基于WSN的目标探测与分类算法

针对WSN监测系统的目标检测与分类问题,提出一种基于直觉模糊推理(IFR)的多源数据融合方法。由模糊推理的思想,设计各状态变量的属性函数。根据目标声强变化和引起的地磁场变化的模型,设计模糊推理规则,并检验了所建规则的合理性。理论分析与仿真结果的对比表明算法能准确地对目标进行分类,且运算量小,适用于计算能力较弱的WSN节点。     

地籍数据库点线拓扑一致性并行检查方法

针对拓扑检查算法复杂、计算量大,串行计算已远不能满足海量地籍数据高效拓扑检查需求的问题,在分析了点线拓扑关系的并行特点基础上,将界址点的数据划分方法与界址线的QR空间索引方法相结合,实现了界址点与界址线的并行拓扑计算。用某地区实际的界址点集与界址线集对点线拓扑并行检查进行实验。测试结果表明:并行检查算法的并行效率随着进程数的增加而有所衰减,但稳定在30%以上,加速比达到5以上,且相比于Arc GIS效率提升了30倍以上。并行检查方法以工具的方式集成应用于高性能地理计算平台中,应用效果良好。     

一种面向语义正确性的关系数据库访问方法

从异构关系数据源中获取语义正确的信息是当前利用数据资产辅助决策所面临的一大难题.为解决这一问题,提出了一种研究面向语义正确性的关系数据库访问方法(SCORDA).SCORDA方法采用DL -LiteNOWL本体作为支持数据访问任务的概念视图,在本体的表达能力和推理复杂度之间做了一定折中;SCORDA方法通过LAV+ GAV的映射方式建立本体与关系数据源之间的语义关联,兼顾了模式异构和阻抗失配问题;此外,SCORDA方法采用了一种动态ABox结构,即时从异构关系数据源中恢复虚拟对象,并且利用动态ABox进行实例检测推理任务,通过本体的模型语义来保证数据访问的正确性.通过原型系统验证了该方法的可行性.     

信息知识库中的数据可用性恢复策略

信息知识库在工业生产中能够提高生产效率、降低资源消耗,但数据失效频率高。针对多节点失效重构的纠删码策略较少,且未充分考虑失效数据重构时各参与节点间的链路关系,导致重构效率较低。针对信息知识库数据失效,提出一种新的重构策略。根据节点的数据处理能力,选取数据处理能力最高的新生节点为路由节点;依据路由节点与候选供应节点及剩余空闲节点的链路带宽,确定供应节点及新生节点,从而构建数据重构网络拓扑,提高失效数据重构效率。实验结果证实,与传统纠删码策略性能比较,该方法有较短的重构时间和较高的重构成功率。     

机动发射条件下助推滑翔导弹射击诸元快速解算

针对机动发射条件下助推滑翔导弹对全程弹道快速生成的迫切需求,在弹道设计中选取7个关键性控制量参数作为全程弹道射击诸元,并提出与之相对应的诸元解算算法。将全程弹道分为助推段、初始下降段、滑翔段和俯冲攻击段,在统一化运动模型描述的基础上,运用参数化迭代的思路,依次对不同飞行阶段诸元进行了快速求解,满足多种复杂约束条件。在全程诸元迭代解算模式的基础上,提出助推段沿用中心弹道诸元,仅对其他射击诸元进行重计算的部分诸元迭代解算模式。仿真结果表明:采用所提助推滑翔导弹射击诸元快速解算方法,可在大范围机动条件下对远距离地面固定目标进行快速精确打击。     

用于DDR3访存优化的数据缓冲机制

为提高DDR3控制器访存效率,设计了基于DDR3存储器预取访问数据长度的数据缓冲机制,将访存请求分为三种基本类型并分别排队处理,降低数据丢弃和实际动态随机访问存储器访问发生次数。针对图像和视频类应用程序的实验结果表明,相对于传统先到先服务的DDR3访存控制器,该机制取得了平均21.3%、最好51.3%的性能提升,硬件开销在可接受范围内。     

图像标注研究及其在情报处理中的应用

图像数据具有直观、信息量丰富等特点。图像标注方法通过获取图像特征,训练语言模型,实现用自然语言自动描述图像信息。简要介绍了图像标注方法的分类及其相关关键技术。研究表明,通过对大规模图像的自动描述,能更好地管理、分析海量图像信息,能高效地对图像进行分类、检索。结合特定的信息处理技术,图像标注可用于发现有价值的情报信息,为国防安全、战略决策等提供信息支撑。     

并行离散事件仿真中的DDM机制实现

在并行离散事件仿真系统中实现仿真模型间的互操作机制需要引入类似HLA中定义的声明管理(DM)和数据分发管理(DDM)服务.我们开发的KD-PADSE高性能并行离散事件仿真环境采用谓词断言和对象代理方法在面向对象的并行离散事件仿真系统中实现了基于平行结构和事件调度机制的声明管理(DM)和数据分发管理(DDM)服务.在以千兆以太网互联的10节点Linux集群计算机上,采用DDM机制后仿真模型每秒(物理时间)可以进行1万次属性更新,是没有采用DDM机制时的20倍,在功能性和性能上验证了该DDM机制在并行离散事件仿真系统中的适用性.     

基于Tornado码的复制算法

面向Internet的分布存储系统具有数据种类多、数据量大、分布广泛等特点,为了提高分布存储系统的数据访问效率,提出了一种基于Tornado码的复制算法。与传统的复制算法相比,基于Tornado码的复制算法能够提供更高的可用性、持久性和安全性,并且具有更低的存储开销和带宽开销。     

弹道数据处理融合算法的并行计算

针对参考文献[1]中提出的融合多信源信息的融合算法,讨论了其中大计算量的测元遴选问题,并给出了它的并行算法。最后详细地分析了此并行算法的高效性和可扩展性,给出了加速比的仿真结果