多维离散变换与小波的并行算法及其实现

讨论了多维 DCT和多维 DWT的并行行列算法和并行多项式变换算法 ,并用 Log P模型对算法进行了分析。在仔细分析一维和二维离散小波变换与小波包变换计算结构的基础上 ,提出了它们的并行算法。算法只需相对较少的通信时间 ;适合大规模并行机 ( MPP)和工作站或微机机群系统 ;方法也适合信号处理中的各种塔式分解过程。用 Fortran语言和 PVM编制了算法的程序。在机群系统和大规模并行机上的实验表明 ,算法是正确的且具有较高的加速比。     

三对角方程组的分布式SPP算法

发展了单向并行分裂法(SPP)用于求解三对角和块三对角线性方程组,算法考虑了三对角线性系统求解中文件IO及结果传输通信所占时间比例较大的特点,充分利用了计算、文件IO与通信三者之间的重叠。分析了SPP算法的计算与通信开销。在工作站机群上进行了测试分析,结果表明SPP算法适合于分布式计算     

判决元理论及其在武器分配中的应用

介绍了判决元理论的基本内容〔１〕,并将此理论用于解火控领域的武器分配问题（ＷｅａｐｏｎＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔＰｒｏｂｌｅｍ,简称ＷＡＰ）,从而提出一种新的分配算法。通过２２个战例的仿真,结果表明,本算法收敛速度快,而且能收敛于理想的稳定状态。因此,在大规模的海战系统和高性能防空系统中,这种算法有着十分广阔的应用前景。     

一种基于MTS的网络区域管理工作站实现策略

网络扩容的一个重要障碍是异构子网连接后的互连管理问题。分区域的一体化管理无疑是一种解决办法。本文提出一种基于管理协议细栈(MTS)来构造一体化的区域管理中心(RMC)的策略,这里的 RMC 可实现彼此间的管理通信和互操作,从而也解决了扩容后的互连管理问题。结合正在进行的工程实践,文章还进一步从技术角度上讨论了实现策略。     

并行系统可扩性分析研究

分析了几种已有的可扩性分析模型 ,并对传统的时间受限与存储受限加速比定律作了新的解释。在此基础上 ,概括出了可扩性分析的本质 ,定义了一类一般意义下同构机器与并行算法组成的并行系统的可扩性模型 ,并由此出发 ,提出了三种新的可扩性模型 :等平均I/O需求模型 ,等平均通信需求模型和等利用率模型。最后探讨了工作站机群与并行算法组成的并行系统的可扩性分析。     

寻找无向图中全部生成树的复合支路和网络撕裂技术

将复合支路和网络撕裂技术用于寻找无向图中全部生成树的算法.给出复合支路的概念、表示方法和运算规则,以及由各个子图的全部生成树得到原图的全部生成树的方法.在图的分解和找树过程中,可以采用并行算法,从而降低了找树算法的复杂性.     

线性规划的一种并行修正松弛算法

对求解线性规划问题的松弛算法进行了修正,在此基础上提出了一种基于cluster结构的并行算法,分析了算法的性能;基于曙光3000大规模并行计算机,给出了算法用于求解线性规划问题实例的实验结果.理论分析和实验结果表明,修正算法改进了松弛算法的实际性能,同时具有较好的并行性和稳定性,可用于求解此类大规模科学与工程规划问题的高性能计算.     

基于SOA和本体的指挥信息系统数据集成研究

随着信息化作战的发展,迫切需要对指挥信息系统的数据进行集成整合,在分散异构的数据源上实现统一的数据交换.针对这一问题,提出了一种基于SOA和本体的多源异构数据集成架构,并详细阐述了其体系结构、模块设计、功能特点以及关键技术,最终实现了一个多源异构数据集成原型系统.通过Web Service技术解决了客户端与服务端之间的...     

军事训练演习数据汇集与融合系统的设计与实现

实现海量军事训练演习数据的汇集与融合,是生成相应的作战效能数据的基础。结合军事训练基地数据的收集与运用现状,提出了一个基于Web服务的多源异构数据汇集与融合系统的解决方案：运用XML Schema技术实现了异构数据模式的标准化转换,完成了多源数据的汇集;以作战平台为中心,以作战效能的各项影响因素为维度,实现了相关数据的融合。设计了系统的功能与架构并加以实现。运行情况表明,系统能够满足功能需求,具备良好的数据整合与处理能力。     

一种基于粒子群优化算法的异构传感器分配方法

针对复杂的战场环境下目标环境机动性增强、传感器资源相对不足且单一传感器获取空间目标信息不完备问题,结合传感器节点自身的性能特征,考虑传感器的抗干扰性能等因素,提出一种传感器信息感知能力评估指标体系,并构建了传感器感知能力定量评价模型,计算出传感器指数.再利用传感器指数,考虑了覆盖率、电磁环境变化、态势变化等因素作为目标函数,研究基于粒子群算法的传感器分配方法,以实现传感器位置的最优分配及感知能力最大化的需求.仿真结果表明,将粒子群优化算法用于该研究,提高了传感器的总体感知能力和资源有效利用率.