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131.
卫星数传调度问题是一个具有多时间窗口、多资源约束的优化问题。针对该问题,建立了卫星数传需求模型、任务模型和调度模型。在建模过程中,采用了框架模型形式,把问题中的主要约束封闭于每个数传任务中,这在降低调度模型复杂度的同时,也降低了调度算法设计难度。还提出了调度算法设计思想,并设计了一基于灵活度的调度算法。仿真表明,所建立的模型及算法对解决卫星数传调度问题是可行的。 相似文献
132.
空间连接聚集是一种常用并且非常耗时的空间数据库操作,特别是在面对大规模空间数据集时,单机运行环境难以满足其对时空开销的需求,如何设计高效的面向云计算环境中的分布式空间连接聚集算法越来越受到人们关注。Map-Reduce作为云计算的核心模式受限于其扁平化的串行扫描操作模型,常被用来加速非索引的空间连接操作,现有工作尚无将Map-Reduce和R-树索引结合来处理空间连接聚集。因此,提出了基于R-树索引的Map-Reduce空间连接聚集算法(RSJA-MR)来更高效地返回连接聚集结果。提出一种分布式R-树索引结构以支持大规模空间数据的索引,RSJA-MR算法利用分布式R-树生成任务集,任务集的执行满足无依赖并行计算模式,很容易在Map-Reduce框架中进行表达。文中提出一种实时缓存策略以支持索引并发访问。实验结果表明:相比非索引的Map-Reduce连接聚集算法,在空间交叠连接聚集查询上,时间性能最少提升8%,在空间包含连接聚集查询上,时间性能最少提升近35%。 相似文献
133.
在可视卫星数少于4颗、无法进行传统导航解算的恶劣环境下,导航接收机可利用外部高程气压计提供的高程或者内部守时模块的钟差等信息进行应急辅助定位。在该应急辅助定位工作模式的误差分析中,传统导航定位误差传递模型无法适用。针对此问题,本文在研究三星结合高程、三星结合钟差、双星结合高程钟差等几种应急辅助定位原理的基础上,给出了新的应急辅助定位误差传递的分析模型,利用仿真算例验证了该模型的正确性。最后通过对定位精度的分析,说明根据卫星分布特点可以按照本文方法量化得到伪距测量与辅助信息的精度的最优数量级关系,可以用最小代价实现定位精度的提升。该结论可指导接收机外部辅助器件的选择。 相似文献
134.
针对卫星网络组密钥管理的重要性,提出了一个可认证的基于门限秘密共享的组密钥管理方案.结合卫星网络的动态拓扑结构特点,将地面站作为组成员的身份注册中心,以实现对组成员的身份认证,确保节点的合法性.为了提高组密钥的生成效率,选取≠一1颗可见时间长的卫星构建组密钥份额分发中心,降低了组密钥联合生成过程中的通信量.组密钥协商无需安全信道,节省了系统资源.安全性及性能分析表明,该方案不仅具有较强的安全性,而且还具有计算和通信量小的优点.参数分析表明,门限值k与组密钥更新周期T是影响方案安全性的2个重要因子. 相似文献
135.
张倩 《武警工程学院学报》2013,(6):59-62
针对当前在云计算中身份认证机制个人信息容易泄漏的问题,提出了一种云计算中的身份认证协议。协议的安全性是基于离散对数的难解问题。协议模型由用户、云服务提供者和注册实体等三个实体组成;通过先属性注册协议、后身份认证协议两个步骤完成整个认证过程;从用户伪装身份和云服务提供者盗取身份信息两个角度,对协议的安全性进行了分析;通过与云计算中基于公钥生成器的协议进行对比以及实验仿真,证明了该协议在对承诺的注册和认证时间上的优越性。 相似文献
136.
137.
导航信号模拟器需要模拟电离层引起的信号延时和色散效应,对于传统BPSK信号,模拟器基于单频假设,通过直接调整码相位和载波相位之间的相对关系来模拟电离层的影响。新一代卫星导航信号广泛采用的BOC (Binary Offset Carrier)调制信号具有更宽的带宽,作单频假设会引入不可忽略的电离层延迟建模误差。论文提出了基于双边带模型的高阶BOC信号高精度模拟方法,并仿真验证了算法的正确性。该方法可应用于导航信号模拟器实现BOC信号电离层色散效应的模拟。 相似文献
138.
139.
以中继卫星(Racking and Data Relay Satellite,TDRS)为研究对象,以有色Petri网(Colored Petri Net,CPN)为数学工具,根据自顶向下的原则和层次化建模思想,提出一种基于CPN的TDRS操作规划模型,该模型分为顶层模型、控制模型、前向链路数据接收任务与发送任务的操作规划模型和返向链路数据接收任务与发送任务的操作规划模型,有效地描述了TDRS的动态行为特性。最后,通过仿真实验得到了TDRS操作规划方案,验证了所建模型的有效性。与PDDL模型比较分析表明:所建模型可以有效引入TDRS的领域知识,能够有效提高求解效率。所建模型可以为TDRS操作规划方案的制定提供理论参考。 相似文献
140.
随着计算机三维视觉的广泛应用,近几年基于深度学习的点云处理算法得到了大量研究,而耗时耗存储的缺陷较大程度限制了其在移动端的部署应用。基于改进损失函数的总体思路,提出了一种新的点云深度模型压缩框架,将知识蒸馏方法引入二值量化模型中,同时考虑点云聚合操作的特殊性引入了辅助损失项,改进的损失函数共包括预测损失项、蒸馏损失项和辅助损失项三部分。实验结果表明,和已有算法相比,所提算法可以获取更高的精度,同时对当前点云主流深度网络模型也具有良好的扩展性。 相似文献