利用堆栈特征的片上末级缓存访问模式在线识别方法

很多优化处理器缓存利用效率的方法依赖于对访问请求序列的特征的探测或识别,例如,预取和绕开等。如何在线有效识别访问请求序列的特征依然是一个开放的问题。通过对典型访问模式的深入分析,发现其堆栈距离频度的分布展示出鲜明的特征。而模拟实验数据表明访问请求序列的特征具有一定的持续性和稳定性,具有检测和预测的可行性。因而提出了一种基于堆栈直方图峰值的在线识别访问模式的机制和方法,空间和时间开销都较小。对SPEC CPU2000/2006的15个程序的实验表明,所提方法均可正确识别测试程序的访问模式。     

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。     

正交频分复用/偏移正交振幅调制半盲信道估计

非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。     

五花八门的?

外宾虽然操着不同的语言,但这完全不会成为他们的沟通障碍,不管是哪个国家的外宾,都会对我们的战士进行"临时采访",脑洞大开的外宾会有什么问题?战友们,如果是你面对外宾,遇到这样的问题,你会怎么回答昵?     

一种自适应Harris角点检测算法

针对传统算法检测效果不理想的问题,提出了一种基于自适应非最大抑制策略的Harris角点检测算法;通过设置抑制半径与角点响应函数的局部最大值关联,减小抑制半径获取角点。算法有效解决了阈值选取和"聚簇"的问题。实验表明,该算法检测出的角点均匀分布,能很好地适应特征匹配等实际应用。     

公安现役部队非战争军事行动训练面临的挑战与对策

当前,边境安全形势复杂、训练理念陈旧、部队勤训矛盾突出、训练内容与安排不合理、训练保障能力有限等主客观因素,制约着公安现役部队非战争军事行动训练的开展,对公安现役部队形成非战争军事行动战斗力构成了挑战。树立科学的非战争军事行动训练指导思想与理念,创新训练方法和手段,优化训练内容,加强教员队伍建设和训练基地建设,是改进非战争军事行动训练的有效对策。     

基于运动合成的小推力轨道优化方法

针对小推力轨道优化设计问题,提出一种基于运动合成的新方法。给出基于运动合成的小推力轨道机动表达方式,将小推力轨道运动分解成相对独立的三项:单独考虑日心引力的二体轨道运动,单独考虑小推力的运动,以及小推力的存在引起的日心引力摄动作用下的运动。分别给出各项运动的解析表达式,通过合成叠加得到小推力轨道的近似解析解。在此基础上,将小推力轨道优化问题转化成非线性规划问题,并利用序列二次规划方法求解。以小行星1989ML、火星和金星交会任务为例分别进行仿真实验,结果表明,所设计轨道满足任务约束,验证了该方法具有可用性和高效性。     

“打胜仗”,推动创新发展——专访总装防化研究院院长郭东风

正桌上摆着各类中外书籍,话不多却句句分量十足,专家型领导,是我们采访院长最直接的印象。这位从防化兵成长起来的领导,没有华丽的语言,只有对自己工作最朴实的理解和定位。担当精神,忧患意识,让他引领着防化科研不断向前迈进。从中,我们也重新认识了防化兵,重新认识了防化科研。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

用非概率理论分析混合不确定性结构的可靠性

针对不确定性结构可靠性分析中的输入变量分布参数具有不确定性和输入变量为区间模型的混合不确定性结构展开研究。考虑到可用信息最少的情况,将分布参数的不确定性描述为区间模型。通过等概率转换方法将随机变量与其分布参数进行分离,使问题转化为随机与区间变量混合的可靠性问题,建立了混合不确定性问题的可靠性分析模型。基于非概率可靠性理论,建立混合不确定结构分析模型的二级极限状态函数并结合Kriging代理模型建立了高效的求解方法。将所建立的混合不确定模型应用于飞行器结构的不确定性分析中,验证了所建模型的合理性和所提方法的高效性和准确性。