分布式UDDI的数据一致性优化模型

UDDI注册中心本质上是一个存储着Web服务注册信息的数据库,针对分布式存储与检索体系架构中出现的数据不一致性的问题,提出了一种分布式UDDI的数据一致性优化模型。首先分析了分布式UDDI及UDDI的核心数据模型,以及在分布式环境下的异构数据源问题。在此基础上,分析了数据的一致性问题,构建了UDDI节点—数据模型间的可达性矩阵,最后研究了分布式UDDI的一致性数据存储策略。该优化模型能有效减少存储冗余和检索网络带宽的消耗。     

含有多普勒频率的毫米波/红外融合滤波算法

由于毫米波雷达(MMV)和红外(IR)两种传感器在跟踪目标方面具有各自的优势,故使用两种传感器进行数据融合可以得到较单一传感器更高精度的目标数据,从而提高滤波精度。针对上述两种传感器的特点,对采样数据进行时空对准,结合UT变换思想,并在此基础上提出一种含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。新算法较单一MMV或者IR传感器滤波算法精度有了明显提高,并且较MMV/IR融合的传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的精度也有提高。仿真结果证明了新算法的有效性和合理性。     

本体驱动的多分辨率联邦一致性维护方法

传统的聚合解聚方法仅能解决语法层的数据聚合解聚的参数静态匹配问题,却不能解决联邦一致性的其他两个重要的方面:数据的语义匹配合理性及联邦运行中的动态一致性。为了解决以上两个问题,提出了一种本体驱动的多分辨率联邦一致性维护框架——OCM框架。该框架基于本体创建与融合技术构建联邦本体,通过邦员本体与联邦本体间的映射,解决了联邦数据匹配的合理性问题;基于聚合解聚方法,引入管理与协调联邦实体状态的邦员,通过合理设计联邦的实时对象更新及交互机制,实现了联邦实体状态的实时一致性。实验结果表明:OCM框架能有效保持联邦中多分辨率实体的状态一致,并且由于联邦本体的可重用性,对邦员的增加与退出不敏感,因此联邦的重组合也具有一定的借鉴价值。     

面向诸元计算精度鉴定的二次抽样试验设计方法

针对诸元计算精度常规试验方法的缺点和不足之处,提出了"二次抽样"的试验设计方法,在一次抽样的基础上,通过对试验结果进行分析,进行第二次有针对性的抽样试验,并采用贝叶斯估计方法,对两次相关联的试验结果进行综合评价。最后采用该方法对某型炮兵指控系统的诸元计算精度进行了检验,证明了该方法的实用性和有效性。与常规试验方法相比,二次抽样法对诸元计算中各变量不同值域的权重进行了重新分配,其计算结果对被试装备的实际性能更具有指向性。     

基于模糊数学的火险探测系统设计

针对火灾探测的特点和误报、漏报等问题,提出基于模糊逻辑论的数据融合算法,以提高火灾探测的准确性。运用单片机技术,设计了火灾探测系统的软硬件构成,并通过dsPIC与上位机的串行通信,实现了火情的距离监测。     

隶属度信息辅助的红外多目标模糊关联算法

针对红外多目标跟踪,利用红外序列图像中目标隶属度信息建立改进的多目标关联算法。该算法是基于模糊c均值聚类方法,以红外目标运动状态和背景环境变化引起的红外目标隶属度信息变化为选择门限,适时切换算法赋值策略,以提高特殊环境下多目标关联的适应性。通过仿真对比证明了该方法具有更好的跟踪精度和稳定性。     

某型导弹自动测试设备数据采集系统的设计与实现

给出某型导弹自动测试设备中数据采集系统的设计方案,对系统设计中通道放大器、数据采集控制、双端口RAM等关键问题做了较详细的分析。     

模糊神经时延 Petri 网的信息融合模型

将模糊逻辑与融合技术相结合得到了一种模糊信息融合方法,然后用时延Ｐｅｔｒｉ网对此信息融合系统建模,并给出了信息融合系统反应时间的一个计算公式。然后将人工神经网络应用到时延Ｐｅｔｒｉ网中,提出了一种多传感器信息融合的模糊神经时延Ｐｅｔｒｉ网模型。     

驻留内存技术在计算机通信中的应用

对坦克电台数据传输系统做了进一步探讨,重点研究中断服务程序的设计思想及内存驻留技术在计算机通信中应用的基本方法.     

基于几何法和信息融合的2D雷达目标高度估计

在由 2 D雷达组成的雷达网中 ,首先用几何方法得到了 2个目标高度估计值 ,然后利用信息融合思想 ,在最小均方误差估计准则下得到了目标高度估计融合值及其方差表示。仿真计算表明 ,基于融合方法得到的高度估计较之只用几何方法得到的高度估计 ,性能得到了明显的提高。