Vondrak-Cepek组合滤波在北斗共视和卫星双向时间比对融合中的应用

为减小卫星双向时间比对(Two-Way Satellite Time and Frequency Transfer, TWSTFT)中的周日效应,利用北斗共视链路没有周日效应的特点,通过Vondrak-Cepek组合滤波方法对中国科学院国家授时中心(National Time Service Center, NTSC)、德国物理技术研究院(Physikalisch-Technische Bundesanstalt, PTB)以及中国计量科学研究院(National Institute of Metrology, NIM)间的北斗共视时间比对结果分别与硬件卫星时间和距离测量设备(SAtellite Time and Ranging Equipment, SATRE) TWSTFT和软件接收机(Software-Defined Radio, SDR)TWSTFT结果进行了融合处理。采用时间偏差和幅值频谱两个指标以及GPS精密单点定位(Precise Point Positioning, PPP)时间比对分别对融合结果进行内外符合评估。结果表明,经过Vondrak-Cepek滤波的融合结果中周日效应基本消失,其与GPS PPP链路差值结果的绝对值保持在链路校准的不确定度范围内。对于长基线NTSC-PTB链路,融合结果1 d的时间偏差稳定度对SATRE和SDR TWSTFT的增益因子分别为1.85和1.81;对于短基线NTSC-NIM链路,融合结果对SATRE和SDR TWSTFT的增益因子分别为1.69和1.59。融合结果的短期稳定度显著提高。     

C4ISR系统核心体系结构数据模型及其建模方法

C4ISR系统核心体系结构数据模型(CADM)的建模是CADM研究的主要工作,首先介绍了与CADM相关的一些基本概念,并对美军C4ISR系统核心体系结构数据模型的相关研究成果进行了分析;然后应用数据模型语言IDEF1X描述一种实际作战指挥单位通用的军事需求,反映核心体系结构数据模型的要求,以体现核心体系结构数据模型的作用.     

监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘

运用数据挖掘的方式分析运动轨迹数据在目前可以说是一种尝试。基于传统数据挖掘方法Apriori的思想,提出了一种监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘算法。首先以特征点表示连续的运动目标轨迹,然后设计了一种轨迹相似度测量机制,最后基于相似度测量获得的轨迹段频率,将Apriori挖掘算法应用到2D运动轨迹数据,从中发现频繁轨迹隐含的一些感兴趣模式。实际的和人工生成的轨迹数据实验表明了算法的正确有效性。     

自由环境下网络数据采集与分析

以小波分析的原理与算法为基础提出一种新的自由环境下网络数据采集与分析方法,使用这种方法可以监测网络的状态、数据流动情况以及网络上传递的信息。当信息以数据流的形式在网络上传输时,在互联网的入口处设置监测系统,便可以源源不断地将网上传输的信息截获。通过该监控技术可以任意采集和分析因特网上的各种信息,如网页访问http,电子邮件email,Telnet,Ftp等,以及这些信息中的用户名和密码,并对采集到的数据进行分析和还原。一旦发现有黑客行为、恐怖分子信息、邪教信息、反民族信息等非法信息,技术系统会自动捕获,并将有关的信息(包括:非法信息来源的IP地址、目的地址等)发送至监控中心,监控中心根据需要可通过功能设定,对非法可疑的IP地址锁定实施24小时自动跟踪。从而及时发现网络犯罪,保护网络与信息安全。     

战术C4I系统体系结构研究中的"3A"浅析

首先提出了为什么要研究 C4I系统体系结构问题 ,进而依据参考资料定义了“3A”及其研究内容。在描述了“3A”之间的简要关系之后 ,给出了对“3A”之间特殊关系的几点思考 ,并对所涉及到的军事需求、数据模型与数据库、数据模型与数学模型、数据模型与数据词典、强制性标准与系统的互操作性等问题进行了较为深入和透彻的分析 ,明确了 C4I体系结构研究中有关术语的内涵 ,加深了对“3A”的理解。最后指出 ,要想搞好我国的 C4I系统建设 ,必须开发共用操作环境和国防数据词典系统     

提高某自行高炮电视自动跟踪精度的方法研究

介绍了某自行高炮电视自动跟踪系统的分布式计算机控制结构 ,分析了系统产生误差的主要原因 ,并针对这种原因提出了对系统进行改进的方法。实验证明 ,这些方法的采用对于提高电视自动跟踪系统的跟踪精度和跟踪平稳性具有明显的作用。     

A guarantee rate optimization model for wastewater treatment system design under uncertainty

We consider a design problem for wastewater treatment systems that considers uncertainty in pollutant concentration levels at water sources. The goal is to optimize the selection of treatment technologies and pipeline connections, so that treated wastewater can achieve specified effluents discharge limits as well as possible. We propose a new two-stage model to optimize a set of guarantee levels, that is, the maximum concentration level of source pollutants for which treated wastewater can be compliant with discharge limits. In the first stage, treatment technologies and pipeline connections are selected. In the second stage, when pollutant concentration levels are revealed, wastewater distribution and mixing are determined. A key attractiveness of the proposed guarantee rate optimization model is that it can be simplified into a single-stage mixed-integer linear program. In our numerical experiments based on real-world pollutants data, the guarantee rate model demonstrates its advantages in terms of computational efficiency, scalability and solution quality, compared with the standard probability maximization model. Finally, the methodology proposed in this paper can also be applied to other two-stage problems under uncertainty with similar uncertainty characteristics.     

大规模科学数据体绘制技术综述

体绘制是刻画大规模科学数据中复杂物理特征的有效途径,然而,数据量极大、特征难以捕捉等问题依然是目前体绘制研究的主要挑战。为此,研究者们从三个方面对体绘制算法进行了深入研究,以提高大规模数据体绘制的效率和效果。一方面,依托硬件通过多处理器核来分担计算,降低单处理器核所要完成的计算量,是提高体绘制效率的一个有效途径。另一方面,充分发掘数据场内在特性对三维数据场进行约简,大幅减少绘制处理数据量从而降低算法开销,也是提高体绘制效率的一个有效途径。同时,在体绘制算法中融入特征分析和特征增强方法,让复杂物理特征从数据场中突显出来,以实现对科学数据的高质量绘制。本文对国内外体绘制技术相关研究进展进行了调研、综述,并分析了不同的研究方法,最后展望了未来体绘制技术研究的可能发展方向,包括应用驱动的特征体绘制、基于特征的约简体绘制、适应硬件的体绘制多级加速以及原位智能化体绘制等。     

数据基故障诊断算法更新问题研究

机内测试被广泛应用于故障诊断、装备健康管理与预测等领域。针对机内测试设备在设计和升级时遇到的分类器更新、样本数量不平衡、硬件条件限制问题,提出初步解决方案。利用基于密度的聚类和人工免疫方法处理原始数据;提出基于代表样本点的混合学习方法;利用支持向量机和仿真案例验证所提方法。结果表明所提方法能够解决上述问题,有助于基于数据的机内测试设备设计与升级。     

GSVM:一种支持Gather/Scatter的向量存储器

宽单指令多数据流(Single Instruction Multiple Data, SIMD)架构数字信号处理器一般都能高效支持地址连续或等距跨步等规则应用的向量访存,但对于科学与工程计算中广泛存在的不规则应用的数据访存则带宽利用率往往较低,从而大幅降低了其整体运算能效。为了提高不规则应用的向量访存性能,基于某SIMD数字信号处理器的体系结构,设计了一种支持Gather/Scatter访存的向量存储器GSVM。通过设计与SIMD宽度相匹配的向量地址计算单元和合适深度的冲突缓冲器阵列,实现了Gather/Scatter指令向量地址计算、仲裁与缓存的全流水访存操作。实验结果表明,相比以前不支持Gather/Scatter访存的存储器,GSVM在增加22%的硬件代价基础上,基于稀疏矩阵向量乘的测试程序集获得了2～8的性能加速比。