Lanczos技术加速第二类Fredholm方程的快速求解

介绍了Lanczos技术加速第二类Fredholm方程求解的基本原理 ,结合矩量法预测了任意形状均匀介质柱体的单站雷达散射截面RCS。首先建立介质柱中的电场积分方程 ,然后采用矩量法将积分方程化为矩阵方程 ,再利用Lanczos技术求解矩阵方程得到介质柱内电场。计算结果表明 ,Lanczos技术可加快MOM矩阵方程的计算速度     

单矢量水听器水中多目标方位跟踪方法

采用量子粒子群求解声压和质点振速组成的非线性相关方程组,实现多目标声源方位的估计。为提高精度,应用最小二乘法对测量结果进行拟合并建立预测模型,通过卡尔曼滤波对方位轨迹进行优化。结果表明:单矢量水听器能够同时分辨多个目标方位,解算结果应使用统计特性表示;采用本方法最多能分辨7个目标,目标个数越多,方位误差越大;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;通过数据拟合然后卡尔曼滤波的方法能够有效提高目标方位跟踪精度。     

基于共享Cache多核处理器的Radix聚集连接优化

基于目前主流的多核处理器,研究了数据库Radix-Join算法中的聚集连接优化.针对多线程聚集连接执行时,线程Cache访问缺失严重的问题,采用预读线程预先将聚集连接线程需要访问的聚集对从内存读入L2-Cache,提高了线程的Cache访问性能.并根据聚集连接执行时的代价模型,优化了聚集连接执行框架和各种线程参数.在实验中,基于内存数据库EaseDB实现了本文提出了算法,实验结果表明,聚集连接性能得到较大提高.     

电激励HF/DF化学激光器放电管管径优化实验研究

减小现有电激励HF/DF化学激光器放电管的内径有利于多模块集成,并可能有利于提高激光器性能.对内径分别为28mm、20mm、16mm的三种放电管的辉光放电特性及激光器运行参数进行了实验研究.注入NF3后,三种放电管中等离子体发生了不同程度的收缩现象.内径20mm放电管收缩比率最小,而且总耗气量最低,激光器输出功率和电光...     

一种支持并行离散事件仿真建模和并行模型检验的建模语言

并行离散事件仿真(Parallel Discrete Event Simulation,PDES)模型的正确性和可信度对PDES应用的发展起着决定性作用.然而,现有的并行离散事件仿真开发环境都没有提供仿真模型检验功能.并行模型检验(Parallel Model Checking,PMC)方法以其完备性、高效性已经在工业...     

对成像雷达的间歇采样非均匀转发干扰方法

间歇采样转发干扰是针对宽带成像雷达的一种有效干扰方式。根据间歇采样转发干扰的基本原理,对宽带成像雷达,按照常规的均匀转发方式,能够在高分辨距离像结果中叠加一串位置均匀分布的虚假散射点。虚假散射点序列的均匀分布特点不利于干扰信号的伪装。针对此问题,以破坏虚假散射点序列均匀分布为目的,在常规间歇采样转发干扰方法基础上,提出间歇采样非均匀转发干扰方法,并分析其干扰效果。最后通过仿真实验验证了所提出的方法能提高对宽带成像雷达的干扰效果。     

手绘非规则军标图形的结构化识别方法

在基于草图的态势标绘系统中,线状和面状军标图形通常是依具体地形、战况、意图等标绘的,没有规则的形状,难以采用基于表观的方法进行识别。针对这类手绘非规则军标图形提出了一种结构化识别方法,基于非规则军标图形集的特点定义了9种图元和4种图元间空间结构关系,将图形表示为图元向量和图元结构关系矩阵,通过匹配图元向量和图元结构关系矩阵来识别图形类别,并估计未知图形与模板图形之间的图元对应关系。实验结果表明:本文方法能有效克服图形形状变化的影响,对手绘的常用非规则军标图形的类别和图元对应关系具有较高的识别正确率和识别速度。     

波速测量层合复合材料冲击损伤实验

在层合复合材料横向冲击试验中,用应变片记录层合板表层在冲击过程中的应变响应,根据波的传播理论和连续损伤力学,从波速变化间接测得冲击下材料的损伤及损伤率。通过实验测得玻璃纤维／环氧（ＧＥ）正交层合板的动态损伤阈值,并证实了ＧＥ复合材料在拉伸阶段比在压缩阶段有更快的损伤扩展速率     

空域频域不确定条件下电磁探测卫星规划方法研究

电磁探测卫星对区域目标的覆盖搜索在反恐及海上搜救等领域发挥着重要作用.针对电磁探测卫星区域搜索任务中存在的空域频域不确定性,构建了电磁探测卫星区域搜索问题(EDSASP)中不确定因素的量化描述模型及决策要素模型,提出了基于贝叶斯决策的电磁卫星任务规划方法,并以信息探测收益和前端截获收益为优化目标,建立了空域频域不确定条...     

基于R-树索引的Map-Reduce空间连接聚集操作

空间连接聚集是一种常用并且非常耗时的空间数据库操作,特别是在面对大规模空间数据集时,单机运行环境难以满足其对时空开销的需求,如何设计高效的面向云计算环境中的分布式空间连接聚集算法越来越受到人们关注。Map-Reduce作为云计算的核心模式受限于其扁平化的串行扫描操作模型,常被用来加速非索引的空间连接操作,现有工作尚无将Map-Reduce和R-树索引结合来处理空间连接聚集。因此,提出了基于R-树索引的Map-Reduce空间连接聚集算法(RSJA-MR)来更高效地返回连接聚集结果。提出一种分布式R-树索引结构以支持大规模空间数据的索引,RSJA-MR算法利用分布式R-树生成任务集,任务集的执行满足无依赖并行计算模式,很容易在Map-Reduce框架中进行表达。文中提出一种实时缓存策略以支持索引并发访问。实验结果表明:相比非索引的Map-Reduce连接聚集算法,在空间交叠连接聚集查询上,时间性能最少提升8%,在空间包含连接聚集查询上,时间性能最少提升近35%。