一种基于多Agent强化学习的多星协同任务规划算法

在分析任务特点和卫星约束的基础上给出了多星协同任务规划问题的数学模型.引入约束惩罚算子和多星联合惩罚算子对卫星Agent原始的效用值增益函数进行改进,在此基础上提出了一种多卫星Agent强化学习算法以求解多星协同任务分配策略,设计了基于黑板结构的多星交互方式以降低学习交互过程中的通信代价.通过仿真实验及分析证明该方法能...     

片上网络中一种单周期2GHz无缓冲路由器

近年来,无缓冲路由器由于不需要缓冲器而成为片上网络低开销的解决方案。为了提高无缓冲路由器的性能,提出一种单周期高性能无缓冲片上网络路由器。该路由器使用一个简单的置换网络替换串行化的交换分配器与交叉开关以实现高性能。虚通道路由器与基准无缓冲路由器相比,该路由器在TSMC65nm工艺下可以以较小的面积开销达到2GHz的时钟频率。在合成通信负载与真实应用负载下的模拟结果表明,该路由器的包平均延迟远小于虚通道路由器和其他无缓冲路由器。     

一种面向大规模HLA仿真的并行区域匹配算法

HLA仿真中,数据分发管理实现基于值的过滤,可以有效减少盟员接收冗余数据的可能性和网络中的数据流量。大规模HLA仿真系统在仿真推进中需要大量的区域匹配计算以维护数据分发管理的正确性。现有的区域匹配算法大多需要对所有区域进行匹配计算,造成了大量计算资源的浪费;同时,主要基于串行匹配思想,难以充分发挥多核平台的并行计算优势。针对现有区域匹配算法的局限性,提出了一种面向大规模HLA仿真的并行区域匹配算法,该算法能够实现对一次仿真推进中多个改变区域的并行匹配计算,同时在匹配计算中采用基于移动相交的基本思想,利用区域范围移动前后的历史信息,将匹配限定在移动区间之内,减少了大量的无关计算。理论分析与实验结果表明该算法尤其适合基于多核计算平台构建大规模分布式仿真的应用需求。     

一种安全私有云架构研究与设计

提出了一种安全私有云解决方案,是通过研究云计算安全体系模型,结合私有云架构特点设计的一种安全架构。与其他私有云解决方案相比,该架构安全系数较高,具有多层次、可扩展和强安全的特点。能够保证云用户安全快速登录云系统,使用透明加解密来保证用数据的可用性和安全性,实现了云数据的密文访问控制功能,增强了云存储数据的机密性,为私有云解决方案提供安全技术保障。     

基于VISA和SCPI的自动校准程序开发

描述了在VC++环境中开发的基于VISA接口标准的射频半实物仿真系统校准自动测试程序.利用VISA函数与接口无关、与操作系统无关、与编程环境无关的特点,通过GPIB总线和SCPI标准命令对矢量网络分析仪进行程序控制,达到空间辐射信号精确测量的目的,实现了目标阵列的宽带特性校准.     

编队多平台协同防空作战系统逻辑结构分析

本文旨在为舰艇编队实现多平台协同防空反导提供一种系统逻辑结构设计思路,通过提出具有三层逻辑网络的舰艇编队多平台协同防空作战系统逻辑结构,并分析三层逻辑网络的结构和功能,以及阐明三层逻辑网络间的信息传递逻辑关系,从而使编队内各舰艇作战系统网络化连接,实现了编队协同防空反导,最大限度地发挥了编队兵力兵器的整体防空作战能力。     

球谐函数法解地球扰动引力并行计算方法

随着导弹射程的增加,传统求解地球扰动引力的球谐函数法模型阶数增大,扰动引力的计算速度明显下降。为提高弹道导弹扰动引力的赋值速度,在现有条件下结合球谐函数法计算模型的特点,在并行计算平台上,应用流水线技术和任务交叉分配的方法,建立了球谐函数法的并行计算模型。通过仿真验证,该方法能有效地提高地球扰动引力的计算速度,得到较高的并行加速比和CPU利用率。     

基于IPSec的下一代高性能安全处理器的体系结构

IPSec是目前适合所有Internet通信的惟一一种安全技术。通过分析IPSec的处理过程,指出网络安全处理器的使用是IPSec协议高效实现的关键,并详细介绍了目前典型安全处理器的结构和应用。由于目前的网络安全处理器无法满足OC 48及其以上速率接口的处理要求,对下一代高速网络安全处理器的体系结构进行了分析和预测。     

(2015GIS)北斗静止轨道卫星信号盲区快速并行解算方法

北斗系统静止轨道卫星信号盲区解算方法复杂、串行计算耗费时间长,需在并行环境下利用更多的计算资源进行北斗盲区的快速解算。本文在分析北斗盲区解算原理与算法并行特征基础上,提出了基于动态盲区影响域的并行解算方法,并以栅格单元为并行粒度进行任务划分,实现了北斗盲区的高效并行解算。基于全国范围59景数字高程模型数据,利用8进程进行盲区并行解算,耗费时间约为5小时。实验测试结果表明：算法的并行效率随着进程数的增加有所衰减,但稳定在96%以上。基于本文方法实现的程序中间件已集成应用于高性能地理信息平台中,应用效果良好。     

并行规约与扫描原语在ReRAM架构上的性能优化

规约与扫描是并行计算中的核心原语,其并行加速至关重要。然而,冯·诺依曼体系结构下无法避免的数据移动使其面临“存储墙”等性能与功耗瓶颈。近来,基于ReRAM等非易失存储器的存算一体架构支持的原位计算可一步实现矩阵-向量乘,已在机器学习与图计算等应用中展现了巨大的潜力。提出面向忆阻器存算一体架构的规约与扫描的并行加速方法,重点阐述基于矩阵-向量乘运算的计算流程和在忆阻器架构上的映射方法,实现软硬件协同设计,降低功耗并提高性能。相比于GPU,所提规约与扫描原语可实现高达两个数量级的加速,平均加速比也可达到两个数量级。分段规约与扫描最大可达到五个(平均四个)数量级的加速,并将功耗降低79%。