低地球轨道卫星网络节能方法

通常卫星的唯一能源来源是太阳能,因此星上网络设备的能源供应问题比地面网络的更加严峻。通过修改和扩展链路容量受限的最小代价多商品流模型来适应卫星网络这一特殊的体系结构,并基于低轨道卫星网络的多重覆盖机制和流量分布模型,改进现有的启发式算法来关闭冗余的卫星节点、星地链路和星间链路。在满足链路利用率和路由跳数增加比例约束的条件下,仿真实验中关闭上述三种参数的比例分别可达59%、61%和72%,卫星网络的总体节能比例可达65%。     

量子计算和量子计算机简述

介绍了量子计算和量子计算机的历史和发展，说明了量子计算机在什么地方超出经典计算机，介绍了量子计算机的原理和网络模型以及量子计算机实现中的困难。     

SpaceWire网络混合路由机制设计

针对星上系统总线多元性导致的星载网络接口和协议不能标准化的发展瓶颈,基于SpaceWire总线协议,通过将静态路由(时间触发)与动态路由(事件触发)机制结合,实现了控制数据和载荷数据共用网络。静态路由完全遵循SpaceWire-D协议,在保证确定性传输的同时,通过启发式调度算法首次实现了多时间窗并行调度,并提出利用最大公约数法设计时间窗,以提高网络吞吐量;动态路由通过对随机事件和载荷数据分配优先级,实现传输路径冲突时对紧急任务的优先处理。在OPENT中搭建网络系统仿真模型,对所提出的路由机制进行了仿真。实验结果表明,静态路由时段网络吞吐量较现有调度算法有明显提高,动态路由实现了紧急事件优先传输。     

二维隐马氏模型的一种简化算法及其参数估计

针对现有的二维隐马氏模型算法给出了一种简化算法及参数估计方法。该算法与现有的算法相比非常简单。基于此方法给出了相应的识别方法和参数估计,并且该估计与极大似然估计是等同的。     

二维 DFT 和 DCT 的 Systolic 阵列

超级计算中一个活跃的研究领域是将某些有限和,如离散富里叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT),映射到多处理机阵列上。本文首先通过二维DFT的行列分解算法流程图,给出了计算二维DFT的二种Systolic阵列:一种是由N_1个处理器组成的线性阵列,所花时间步为O(N_1N_2)(设二维DFT为N_1×N_2长的),与行列分解算法在单处理机上顺序执行所花时间相比,加速比为O(N)(设N_1=N_2=N)。这一结果无论是在时间消耗,还是在PE数量上都是目前最优的。另一种是由N_1×N_2个处理器组成的矩形阵列,所需时间为O(N_1+N_2),与行列算法在单处理机上顺序运行所花时间相比,加速比为O(N~2)(这里仍假定N_1=N_2=N)。本文还给出了二维DCT的与二维DFT相似的Systoilc阵列结构。不难将上述阵列推广到多维的情况。     

线性分式规划原始单纯形算法有限性问题

本文用一个数值例子说明用[1] 和[2] 中的原始单纯形算法求解退化的线性分式规划(LFP) 可能会出现基循环,从而得不到最优解。于是就此情形引入了Bland规则,并建立了有限性算法。     

一种基于混合概率PCA模型的高光谱图像非监督分类方法

提出了一种在期望最大化(EM)算法框架下同时实现混合概率主成分分析(PPCA)降维和聚类的高光谱图像非监督分类方法。它根据不同类别应各有自己代表性的特征集,将通常意义下的特征抽取和模式分类合并在一步内完成,尽可能地保留了可分性;同时该方法具有概率模型的优点,更适合高维数据处理。采用仿真数据和真实数据进行的比较实验表明,该算法较一般不加区分地对所有原始数据进行PCA降维再分类的方法能得到更好的分类结果。     

气液同轴式喷嘴雾化特性的试验

通过试验研究气液同轴直流式和气液同轴离心式喷嘴的雾化性能。研究表明:喷嘴出口扩张时可以改善喷嘴的雾化性能;气液同轴直流式和气液同轴离心式喷嘴都存在一个合适的缩进长度,在改善喷嘴雾化特性的同时对总流量影响较小;在相同条件下,气液同轴离心式喷嘴的喷雾性能要优于气液同轴直流式喷嘴的喷雾性能。     

基于FPGA的带回溯的Smith-Waterman算法加速器的设计与实现

针对传统的Smith-Waterman硬件算法加速器未保存回溯路径而无法回溯的问题,通过将计算路径存入外存,在FPGA平台上基于脉动阵列实现了带回溯的Smith-Waterman算法加速器,详细阐述了算法加速器回溯设计中的关键技术以及算法加速器的系统结构.实验表明,与传统的解决方案相比,带回溯的算法加速器最高可获得161倍加速比,能够有效提高带回溯的Smith-Waterman算法执行效率.     

地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计

针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。