主星带伴随分布式小卫星雷达系统的波束同步分析

波束同步是主星带伴随分布式小卫星雷达系统的同步问题之一,分析了主星带伴随分布式小卫星雷达系统的波束同步问题。根据主星带伴随分布式小卫星雷达系统的特点,结合小卫星天线俯仰向可扫描、姿态可调节,提出了三种波束指向同步方法;分析了分布式小卫星雷达系统的波束覆盖同步问题,分别建立了主星和伴随分布式小卫星的波束覆盖数学模型;仿真分析“干涉车轮”,结果不仅证明这些模型的正确性,同时发现波束指向同步方法2有较好的优越性。     

基于移动自组网的智能战场架构理论研究

提出了一种基于移动自组网的智能战场网络架构模型,对基于移动自组网的网络架构模型及软件平台结构进行了描述,并将该模型和传统的通信模型进行了对比。分析结果表明,该智能战场架构模型将对实现智能战场起到积极的推动作用。     

用户意图的网络边缘主动计算方法

互联网端到端的设计原则没有区分端系统和网络间接口,使得用户分组处理期望无法告知网络,降低了网络效能。首次提出用户转发意图概念,端系统凭此向网络通告其意图,并借助网络边缘计算能力得以执行,实现用户意图在网络节点转发决策中的主动使能,构成新型主动表意网络i-ECAN。主动表意网络可以在视频直播加速、物联网数据融合、端系统安全认证等场景中得到应用。基于CORE模拟器构建网络演示环境,对无线网络切换和基于主动表意网络的无线网络切换的延迟进行比较,证明了主动表意网络机制的合理性和可行性。主动表意网络扩展了新的端系统和网络之间的接口,为人-网协同提供了基础。     

神经网络架构搜索研究进展与展望

神经网络架构搜索旨在针对不同任务,自动化地搜索得到性能最优的神经网络结构,是深度学习、计算机视觉技术结合当前现实需求应运而生的一大重要科学问题。对近年来神经网络架构搜索研究进行梳理、归类和评述;阐述神经网络架构搜索的定义和意义,全方位剖析当前研究所面临的难点与挑战;以此为基础,对主流的搜索策略进行阐述和归纳;探讨研究潜在的问题及未来颇具潜力的研究方向,以期推动该领域的进一步发展。     

校准方法和存内训练相结合的忆阻器神经形态计算方法

基于忆阻器的神经形态计算架构在图像分类、语音识别等领域取得了较好的效果,但当忆阻器阵列存在低良率问题时,其性能会出现明显下降。提出一种基于忆阻器神经形态计算的校准方法和原位训练相结合的算法,利用校准方法提高乘累加计算的准确率,并利用原位训练方法降低训练误差。为了验证所提方法的性能,采用多层感知器架构进行仿真。从仿真结果来看,神经网络的精度有明显的提高(近40%)。实验结果表明,与单纯的校准方法相比,采用所提方法训练的网络精度提高了约30%,与其他主流的方法相比,所提方法训练的网络精度提高了0.29%。     

全球气象资料客观分析系统的分布式并行计算

对已有的串行算法进行并行化 ,是一项很困难的工作。通过对全球气象资料客观分析系统串行算法的研究 ,提出了一种静态分配数据的分布式并行算法。该算法通过间隔选取分析盒子和模式格点纬圈行 ,将数据分配给不同的处理机实现分布式并行。该并行算法负载平衡好 ,并行效率高 ,而且并行化代价较低 ,具有良好的可扩展性。     

面向应用的分布式多机联合计算的系统设计问题

随着计算机应用向分布和异构发展，如何建立一个具有良好性能价格比的分布式多机联合计算系统是当前计算机应用开发者遇到的重要课题。文中结合分布式仿真应用实例，对多计算机联合计算的系统划分、数据通讯机制和高性能并行计算问题进行了论述。     

分布式计算环境下的栅格数据存储策略

针对传统的栅格数据存储策略不能满足分布式计算环境下粗粒度数据访问需求,应对海量栅格数据计算时效率低下的问题,结合分布式文件系统的存储特点,同时考虑地图代数算子在Map/Reduce阶段以栅格瓦片为单位的计算特点,提出一种基于Hadoop分布式文件系统的栅格瓦片存储策略。围绕栅格数据瓦片分割、压缩瓦片数据组织与存储、分布式文件输入输出接口改进等方面对该存储策略加以实现,并使用基于该存储策略的地图代数局部算子的分布式计算流程加以验证。理论分析与实验结果表明,该策略能够显著提高分布式计算环境下空间分析算子的运算速度。     

多目标的分布式协同进化MDO算法

通过引入非优超排序和排挤的多目标处理机制 ,将分布式协同进化MDO算法的能力扩展到多目标的多学科设计优化问题。多目标的分布式协同进化MDO算法在保持各学科充分自治和各学科并行设计优化协同的基础上 ,通过一次运行即可获得具有良好分布的多个Pareto最优解 ,逼近整个Pareto最优前沿。应用于导弹气动 /发动机 /控制三学科两目标设计优化问题 ,与约束法计算结果的对比表明算法能够有效逼近该问题的Pareto最优前沿 ,为设计决策提供了丰富的信息     

基于共进化的多任务分配与调度

在考虑多种约束关系基础上 ,提出一种并行与分布式系统中多约束关系的任务分配与调度的共同进化遗传算法。仿真试验结果表明所给算法比传统单种遗传算法更能有效地进行多任务分配与调度 ,具有一定的工程价值