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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 337 毫秒
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传统的聚合解聚方法仅能解决语法层的数据聚合解聚的参数静态匹配问题,却不能解决联邦一致性的其他两个重要的方面:数据的语义匹配合理性及联邦运行中的动态一致性。为了解决以上两个问题,提出了一种本体驱动的多分辨率联邦一致性维护框架——OCM框架。该框架基于本体创建与融合技术构建联邦本体,通过邦员本体与联邦本体间的映射,解决了联邦数据匹配的合理性问题;基于聚合解聚方法,引入管理与协调联邦实体状态的邦员,通过合理设计联邦的实时对象更新及交互机制,实现了联邦实体状态的实时一致性。实验结果表明:OCM框架能有效保持联邦中多分辨率实体的状态一致,并且由于联邦本体的可重用性,对邦员的增加与退出不敏感,因此联邦的重组合也具有一定的借鉴价值。 相似文献
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比相单脉冲测角法通常被用来对1个目标进行DOA估计,受限于已知数据的数量,该算法无法对多个目标进行DOA估计。在比相单脉冲测角法基础上,利用目标多普勒频率对空间相位的影响提出一种使用双阵元的双目标快速DOA估计算法。该算法对于硬件的要求几乎与比相单脉冲测角法一致,功能上可以同时对2个目标进行DOA估计,且计算量小,实时性高。通过理论分析与仿真实验证明了算法的有效性并进一步探讨了信噪比、方位角、数据采集间隔对估计精度的影响。 相似文献
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