基于心理调查和空间干预的人群心理仿真

突发危机事件中人群心理评估是当前危机管理急需解决的难点问题.由于突发危机事件群体心理数据采集的困难性和人群心理变化的复杂性等原因,传统方法很难准确评估群体心理效果.随着计算机科学的发展,建模仿真成为解决这类问题的有效手段.以复杂适应系统理论为指导,采用基于Agent的建模与仿真方法,研究外部事件刺激下群体的心理行为,构...     

基于磁盘阵列的高速数据录取系统实现方案

本文提出了一种基于磁盘阵列机的高速数据录取系统的实现方案,该系统采用脱机方式进行高速大容量的数据录取,实验结果证明该系统的持续数据传输率达到 ７０ Ｍ Ｂ／ｓ,存储容量最大可达到 １８４ Ｇ Ｂ。     

基于双星编队SAR的差分干涉研究

结合系统特点,分析了利用双星编队SAP,进行差分干涉测量的特殊性和优越性,对双星编队SAR的立体基线进行分解,得到了差分干涉的有效基线分量,建立了双星编队SAR的差分干涉模型,并利用冗余图像采用数据融合的方法提高了测量精度,用地形形变量检测的仿真实验验证了模型和方法的正确性和有效性.     

面向重用的BOM概念模型相似度评估研究

针对BOM概念模型重用的问题,提出了概念模型相似度用于描述两个概念模型之间的相似程度.并提出相似度评估算法用于计算概念模型之间的相似度.根据概念模型的定义,将相似度的计算归结为名字相似度计算和最优匹配计算两个基本过程.研究了算法中接口权重参数和行为权重参数的不同组合对算法查准率和查全率的影响.通过对JC3IEDM数据模...     

HLA数据回放及其可通用性问题研究

为了给HLA分布仿真系统提供运行数据的回放能力并解决各种回放策略都必须面对的数据完备、时序准确、运行高效及回放方法的可通用性等问题,对HLA联邦中的数据回放问题进行了研究,分析了HLA仿真中的回放需求以及HLA对回放实现技术的影响,指出回放方法的可通用性实质上是联邦独立性的概念,研究了将回放数据对象化处理的方法,针对成员式数据回放策略、基于对象序列化技术和成员自动生成技术提出了一种可通用的HLA数据回放实现方案,最后介绍了通用HLA数据回放工具的应用情况。     

多GPU的可压缩湍流并行计算

利用CUDA Fortran语言发展了一种基于GPU的计算流体力学可压缩湍流求解器。该求解器基于结构网格有限体积法,空间离散采用AUSMPW 格式,湍流模型为k-ω SST两方程模型,采用MPI实现并行计算。针对最新的GPU架构,讨论了通量计算的优化方法及GPU计算与PCIe数据传输、MPI通信重叠的多GPU并行算法。进行了超声速进气道及空天飞机等算例的数值模拟以验证GPU在大网格量情况下的加速性能。计算结果表明相对于Intel Xeon E5-2670 CPU单一核心的计算时间,单块NVIDIA GTX Titan Black GPU可获得107至125倍的加速比。利用四块GPU实现了复杂外形1.34亿网格的快速计算,并行效率为91.6%。     

中继卫星调度问题的CSP模型

中继卫星在地球同步静止轨道上运行,既能直视中、低轨道用户航天器,又能直视地面站,是沟通用户航天器与地面站的桥梁。中继卫星调度问题是一类非常重要的调度问题。基于约束满足理论,通过分析中继卫星调度问题的特点与约束条件,建立了中继卫星调度问题的CSP模型。利用卫星工具箱STK进行模拟仿真,对CSP模型进行了求解。结果表明,所建立的CSP模型是合理的。     

近地卫星Ka频段数传链路抗雨衰自适应模式设计

针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象,采用自适应编码调制(Adaptive Coding and Modulation, ACM)技术能够充分利用链路资源,相对于传统的固定编码调制方式,进一步提高链路的数据吞吐量。提出近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法,在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型,根据链路预算的信道状况确定ACM选用模式;采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计,有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明,无论晴天还是雨天,采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法,能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。     

栅格数据处理中邻域型算法的并行优化方法

随着并行计算的成熟,众多数据密集型的栅格处理算法亟需利用并行计算来缩减执行时间.针对其中一类邻域型算法,构建了用于估计是时间代价的串行/并行时域模型,分析了各个组成的代价影响因素,提出了降低数据I/O代价的并行I/O方法和降低数据通信代价的光圈预测方法.实验证明,所提的两个优化方法可以使邻域型栅格处理算法的并行程序更加充分地利用并行计算资源,进而在一般并行化的基础上进一步提升其并行性能.     

一种能量高效和均衡的无线传感器网络分簇数据融合算法

在无线传感器网络中,如果传感器节点之间的能耗不均衡,一些能耗进度较快的节点会过快失效,继而导致网络过早无法正常工作。为了解决分簇无线传感器网络在数据收集过程中所存在的节点之间能耗不均衡问题,提出了一种新的分簇数据融合算法。该算法将网络划分为大小不等的栅格,并根据剩余能量使簇首分别在每个栅格的节点中轮转。簇首消耗的能量越多,其所在的栅格也越大,栅格内有更多节点参与簇首的轮换以分担能量负载。通过该方式,算法能够提高节点的能耗均衡程度。另外,考虑到无线传感器网络的能量受限,算法还采取了一系列措施以节约能量。仿真实验结果表明,算法在能量使用效率、网络生命周期以及能耗均衡程度三个方面都具有较好的性能。