军用无线传感器网络体系结构研究

无线传感器网络作为一种全新的监测系统被广泛认为是军用侦查探测系统的发展方向,已经成为国际军事领域研究热点。在总结了几种无线传感器网络体系结构的基础上,针对军用领域特定的性能需求,对这些体系结构进行了比较。     

一种基于二分法的无线传感器网络拓扑控制算法

文中针对传感器节点分布不均和拓扑建立时间长的问题,提出了一种基于二分法的拓扑控制算法,每个节点自适应选择发射功率以获得预设的度。仿真显示,与基于均匀功率增量的算法相比,基于二分法的拓扑控制算法大大减少了功率切换次数且形成的拓扑简单,减少了网络拓扑形成时间和平均发射功率。     

面向大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化技术

针对主流方法难以满足多层级实时可视化的需求,提出面向大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化技术。建立面向多层级瓦片绘制的自适应可视化模型,设计像元四叉R(pixel quad R, PQR)树空间索引和基于PQR树的自适应可视化算法,分别用于支撑模型的数据组织和可视绘制。在10亿规模数据集上的实验表明：该技术在0.57 s内可计算任一层级上的可视结果,并且计算耗时大幅小于主流方法。当数据规模急剧增长时,该技术在各显示层级上仍具有较好的可视性能,最低可视速率超过100张/s,大幅优于主流方法。该技术在单机条件下即可支撑大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化,在空间大数据探索分析领域具备较好的应用前景。     

支持向量机规则提取

支持向量机是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴含在决策函数中,不仅影响了用户对利用支持向量机技术构建智能系统的信心,还阻碍了支持向量机技术在数据挖掘领域的应用。由于对支持向量机规则提取进行研究有助于解决上述问题,因此该领域正成为机器学习和智能计算界的研究热点。分析了具有代表性的支持向量机规则提取算法,并提出该领域未来的研究重点。     

支持原位计算的高效三角矩阵乘法向量化方法

向量化算法映射是向量处理器的难点问题。提出一种高效的支持原位计算的三角矩阵乘法向量化方法:将L1D配置为SRAM模式,用双缓冲的乒乓方式平滑多级存储结构的数据传输,使得内核的计算与DMA数据搬移完全重叠,让内核始终以峰值速度运行,从而取得最佳的计算效率;将不规则的三角矩阵乘法计算均衡分布到各个向量处理单元,充分开发向量处理器的多级并行性;将结果矩阵保存在乘数矩阵中,实现原位计算,节省了存储空间。实验结果表明,提出的向量化方法使三角矩阵乘法性能达到1053.7GFLOPS,效率为91.47%。     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型研究

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立了地球静止轨道高能电子通量(1.8-3.5MeV)在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出了一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善了其早熟收敛现象;基于改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数;利用滑动时间窗口策略更新模型数据,设计变量选择触发机制以及模型的再学习机制实现模型的在线预测功能。[根据题目的调整,对摘要做了相应改动]通过对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行提前1-3天的预测实验,表明了所建在线预测模型具有较高的预测性能,有一定的实用价值。     

大型稀疏线性代数迭代库在YH 机上的高效实现

本文讨论了大型稀疏线性代数方程组的迭代算法、加速方法、存贮技术及并行算法。结合向量机特点,采取有效程序优化措施,开发研制了标量和向量库程序。在ＹＨ系列机上试算结果表明：大型稀疏线性代数向量迭代库比标量迭代库速度有较大提高。当Ｎ≥１００时,在ＹＨ─１机上加速比约２～８;在ＹＨ─２机上约２～７;当迭代次数增加时,加速比提高更明显;库中共轭梯度（ＣＧ）加速方法能有效地加快收敛,可减少迭代次数一半以上。     

数值模拟气液针栓式火箭发动机喷雾燃烧对声学激励的响应

为研究气液针栓式火箭发动机的声学振荡特性并为其优化设计提供指导,加工了具有矩形燃烧室的LOX/GCH4针栓式发动机,采用Euler-Lagrange方法仿真横向速度扰动产生的声学响应,以期在热试前了解声学激励频率对非稳态喷雾燃烧过程的影响.仿真结果表明,采用的横向速度扰动能在燃烧室内产生同频率的一阶横向声学振荡响应.喷...     

基于卡尔曼滤波的单矢量水听器水中多目标方位跟踪

对单矢量水听器接收的声压和质点振速信息进行联合处理,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,从而实现多目标声源方位的估计。对于低信噪比的情况,难免会引入较大的方位估计误差。采用最小二乘法对目标方位轨迹进行拟合并建立预测模型,然后通过卡尔曼滤波对单矢量水听器估计的目标方位轨迹进行优化。结果表明：单矢量水听器能够同时分辨多个目标方位,解算结果应用统计特性表示;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;对于水中目标而言,1阶多项式足以进行方位轨迹拟合,再采用卡尔曼滤波能够有效提高目标方位跟踪精度。     

二维矩阵卷积在向量处理器中的设计与实现

为了加快卷积神经网络模型的计算速度,便于大规模神经网络模型在嵌入式微处理器中的实现,以FT-matrix2000向量处理器体系结构为研究背景,通过对多核向量处理器体系结构的分析和对卷积神经网络算法的深入研究,提出将规模较小的卷积核数据置于标量存储体,尺寸较大的卷积矩阵置于向量存储体的数据布局方案。针对矩阵卷积中数据难以复用的问题,提出根据卷积核移动步长的不同动态可配置的混洗模式,通过对所取卷积矩阵元素进行不同的移位操作,进而大幅提高卷积矩阵数据的复用率。针对二维矩阵卷积由于存在数据相关性进而难以多核并行的问题,提出将卷积矩阵多核共享,卷积核矩阵多核独享的多核并行方案。设计了卷积核尺寸不变、卷积矩阵规模变化和卷积矩阵尺寸不变、卷积核规模变化的两种计算方式,并在主流CPU、GPU、TI6678、FT-matrix2000平台进行了性能对比与分析。实验结果表明:FT-matrix2000相比CPU最高可加速238倍,相比TI6678可加速21倍,相比GPU可加速663 805倍。