沙漠中有棵青春柳

许娜说,她不是一个成功者,但是一个跋涉者。一 2001年冬,17岁的许娜怀着对军人的强烈向往和追求,以及对军营生活的热爱, 穿着肥大的军装,离开了她的故乡甘肃天水。     

心中有座圣洁的丰碑

南疆军区第十八医院院长 王引虎,入伍28年来,转战天 山南北,用双脚丈量着南疆的每 一寸土地,在本职岗位上鞠躬 尽瘁,在风雪高原上精心地为 兵服务、为党为部队工作,先 后76次深入帕米尔高原、喀喇 昆仑、阿里高原的数十座冰峰 哨卡巡诊、抢救官兵,经受了 生与死、病与痛、苦与乐、得 与失的严峻考验,在雪域高原 擎起一面不倒的旗帜。     

高炮火控系统模拟训练及综合评价系统

提出了一种新型的基于计算机及计算技术的高炮火控系统仿真模拟训练及综合评价系统的设计方案。这一方案不仅注重了系统实现仿真训练的基本功能,同时还利用计算机仿真优势,强调了对训练效果的评估及对训练模式的总结。提出了实时决策支持的新概念     

用克罗内克积形式构成模糊推理中关系矩阵的新方法

通过对模糊推理的典型形式、推理方法以及推理关系的表达方式进行研究与讨论,提出了一种用克罗内克积形式表达模糊推理中关系矩阵的新方法.该方法以统一的形式成功地表达了单模糊变量与多模糊变量情况下关系矩阵的构成方法,为模糊推理的理论研究和应用提供了方便.     

多核数字信号处理器并行矩阵转置算法优化

矩阵转置是矩阵运算的基本操作,广泛应用于信号处理、科学计算以及深度学习等各种领域。随着国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor, DSP)在各种领域中的推广应用,对高性能矩阵转置实现提出了强烈需求。针对飞腾异构多核DSP的体系结构特征与矩阵转置操作的特点,提出了一种适配不同数据位宽(8 B、4 B以及2 B)矩阵的并行矩阵转置算法ftmMT。该算法基于DSP中向量处理单元的Load/Store部件实现了向量化,同时基于矩阵分块实现了多个DSP核的并行处理,通过隐式乒乓设计实现了片上向量化转置与片外访存的重叠以及访存性能的大幅提升。实验结果表明,ftmMT能够显著加快矩阵转置操作,与CPU上的开源转置库HPTT相比,可获得高达8.99倍的性能加速。     

控制系统设计的模型参考逆方法及其在火控系统中的应用

给出了一种基于模型参考最优化方法和逆系统设计方法的鲁棒控制系统设计方法,并将其同模型参考自适应方法和逆系统方法进行了比较。将这一方法应用于某舰炮控制系统设计的仿真研究结果表明,该方法不仅简单易行,鲁棒性强,而且具有极好的控制效果     

多核数字信号处理卷积算法并行优化

针对国防科技大学自主研发的异构多核数字信号处理(digital signal processing, DSP)芯片的特征以及卷积算法自身特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能多核并行卷积实现方案。针对1×1卷积提出了特征图级多核并行方案;针对卷积核大于1的卷积提出了窗口级多核并行优化设计,同时提出了逐元素向量化计算的核内并行优化实现。实验结果表明,所提并行优化方法实现单核计算效率最高能达到64.95%,在带宽受限情况下,多核并行扩展效率可达到48.36%～88.52%,在典型网络ResNet50上的执行性能与E5-2640 CPU相比,获得了5.39倍性能加速。     

基于动平衡状态理论的非线性系统设计方法

基于动平衡状态理论的非线性设计方法是一种建立在控制系统动平衡状态渐近稳定概念上的新的设计方法.首先设计控制律使系统的动平衡状态按期望的方式运动,然后按某一指标设计系统,使其状态按最佳方式向动平衡状态收敛.使用此方法对非线性跟踪问题进行设计,设计过程简单清楚,仿真结果正确,并能更深刻反映动平衡状态的含义.     

状态空间表达下控制系统的稳态误差

经典控制理论对系统稳态误差的讨论从传递函数入手,重点是对系统开环传递函数的研究,当系统的输入是任意函数时,引入动态误差系数方法来研究稳态误差,但是当输入具有高阶导数时,动态误差系数将很难得到.现代控制理论中的状态空间表达下求系统的稳态误差很好地解决了这个问题.利用矩阵之间的运算来表示动态误差系数,并且可以得到任意输入下的稳态误差值,在线性定常系统下的推导结果还可以适用于线性时变系统,具有一定的普遍性.     

多核数字信号处理器矩阵乘卷积算法性能评测

矩阵乘卷积算法能够为各种卷积配置提供高性能基础实现,是面向给定芯片进行卷积性能优化的首要选择。针对国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor, DSP)芯片的特征以及矩阵乘卷积算法自身的特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能并行矩阵乘卷积实现算法ftmEConv。该算法由输入特征图转换、卷积核转换、矩阵乘以及输出特征图转换这四个均运行在通用多核DSP上的并行化部分构成,通过有效挖掘通用DSP核中功能单元的潜力来提升各个部分的性能。实验结果表明,ftmEConv实现了高达42.90%的计算效率,与芯片上的其他矩阵乘卷积算法实现相比,获得了高达7.79倍的性能加速。