以该模型为基础,分析了如何针对电子装备的具体结构、功能特点,确立仿真策略、选择仿真软件以满足仿真要求,并以某复杂电子装备为例,探讨了其虚拟仿真的设计与实现.最后根据实际应...     

基于逆向分层的工作流时间-费用优化方法

针对效用网格下基于优先级因子的工作流时间-费用优化问题,基于工作流的同步完成特征对任务进行分层并提出三种实时调度算法:基于逆向分层的sufferage(BLSuff)、基于逆向分层的min-min(BLMin)及基于逆向分层的min-max(BLMax)。算法设计基于优先级因子的衡量标准对时间与费用同时进行优化,并为任务设置期望完成时间以达到充分利用费用优化空间进行费用优化的目标。实验结果表明这三种算法在各种优先级因子下都能对工作流的执行时间与执行费用进行较好的优化。     

储油罐计量系统中精度的分析及提高

在储油罐计量过程中,难免会存在测量误差.介绍了储油罐自动计量的3种方法:静压法(HTG)、液位法(LTG)、混合法(HIMS).重点分析了混合法(HIMS)中直接测量参数误差、间接测量参数误差对储油罐计量系统精度的影响,并给出了通过仪表的正确选型与安装、合理地分配计量系统的误差、直接测量参数的软件数字滤波处理等提高计量系统精度的方法措施.对于测量精度要求较高的场合,采用以上方法可以有效地消除测量过程中存在的系统误差,更好地实现在储油品的科学化计量管理.     

半隐式半Lagrangian时间积分及其可扩展并行算法设计

目前谱模式仍然是全球数值天气预报业务模式的主流。针对全球数值天气预报谱模式,研究两个时间层的半隐式半Lagrangian时间积分格式以及用于计算起始点的准三次空间插值方法,提出了按需通讯的可扩展并行算法设计,在由4个双CPUSMP结点组成的Linux机群环境下,该算法的8任务相对于4任务的加速比达到了1.65,取得了良好的并行效果。     

高超声速滑翔飞行器变轨段自适应跟踪制导方法

针对高超声速滑翔飞行器变轨段大偏差条件下的标准轨迹跟踪问题,提出一种基于权值矩阵自适应修正的变轨段跟踪制导方法。分析了变轨段主要控制方式和标准轨迹特性;将简化的纵向运动方程在标准轨迹附近线性化;采用将误差项引进线性二次型性能指标加权矩阵的方式,设计了改进的权值自适应修正跟踪制导方法。CAV-H飞行器仿真分析表明,该方法能够实现高超声速滑翔飞行器变轨段高精度自适应跟踪制导,对初始及过程偏差具有良好的鲁棒性。     

一种改进的基于MDLS与GA的作战资源分配算法

联合作战任务计划的核心是任务和行动,其目的就是如何有效地将作战资源分配到各个任务中去,考虑到分配过程中的各种约束,对这一问题的求解即是解决一个组合优化问题.提出了一种改进的基于 MDLS 与 GA 的任务计划算法,结合了两种算法的优点,回避了各自的不足;通过案例的实验,以更小的计算代价获得了较优的结果,证明了算法的效率和研究该问题的意义.     

数字阵列雷达及其关键技术进展

随着高速ADC器件和高性能通用处理器的发展,雷达的数字化程度越来越高。分析了数字阵列雷达的优点;介绍了现有的典型数字阵列雷达系统,总结了数字阵列雷达的典型结构;介绍了高速ADC器件、高速采集板、正交解调和通道均衡等关键技术的发展现状。随着相关技术的不断进步,阵列雷达必然向着数字化、软件化和多功能的方向发展。     

泛探雷达时-空级联目标检测与DOA估计算法

针对"泛探"雷达,提出了一种时-空级联目标检测和DOA估计算法,该方法首先利用基于DFT的数字波束形成技术完成阵元空间到波束空间的转换,然后对协方差矩阵的迹做门限检测,最后采用多级维纳滤波的子空间分解法进行到达角估计。仿真结果表明,本文提出方法对比长时间相参积累和单脉冲比幅测向方法具有较好的时域检测和测向能力。     

GPU上高光谱快速ICA降维并行算法

高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-Fast ICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-Fast ICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU并行处理快4~6.5倍。