多核网络分组处理系统的数据分段卸载发送机制

为摆脱对商用网卡的依赖,降低软硬件复杂度,提出通用多核网络分组处理系统,构建面向大报文高速分组转发应用的软硬件协同数据分段卸载发送机制,并实现原型系统。该机制基于轻量级输入输出的软硬件协同多核分组处理系统,以降低大报文切分、拷贝开销以及软硬件复杂度为目的,把实现切分报文、封装报文头以及校验功能中硬件实现复杂的部分卸载到驱动中,将分段报文数据拷贝缩减为新报文头的拷贝,结合链式直接内存存取技术,为多核实现高速的大报文分组转发提供有效的解决方案。基于国产通用多核和高性能现场可编程门阵列平台进行发送性能测试。测试结果表明：采用数据分段卸载发送机制能大幅提升报文发送性能,有效解决大报文引发的多核网络分组处理性能下降的问题。     

基于最坏情况下的稳健波束形成自适应方向图副瓣控制方法

针对最坏情况下性能优化的稳健自适应波束形成,提出一种自适应方向图的副瓣控制方法。该方法通过在副瓣任意区域设置多个二次不等式约束,对副瓣增益进行控制,从而可将方向图副瓣电平严格控制在期望值以下。该方法的优化模型可转化为凸二阶锥规划问题,利用内点法可有效求解实现。计算机仿真结果表明存在波束指向误差情况下,该方法既能获得指定的较低副瓣电平,又不带来干扰抑制性能的损失。     

基于Zernike多项式拟合的自由曲面车削误差补偿技术

慢刀伺服车削技术是一种特殊的创成加工方法,采用C轴、X轴、Z轴联动的方式在极坐标或圆柱坐标内可车削加工自由曲面光学元件。但是由于各种误差因素的影响,使用慢刀伺服技术仅加工一次获得的光学元件可能不满足精度指标。为此需要研究能够进一步提升慢刀伺服车削加工精度的误差补偿技术。Zernike多项式是面形分析与光学分析之间的理想接口工具,因此本文使用Zernike多项式拟合的方法处理慢刀伺服车削加工的误差,并根据慢刀伺服加工技术的特点,建立慢刀伺服车削加工的误差补偿算法。实验结果表明,基于Zernike多项式拟合的慢刀伺服车削加工误差补偿技术可有效地针对加工中产生的特定误差进行补偿,从而提高自由曲面车削加工精度。     

反应性树脂体系化学增黏和物理减黏机制的分离

采用等温差示扫描量热(DSC)法,研究了CTD-128环氧树脂与GA-327(DDM改性芳胺)的固化度-时间变化关系;采用AR2000EX型旋转流变仪,测试了上述体系的等温黏度-时间关系.比较等温条件下的固化度-时间关系和黏度-时间关系,建立了等温条件下的黏度-固化度的等时对应关系,结果表明在纯化学增黏机制影响下,树脂体系的黏度随固化度增加先缓慢增加,当固化度增大到一定程度后黏度快速增加.将等温条件下的黏度-固化度关系进行变换,得到恒定固化度下的黏度-温度关系,揭示了在物理减黏机制影响下,树脂体系黏度随温度的增加而降低,并且黏度降低幅度随固化度的增加而增大.两种黏度影响机制分离的实现,为反应性树脂体系实时黏度的准确预测提供了技术支持.     

离子束加工误差对散射损失的影响研究

离子束加工(Ion Beam Figuring,IBF)去除函数对加工残差具有重要的影响,而加工残差引起的表面散射则导致光学性能发生变化.为了减小加工残差对光学性能的影响,利用基于CCOS成形原理的离子束加工仿真程序对光学镜面进行修形,分析不同去除函数宽度对散射损失(Ratio of Scattering Loss,RSL)指标的影响.通过研究可知,随着去除函数宽度的减小,加工残差对散射损失的影响越来越小.因此,根据加工残差对RSL指标的影响程度以及RSL指标要求,可以合理选择去除函数宽度,从而在满足面形精度的同时,优化加工工艺.     

反恐分队作战效能的灰色聚类方法评估

评估反恐分队作战效能对加强反恐部队建设、提高反恐能力有一定的指导意义.本文根据影响反恐作战的主要因素,建立了比较全面的评价指标体系.运用层次分析的方法确定各指标的权重系数.采用灰色聚类的评价方法将子效能聚合成反恐作战的体系效能.其中要素包括样本矩阵、灰类、白化权函数.由此实现反恐分队作战效能的量化评估.最后通过实例分析和计算,证明评价模型的合理、有效、可行.     

基于熵权的多目标决策法在武器装备研发中的应用

武器装备研发决策属于多目标决策问题,给出一种基于熵权的多目标决策法,在只有判断矩阵的情况下,通过熵值确立评价指标的权重系数,得出可信度较高的排序方案,同时,结合实例对该方法进行分析说明。     

余模范畴上单子的构造

根据A-上环（A是代数）的类群元的定义及有关性质,文章首先给出T-余单子（T是单子）的类群元的定义、存在条件,其次研究了类群元与缠绕结构之间的相关性质,最后构造了T-余模范畴上的单子。     

一种开放式视频管理框架

对视频进行有效管理的依据是其“内容”。视频具有多模态性,其内容也具有层次性,可用三维模型来描述视频内容。据此,提出了一种开放式视频管理框架。在该框架中,视频中的各层内容与视频数据相对独立地存储与管理,用关联机制建立起视频数据与内容的联系。通过这种机制,能够形成视频数据与内容之间的多种逻辑描述,适用于对多种视频的管理,并且可以对视频进行“多模态查询”。     

监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘

运用数据挖掘的方式分析运动轨迹数据在目前可以说是一种尝试。基于传统数据挖掘方法Apriori的思想,提出了一种监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘算法。首先以特征点表示连续的运动目标轨迹,然后设计了一种轨迹相似度测量机制,最后基于相似度测量获得的轨迹段频率,将Apriori挖掘算法应用到2D运动轨迹数据,从中发现频繁轨迹隐含的一些感兴趣模式。实际的和人工生成的轨迹数据实验表明了算法的正确有效性。