双模量子态在原子介质中的存储

从四能级暗态极化子出发,讨论双模量子场与原子介质的信息转换过程以及2信号场之间的信息转换过程。利用双-Λ型四能级原子系统,可以存储双模量子态(包括一些纠缠态),从理论上解释了双模量子信息在介质中的"写入"和"读出"过程。提供了双信号场存储的实验方案。     

基于广义三维分配的数据互联算法研究

针对多维分配问题中基于次梯度算法的拉格朗日松弛算法每次迭代都要对每个子问题进行最小化运算以更新乘子的缺陷,引入了优化数学里的代理次梯度算法,修改次梯度表达式和乘子更新公式,提出了基于代理次梯度的拉格朗日松弛数据关联算法.在问题规模较大的情况下,节约了计算时间,降低了跟踪丢失率.仿真结果证明了算法的有效性.     

宽带并行处理技术的应用研究

从无线电监测测向设备的发展需求出发,研究了并行多通道高速数据采集、并行DSP处理的工程实践问题.测试并分析了自主研发超短波无线电监测系统终端处理设备的处理速度、采样有效位数、实际信噪比、传输速度等核心技术指标,实验证明系统性能稳定可靠.     

会用时间才能会工作

时间，从古至今，历来被人们所关注，《淮南子》曰：“圣人不贵尺之壁，而重寸之阴，时难得而易失也。”企业家视时间为金钱，军事家视时间为生命，足见时间之重要。     

面向大规模集群的并行I/O用户层配置优化策略

影响应用I/O性能的关键因素主要有三个层次:包括应用的I/O接口实现、体系结构和文件系统组件的性能以及应用的I/O参数配置。从应用I/O配置优化的视角,分析了大规模集群并行I/O的配置调优空间,在此基础上,给出了一套大规模集群并行I/O性能特征测试分析方法。基于该方法,在某国产超级计算集群上开展了一系列I/O测试分析来刻画系统的I/O性能特征,进而指导并行应用程序的I/O配置优化。基于优化后的配置参数,在两类典型的并行I/O场景中,针对某类生产应用程序,8192进程下的重启动数据写操作时间下降了15%,4096核的程序作业加载时间从10 min缩短到了5 s。     

一种SAR宽带噪声干扰抑制的新方法

提高合成孔径雷达(SAR)抗干扰性能是保证其在干扰条件下能正常工作的重要前提。针对SAR中宽带噪声干扰(WBNI),提出了一种在距离向基于回波数据去调频处理和特征子空间滤波的宽带噪声干扰抑制方法并进行了计算机仿真。仿真结果表明,在SAR距离向脉冲压缩增益大于接收端输入干信比5 dB时,该方法可以获得较理想的干扰抑制效果。而随着输入干信比的增加,干扰抑制性能将开始恶化。     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

一种强干扰下均匀圆阵弱信号测向新方法

为了解决强干扰背景下常规空间谱估计算法对弱信号不能正确测向的问题,基于均匀圆形阵列(UCA),提出了一种扩展噪声子空间弱信号波达方向(DOA)估计算法。首先将强干扰方向向量并入噪声子空间形成扩展噪声子空间,然后构造波束函数和新的方向向量进行谱峰搜索。本算法能有效抑制强干扰的影响,对弱信号方向进行正确估计。最后计算机仿真实验验证了本算法的有效性和正确性。     

面向大规模集群并行I/O的用户层配置优化策略研究

近年来，大规模并行场景下的I/O性能越来越受到应用科学家的关注。影响应用I/O性能的关键因素主要有三个层次：包括应用的I/O接口实现、体系结构和文件系统组件的性能以及应用的I/O参数配置。本文从应用I/O配置优化的视角，分析了大规模集群并行I/O的配置调优空间，在此基础上，给出了一套大规模集群并行I/O性能特征测试分析方法，基于该方法，在某国产超级计算集群上开展了一系列I/O测试分析来刻画系统的I/O性能特征，进而指导并行应用程序的I/O配置优化。基于优化后的配置参数，在两类典型的并行I/O场景中，针对某类生产应用程序，8192进程下的重启动数据写操作时间下降了15%，4096核的程序作业加载时间从10分钟缩短到了5s。本文提出的I/O配置调优空间及优化方法，可以推广应用到其它同类系统平台，对于大规模集群上的用户层并行I/O配置调优具有借鉴意义。