基于云架构的一体化联合训练仿真体系

因为现在的战争是联合作战,所以一体化联合作战训练系统已成为军工武器研制的必然趋势。介绍了国内外作战仿真技术的现状和发展趋势,提出了基于云架构的一体化联合作战支撑体系架构和关键技术,为全军作战训练系统提供有效的构建技术、方法和手段,以期推动我国军工武器研制技术的快速发展。     

基于指数试探的稀疏度自适应匹配追踪算法

针对贪婪算法需要以信号稀疏度作为先验信息的问题,基于指数试探思想提出了一种稀疏度自适应重构算法。利用指数函数特性分段试探信号稀疏度,使其快速逼近真实值,通过筛选回退锁定信号的有效支撑集,再采取弱匹配剪枝精确重构出原始信号。能够摆脱对稀疏度的依赖,以高概率自适应重构信号。实验表明,该算法的试探结果更加准确和稳定,重构成功率提高,特别是当稀疏比小于0.25时,算法最少只需3次试探,便可快速估计出信号稀疏度,且成功重构成功率不低于97%。     

战场态势感知系统评价方法?

战场态势感知系统主要由传感器系统、通信系统以及其他分系统构成,是现代战争系统的基础组成部分。由于战场态势感知活动广泛作用于物理域、信息域和认知域,相关评价研究面临诸多困难和挑战。在介绍战场态势感知系统相关概念的基础上,重点对其评价方法的研究现状进行了综述,并对不同评价方法的特点进行了分析比较,最后,指出了战场态势感知系统评价方法有待进一步研究和解决的问题。     

压缩感知稀疏重构对星图的影响

稀疏重构是压缩感知理论的核心内容之一,为了将稀疏重构有效地应用于星敏感器的压缩成像过程中,从星图图像误差和星点特征误差两个方面分析稀疏重构对星图的影响。在图像误差方面,利用峰值信噪比评价指标考察星图在不同重构算法、不同压缩比下的重构质量;在特征误差方面,从理论上分析稀疏重构对星点特征的影响机理,提出星点特征重构误差的评价指标,考察星点的质心、亮度和数量特征的重构误差。结果表明,在所选算法各压缩比下,星图相比一般图像能够获得更高的重构质量,重构星点能够在很大程度上保持可用于姿态确定的特征信息,结论保证了利用重构星图进行姿态计算的正确性,进一步验证了压缩感知理论在星敏感器中应用的可行性,为实现星敏感器的压缩成像提供了现实依据。     

基于分形滤波的能量检测方法

能量检测是认知无线电频谱感知的有效方法,但在低信噪比情况下检测概率明显下降。提出了基于分形滤波的频谱感知能量检测方法。基于分形滤波可以有效抑制噪声的特点,该方法先对接收信号进行分形滤波,以其能量值作为检测统计量,进行能量检测。仿真结果表明,通过基于分形滤波的能量检测和直接进行能量检测方法对比,滤波后信噪比在下降7 d B时仍然满足90%以上的检测概率。此外,该方法对不同调制信号均具有较好的适用性,在噪声不确定情况下仍然具有较高的检测概率。     

涵盖I/O的广义存储一致性模型

作为计算机体系结构核心问题之一的存储一致性研究主要是围绕CPU访存一致性问题展开的,I/O设备DMA操作引发的存储一致性问题则一直处于研究的边缘。从I/O与存储体系结构一体化设计理念出发,针对支持全局DMA访问的分布共享存储(DSM)系统存储一致性问题,研究广义存储一致性,定义了涵盖I/O的广义程序概念,建立了广义域存储一致性模型,研究了基于广义域存储一致性模型的Cache-Memory-I/O一致性协议实现技术,对于DSM系统实现全局共享I/O具有指导意义和参考价值。     

基于压缩感知的多频率信号融合

传统多频带雷达信号融合是利用多个连续采样的子带信号来重构全频带信号,从而提高距离向分辨力,改善一维距离像质量。但是由压缩感知原理可知,采样矩阵与测量矩阵不相关性越大,全频带信号就能重构得越好,因此理论上基于随机采样的信号融合的性能要优于基于多个连续采样的信号融合。基于压缩感知原理将传统的多频带融合问题推广为任意随机采样的信号重构问题,利用基追踪方法来重构全频率信号,并给出了能够高概率成功重构的充分条件。通过实验也证明了这种随机采样融合的优越性。     

打造安全存储 紧跟云技术发展 卫士通“安全存储系统及应用解决方案”发布及研讨会

2010年9月8日,卫士通＂海量存储安全随行＂安全存储解决方案发布及研讨会在北京首都大酒店隆重举行。会上,卫士通总经理李学军向参会的行业/部委及各级企事业单位IT负责人发表致辞,阐释了卫士通在安全存储领域的研究宗旨及成果意义。卫士通公司方案中心负责人向参会人员详细介绍了该技术新品的研发背景、工作原理、功能优势以及具有业务针对性的部署与改造方案。同时就大家所关心的云安全问题进行了专业而细致地讲解。