并行生成卷积网络图像修复算法

为解决修复纹理精细、背景复杂图像中大面积不连续语义缺失时存在的边缘伪影和语义不连续的缺陷,提出一种并行生成卷积的残差连接图像修复算法。将残缺图像输入一个两列平行卷积的结构修复网络得到两个具有不同感受野大小的图像分量,通过共享解码合并两个图像分量并计算输出的L2损失优化网络。将结构修复网络的输出送入包含残差连接与注意力机制的细节修复网络,融合上下文信息,改善修复细节能力。使用全局与局部鉴别器和预训练视觉几何组网络计算损失,对修复网络进行整体判别优化,增强修复结果的整体与局部一致性。在国际公认数据库上验证提出算法的性能,实验结果表明：提出算法可以有效修复复杂背景且包含精细纹理的大面积不规则缺失区域,提升图像细节、语义和结构的真实性与完整性,其峰值信噪比和结构相似度优于经典的对比算法。     

高速并行Gardner算法设计与实现

随着空间探测任务逐步增加、空间信道频谱资源日趋紧张,传统Gardner定时同步算法已经无法满足高速数传系统高通量、高可靠性的需求。为了提高Gardner定时同步算法的吞吐率并增大可纠正误差范围,提出一种高速并行Gardner算法。为了保证插值精度同时减少乘法器消耗,设计了一种并行分段抛物线插值滤波器;为了便于并行流水线设计和最佳采样点选取,构建了计数模块和定时缓存调整模块;为了提高等价吞吐率,重构了流水线并行环路滤波器结构和并行数控振荡器结构。结果表明,该算法等价吞吐率可达1 739.13 Msps,数字信号处理器资源消耗可减少44%,可纠正2×10^-3的定时误差。     

拟带宽 Toeplitz 系统的秩 1 修正算法

本文以带宽Ｔｏｅｐｌｉｔｚ系统的快速并行解法为基础,通过建立秩１的修正格式讨论了拟带宽Ｔｏｅｐｌｉｔｚ系统的一种快速并行算法,其串行运算量为９ｎｈ＋Ｏ（ｈ）．设ｐ为处理机台数,当ｐ≤ｎ时,并行运算量为　;当ｐ＝３ｎ时,运算量为２ｈ￣２ｌｏｇ２ｎ＋Ｏ（１）,其中ｈ表示拟带宽宽度。     

面向应用的分布式多机联合计算的系统设计问题

随着计算机应用向分布和异构发展，如何建立一个具有良好性能价格比的分布式多机联合计算系统是当前计算机应用开发者遇到的重要课题。文中结合分布式仿真应用实例，对多计算机联合计算的系统划分、数据通讯机制和高性能并行计算问题进行了论述。     

一般机构的解耦运动

运动解耦的机构容易控制 ,并且可以达到更高的运动精度。然而随着机构学不断发展 ,尤其是并联机构的出现 ,很多机构不具有运动解耦的性质。对于并联机构 ,可以得出结论 ,运动不解耦才是其本质特征。因此有必要研究一般机构实现的简单运动 ,并定义为解耦运动。解耦运动对机构的运动控制和轨迹规划都有一定意义。使用螺旋理论 ,给出了解耦运动的定义、分类 ,及机构存在解耦运动的必要条件和充分特例。最后通过一个二自由度转动机构的设计实例 ,综合了上述概念和方法。     

并联机构的奇异位形分析及冗余驱动控制方法

运用微分几何的方法分析了存在于并联机构中的各种奇异位形。采用冗余驱动方法解决并联机构奇异位形的控制问题。设计并实现了平面二自由度并联实验装置 ,并进行了冗余驱动控制实验     

基于共进化的多任务分配与调度

在考虑多种约束关系基础上 ,提出一种并行与分布式系统中多约束关系的任务分配与调度的共同进化遗传算法。仿真试验结果表明所给算法比传统单种遗传算法更能有效地进行多任务分配与调度 ,具有一定的工程价值     

金属热防护系统瞬态热分析的并联一维模型

建立了可重复使用运载器金属热防护系统瞬态热分析的并联一维模型.根据热防护系统的结构特点划分了多条热流通路,将各热流通路离散化后给出了单条通路瞬态传热的隐式差分格式,采用热平衡法推导了串、并联两种类型公共节点的局部控制方程,并给出了传热问题中常见边界条件的统一表达式,最终形成了总体控制方程.通过数值计算获得了热防护系统瞬态温度场.计算结果表明:采用并联一维模型可以更真实、更准确地反映热防护系统的传热过程,对于热防护系统结构优化设计有较高的参考价值.     

并联系统可靠性分配的模糊层次分析法

综合考虑影响系统可靠性分配的定性因素和定量因素、影响因素的模糊性以及系统的结构组成.利用层次分析法可集定性与定量分析于一体,从而确定出各影响因素对可靠性分配的权重向量;模糊数学理论进而确定出分系统之间可靠性水平的相对比重;进行模糊变换最终进行并联系统的可靠性分配.结合实例分析,对并联系统运用模糊理论和层次分析法相结合的方法进行可靠性分配科学、合理,便于工程应用.     

Linux下某型制导弹目标跟踪并行算法

针对某型电视制导弹的图像特点,在Linux平台上设计了一种并行算法用于完成目标跟踪.算法思想:将制导弹的目标跟踪任务划分为图像采集、纠旋、显示和目标跟踪,程序中创建两个线程用于完成该任务;其中线程1完成图像采集、纠旋和显示;线程2完成目标跟踪.实验表明该算法实现了Linux环境下图像的实时采集、纠旋、显示和目标跟踪,与Windows下的目标跟踪算法相比,该算法有效的节省了资源.