一种支持高效并发访问的移动对象索引

针对移动对象当前及未来位置索引不能有效支持多用户并发访问的问题,提出了一种支持高效并发访问的移动对象索引CS2B-tree(Concurrent Space-filling curve enabled Cache Sensitive B+-tree)。该索引结合了Bx-tree和CSB+-tree的特点,因而能够支持对移动对象进行预测查询且具有缓存敏感特性。重点研究了一种针对CS2B-tree的两层锁并发访问机制,特别是设计了一种网格锁备忘录结构,使得索引能够支持多任务并发执行。基于并发访问机制,分别提出了CS2B-tree的并发更新算法及并发预测范围查询算法。实验表明,相对于Bx-tree,CS2B-tree的并发访问的吞吐量提高了15.1%,响应时间减少了14.9%。     

一种面向目标的伪彩色图像融合算法

针对远距离红外与可见光融合图像中目标不突出的问题,提出了一种面向目标的伪彩色图像融合算法。基于目标特征将红外图像分割为目标区域和背景区域,以人类视觉的生物机理和感受野的数学模型为基础,利用差分高斯函数(Difference of Gaussians,DOG)模拟视觉拮抗特性,对目标区域和背景区域用改进的感受野模型和不同的彩色映射规则进行伪彩色图像融合。实验结果显示:该算法能够保留图像共有特征,突出独有特征,融合图像色彩自然、目标突出,具有良好的视觉效果。     

海战场移动自组织网络构建设计

面向海战场信息网络建设需求,结合移动自组织网络无中心、组网灵活,抗毁性强等特点,从移动自组织网络体系结构设计入手,研究海上移动自组织网络的组网技术,并提出一种适用于海战场信息网络动态组网的构建方法。     

移动计算终端多途径自适应的信息传输设计

以移动计算系统的网络传输为背景,提出了系统多途径自适应信息传输设计.此设计根据传输信息类型和网络传输途径的状态,按照一定的规则,自动选择一种传输途径进行传输.用户只需简单地参与或者无需参与,即可完成多途径传输任务.与全人工的多途径选择传输相比,此设计提高系统传送信息的效率.     

分层分布式分群监控体系下的网格资源发现机制

网格中资源发现机制是把资源提供者和资源请求者联系起来的重要环节.在分析分层分布式分群监控体系结构和现有资源发现机制的基础上,提出将集中式目录服务、资源路由表和移动代理三种机制相结合的网格资源发现机制.实验验证该机制在小范围内查找具有性能高效的特点,而在大范围内查找减少了资源发现代理的分发数量,降低了系统消息的负载,进而降低了网络资源的占用.     

警戒雷达被干扰时探测范围的实时计算方法

目前对警戒雷达抗干扰能力的研究大多以效能评估为主,具体探测范围要通过雷达抗干扰实验实际测量获得,不仅成本高、测量数据量大.而且不易实现.针对现代战争中警戒雷达所处的复杂电子干扰环境,给出了机动警戒雷达被多个远距离支援干扰机干扰时探测范围的实时仿真计算方法,对警戒雷达的威力范围或者干扰的压制范围作出定量估算,在这对于研究远距离支援干扰的时机方法和评估雷达的抗干扰性能均具有重要意义.该方法已应用于模拟训练系统中,并获得了令人满意的效果.     

潜艇使用自航式声诱饵防御声自导鱼雷模型研究

针对潜艇如何使用自航式声诱饵防御声自导鱼雷,分析了自航式声诱饵的初始航向范围,并建立了相应的防御模型.然后采用线性规划方法,求取最优的潜艇规避角度和诱饵航向.最后时典型态势进行仿真计算,结果表明,采用该方法得出的结果与实际作战基本符合,从而验证了模型的正确性.     

基于推算定位和超声波定位融合的机器人自主定位技术

针对室内环境下的机器人定位问题,首先介绍了用鳊码器进行推算定位的原理和算法,为了解决在长距离导航时带来的累积误差.在机器人移动过程中,超声波传感器与已知路标的距离实现精确测量的前提下,通过卡尔曼滤波算法对测量数据进行融合,修正累积定位的误差,进行精确定位.实验结果表明,该方法从原理上是可行的,可以应用到机器人的定位导航中.     

一种开放式视频管理框架

对视频进行有效管理的依据是其“内容”。视频具有多模态性,其内容也具有层次性,可用三维模型来描述视频内容。据此,提出了一种开放式视频管理框架。在该框架中,视频中的各层内容与视频数据相对独立地存储与管理,用关联机制建立起视频数据与内容的联系。通过这种机制,能够形成视频数据与内容之间的多种逻辑描述,适用于对多种视频的管理,并且可以对视频进行“多模态查询”。     

低轨移动卫星异步多用户检测算法

介绍了一种适合在低轨(LEO)星载接收机上运行、低复杂度的异步CDMA多用户检测算法,能够有效对抗强多用户干扰和大多普勒频移。基带信号通过码片滤波后以码速率采样信号作为观测信号,然后利用Kalman滤波算法对各个用户信号进行分离。状态方程综合考虑了多普勒频移、定时误差。该算法能够抵抗高达35dB的远近效应,并且对频率和定时误差不敏感。