面向图计算应用的处理器访存通路优化设计与实现

针对图计算应用的访存特点,提出并实现一种支持高并发、乱序和异步访存的高并发访存模块(High Concurrency and high Performance Fetcher, HCPF)。通过软-硬件协同的设计方法,HCPF可同时处理192条共8种类型的内存访问请求,且访存粒度可由用户定义,满足图计算应用对海量低延迟细粒度数据访问的需求。同时,HCPF扩展了基于内存语义的跨计算节点定制互连技术,支持远程内存的细粒度直接访问,为后续实现分布式图计算框架提供技术基础。结合上述两个核心研究内容,基于流水线RISC-V处理器核,设计并实现了可支持HCPF的RISC-V片上系统(System-on-Chip,SoC)架构,搭建基于FPGA的原型验证平台,并使用自研测试程序对HCPF进行初步性能评测。实验结果表明,HCPF相比原有访存通路,最高可将基于数组和随机地址的两种随机内存访问性能分别提升至3.5倍和2.7倍。远程内存直接访问4 Byte数据的延时仅为1.63μs。     

环形串联直缸发动机配气系统设计

环形串联直缸发动机具有功率密度高、惯性力小等诸多优点,但其运行时气缸转子始终绕输出轴周向转动,使得传统发动机静态的配气方法不再适用。因此,研究设计一种能够满足该型发动机进排气需求的新型配气系统意义重大。针对该型发动机独特的环形串联结构和差速运动特性,研究了各转子气缸的容积变化规律,分析了各转子气缸进排气相位与转子转角之间的关系,创新设计了一种基于气道复用的动态位置配气系统。根据二冲程发动机配气方案设计加工了配气系统零部件,并通过高压气动实验完成了对该型发动机的动态进排气过程。实验结果表明,当给定外加驱动气压0.25 MPa时,发动机能够以约200 r/min的速度稳定运转,有效验证了该配气系统的可行性。     

基于联合相似测度的SAR图像边缘点特征配准方法

针对SAR图像配准过程中几何变换影响特征匹配稳健性和适应性的问题,提出了一种在特征匹配过程中直接解算几何变换模型的边缘点特征配准方法。利用SAR图像边缘点的梯度和方向特征,基于像素迁移思想,定义了图像匹配的联合相似度——联合特征均方和(SSJF),并建立了SAR图像边缘点集相似性匹配准则;基于方向模板提出了改进的ROEWA算子;利用改进的遗传算法(GA)来进行相似度的全局优化搜索,获取配准模型参数;利用多幅SAR图像的配准试验,对本文方法的性能进行了验证。     

遥感图像自动配准的串行与并行策略研究

面对数据量呈指数增长的全球遥感图像,研究快速、有效、高精度的自动图像配准算法成为遥感领域迫切需要解决的问题。综述了遥感图像自动配准算法的研究现状和关键技术,且从新的角度分类总结了已有算法的特点及适用情况,并给出了综合的解决方案;同时研究并提出了三种新的并行策略,获得了较好的实验结论。由于算法采用粗粒度的数据并行方法,因此可扩展性和可移植性较好,无论在理论上还是在实践上都能为实际的遥感应用提供有益的指导和借鉴。最后提出了有待进一步研究的问题。     

火炸药与导弹的级间分离

设想了一种以火炸药为动力源的导弹级间分离系统方案,并从相关火炸药的分子结构及其特性着眼论证了应用它们的优缺点,最后用实验例证其正确性与精确性。     

基于多传感器特征融合的TBM拦截效果评估

基于多传感器特征级融合研究了TBM拦截效果评估的问题。首先分析并选取了拦截效果特征信息,构建了基于模糊神经网络的拦截效果融合评估模型;之后从模糊化、模糊推理、反模糊3个方面论述了评估模型的实施过程,进行模糊推理时采用一种改进的BP算法完成了推理规则的实现。最后通过实例仿真验证了改进BP算法的有效性,并验证了评估模型的可靠性及良好的融合性能。     

一种基于改进SIFT的航拍图像自动配准算法

针对传统SIFT算法匹配时间长、错匹配较多等问题,提出了一种基于改进SIFT特征的航拍图像自动配准算法.首先,通过特征点检测时设定检测极值点数目,按照DOG空间层次结构由粗到精来搜索特征点,并使用改进的SIFT特征描述符生成算法;其次,利用最近邻匹配准则进行初步匹配得到初始匹配点对,并采用双向匹配方法对匹配特征点对进行筛选;然后,基于马氏距离的特征点相似度量方法进行二次匹配,并使用RANSAC算法求取仿射变换模型;最后,通过双线性插值对变换后的图像进行重采样和插值.实验结果表明:该算法可以实现航拍图像之间的有效配准,在配准性能上优于传统SIFT算法.     

基于集配中心的军事物流协同运作

在军事物流系统中引入集配中心保障模式,可以提高整个军事物流系统协同运作效益。为此,应当从采购、仓储、运输、配送等模块,对集配中心所应实现的功能进行定位。实施运作模式的管理控制时,要建立协同有序的运作机制、推行库存集中管理控制和实施需求物资直达配送。     

关于TMA的Taylor级数法的分析

对Taylor级数法在纯方位TMA(目标运动分析)问题中的发散问题进行了仿真分析.针对原始方法的奇异性,提出了一种大权值改进方法,依据仿真分析结果,给出了迭代初值的选取原则,最后给出了一种"万无一失"的发散补救方案.仿真结果表明,改进后的方法对于常用态势以及优选的初值没有发散情况出现,全部收敛.