面向空间操控仿真的任务调度微服务策略

针对大型空间操控仿真试验中TB、PB量级的遥测参数、载荷数传等指数性增长的数据交互计算压力，以及海量多源异构仿真模型的并发调用对传统服务架构带来的挑战，构建了面向空间操控仿真的任务调度微服务(task scheduling microservice for simulation, S-TSM)解决方案。借助混合式微服务调度技术，建立以负载迁移模型为核心的双引擎动态任务调度平台，规避负载均衡震荡并优化服务端节点资源分配，具备负载平衡周期短、计算任务响应迅速、高吞吐稳定性等优点。通过实地航天器试验仿真系统的实验结果表明，在满足海量操控仿真任务调度与操控对象交互数据高吞吐处理需求下，S-TSM与Xxl-job、Elastic-job、Spring Cloud任务调度架构相比，单次业务平均响应时延分别缩短0.10 s、0.25 s、0.92 s,与轮询、比率、弹性分片等其他负载平衡算法相比，平均负载平衡耗时缩短1.90 s,具备一定的竞争力。     

复杂装备维修训练通用仿真系统

提出了一个用于复杂装备维修训练的桌面虚拟系统,可以练习某些特定组件的维修拆卸.利用动态链接库实现了系统模块化的软件体系结构,保证了数据的封装和模块化.通过用户化过程设置了用于拆卸顺序规划和VR环境3D模型的数据库,在友好的用户界面的引导之下,用户通过在虚拟环境中的漫游和实时更新的维修信息的帮助下了解全部维修过程.系统能够在生成合理的拆卸顺序和确定配件方面提供智能辅助,而且原型系统提供了针对CAD模型文件的数据接口,系统可以被看作是一个"外壳".通过用户化工作将3D模型转化成系统可以接受的VRML格式,这样就可以非常容易地针对不同的维修任务建立虚拟环境.与沉浸式和增强型VR系统相比,这套桌面VR原型系统的硬件需求不会使训练任务局限于某个训练房间或特定的使用者.对于维修训练来说是一个便携、经济的解决方案.     

基于虚拟现实的地下洞室群可视化系统实现

针对地下厂房洞室群施工动态仿真的复杂性,基于桌面虚拟现实技术,利用高效的图形渲染引擎,开发地下厂房洞室群施工仿真可视化系统.将仿真结果与可视化系统相结合,建立可实时交互查询的虚拟工程施工场景,利用逼真的三维动画演示展现地下洞室群施工过程.该系统为用户提供了一个直观的、交互的平台,为工程设计、工程管理及工程认知服务.     

基于Linux的三维图形渲染平台的构建和优化研究

从精简和优化Linux操作系统的角度,对基于Linux的三维图形渲染技术进行深入研究,Linux内核可以自由定制、裁剪和修改,使得通过精简和优化将其改造为三维图形渲染专用的操作系统成为可能。构建了一个基于Linux的三维图形渲染平台,实现了在该平台上的三维图形渲染应用,并对该平台进行实时优化,研究了基于Linux的三维图形渲染平台的实时性问题:改进了标准Linux的时钟中断机制,实现了微秒级的时钟粒度,从而减少事件响应延时;针对多通道三维图形渲染系统的任务的特点,对调度算法进行研究,给出面向应用的二层调度器设计方案。     

基于响应时间的供应链契约协同分析

在分布式的供应链中,供应链企业通过何种契约方式进行协同合作,以达到最优化的系统整体目标,是供应链管理的一个重要研究课题.在一个两阶供应链系统中,基于不确定响应时间和时间敏感需求,构建了普通合作契约决策模型和收益共享契约决策模型;通过比较供应链总体收益,讨论了两种契约对供应链协同的影响;最后,在收益共享契约下,对基于供应链节点企业风险偏好的收益分配比例问题进行了探讨.     

基于MVC的试卷生成及主观题判卷算法研究

国内外成型的考试系统对客观题判卷已有成熟的算法,而对于主观题判卷还有待研究,因此设计一个MVC(Model View Controller)框架的试卷动态生成系统,提出一套主观题自动判卷算法是可行的。在试卷生成系统中,通过分布视图PartialView和组件加载技术ComponentConfig动态生成含文本框/复选框等控件的试卷页面;在主观题判卷算法中,提出双向遍历空间模型算法,它结合关键词双向匹配和向量空间模型计算关键词得分点和文本相似度。仿真结果显示系统能方便生成测试用卷,所设计的自动判卷算法也提高了自动判定分数的准确率。     

数据分发管理中变尺度动态网格法的应用研究

为了解决基于HLA的分布交互仿真中数据分发管理的现存算法数据过滤率低、仿真时间长而影响仿真结果和应用的问题.在对过去各种数据分发管理算法的深入分析基础上,提出了数据分发管理的变尺度动态网格算法.分析了网格单元尺寸与更新时间、数据过滤率、接收时间及排队时间的关系,并对该算法进行了理论证明和公式推导.通过将采用该算法的数据分发管理仿真系统与采用静态网格法的数据分发管理仿真系统及采用线性规划法三种方法对一简化的化工系统进行产品优化及能力均衡的对比研究,证明该算法有效的提高了数据过滤率、缩短了仿真时间、改善了仿真效果,验证了其有效性和实用性.     

供应链中准时采购的Stackelberg模型及决策

准时采购可有效缩短供应链整体响应周期,快速响应市场需求,实现供应链的运作。但在实践过程中,采购交付的准时性又成为供应链敏捷运作的瓶颈问题。从采购双方行为动机的角度出发,以有效的激励机制提高准时交货概率为目标,建立采购商为主方、供应商为从方的Stackelberg博弈模型;在模型的最优性分析基础上,讨论准时采购过程中采购商与供应商决策的交互影响关系;并在供应商完成采购订单所需的响应时间服从指数分布的假设下,分析采购商与供应商的最优策略及库存成本参数等对决策产生的影响。     

分布式仿真系统socket迁移

在分布式仿真系统进程迁移中,除了要保存、恢复仿真进程本身的状态,进程之间通信状态的保存与恢复也是关键。通信状态主要包括两部分:进程IP地址以及进程间的交互数据。我们通过截获系统调用的方式,在用户空间完成了上述通信状态保存与恢复,实现了socket迁移。其中连接错误的监控通过心跳机制实现;进程的IP地址及交互消息被修改的系统调用透明的保存在checkpoint文件中;基于保存的上述信息,我们实现了联邦成员和RTI之间通信关系的恢复。测试结果表明该系统可以实现socket通信关系的迁移。     

微博用户关系网络的结构研究与聚类分析

将个人微博用户关系网络作为研究对象,抓取了一个用户从开始注册到一定稳定期3个时间点的数据,构建了3个复杂网络,研究了该微博用户关系网络的结构属性变化,得出用户行为和影响力的变化.使用K-means聚类算法对微博用户关系网络进行了聚类分析,从使用目的角度将微博用户分为3种类型——普通社交型、个人兴趣型和信息散播型.微博服务商可以通过算法优化,根据详细的聚类结果更有针对性地进行页面和应用程序推荐,创造商业价值.     

一种改进的SRAM并行BIST电路设计

对系统嵌入式存储器进行测试是非常重要的,内建自测试(built inself test,BIST)方法是系统工作期间测试存储器的有效方法。基于存储器透明(Transparent)测试的TRSMarch算法,提出了一种改进的SRAM并行透明测试BIST接口电路。该电路适应不同大小的存储器,执行测试并响应测试中断,同时由于采用边界扫描单元,可以通过边界扫描结构(JTAG)对存储器进行有选择的测试。给出了相应BIST控制器的电路实现及其仿真结果。测试电路能实现TRSMarch算法,具有故障覆盖率高、硬件开销小的特点。     

网络中一边长度改变的最短路算法

本文提出了网络中一边长度改变的最短路算法，适合于大型网络中一边或几条边长度改变后各点对之间最短路的校正计算。     

高级分布式仿真中的数据收集技术研究

介绍了高级分布式仿真中数据收集的体系结构、存储方式以及事后分析等关键技术，并在此基础上设计了一个数据收集系统。该系统主要针对数据收集后在内存和磁盘中的组织，应用实时数据库技术来提高数据收集和数据导入磁盘的性能，并为数据的运行时使用提供了条件。对于数据收集后导入磁盘的算法以及分布式数据收集的体系结构，本文也作了初步探讨。     

二次正交解调算法及内建自测试的实现

在阵列信号采集系统中,为了获得48路多频段高频窄带信号的特征,提出了阵列信号正交解调的方案。详细比较了实现正交解调的两种计算方法,提出了阵列信号的"二次正交解调"算法以实现系统的实时信号处理,并给出了在FPGA中阵列信号"二次正交解调"的实现方案。采用内建自测试的方法对"二次正交解调"模块和数据传输通道进行验证测试,在单频正弦信号的基础上叠加伪随机序列作为测试激励,DSP作为响应分析器验证信号特征。通过FPGA实现并验证了"二次正交解调"算法和内建自测试的有效性。     

人工记忆优化算法

为了求解复杂函数优化问题,根据人类记忆原理构造出了具有全局收敛性的人工记忆优化算法. 在该算法中,每个记忆元对应着一个试探解; 将记忆原理的记忆和遗忘规律用于控制每个记忆元的状态转移; 记忆元的状态由与试探解相关的状态描述量以及记忆残留值构成,该值分为瞬时记忆、短时记忆和长时记忆三种状态类型,并依据记忆元接受刺激的强度被加强或衰减; 处在瞬时记忆、 短时记忆和长时记忆状态的记忆残留值衰减速度由快到慢,记忆残留值低于某个阈值的记忆元要被遗忘,不再被处理. 在记忆元状态转变过程中,记忆元从一个状态转移到另一个状态实现了对优化问题最优解的搜索. 该算法将试探解与记忆关联,使得试探解依据其质量好坏被自动分类; 处于长时记忆状态的试探解因其质量好,其部分变量的状态值将被传给其它质量差的试探解对应的变量,使其质量得到改善; 处于不同记忆状态的试探解交换信息时,只有很少部分变量进行状态信息交换,这样既可以使试探解的大部分变量的状态保持不变,又能使其质量得到改善,且可大幅减少变量处理个数,对于高维优化问题此举可大幅提高算法收敛速度; 随着演化的进行,质量差的试探解会不断被遗忘,被处理的试探解的数量会不断减少,因此,随着时间的推移,本算法的收敛速度将越来越快. 应用可归约随机矩阵的稳定性条件证明了本算法具有全局收敛性. 测试结果表明本算法的性能与现有的群智能优化算法相比,具有收敛速度快,求解精度高的优势.     

SAR成像信号的并行处理算法研究

对SAR并行成像处理进行了深入研究 ,在串行成像算法的基础上 ,提出了SAR并行成像处理的一种中粒度并行算法和一种混合FFT算法。中粒度并行算法针对SAR信号处理大数据量的特点 ,在系统内存有限的情况下 ,对任务划分进行优化 ,以提高系统处理性能。混合FFT算法将Cooley -TukeyFFT算法和WinogradFFT算法结合起来 ,使得FFT算法在通用平台上更高效地运行。在国产曙光系列并行机上的实验结果证明 :我们的研究工作是有成效的。     

基于记忆原理的Web入侵预警系统

为了克服预警系统普遍存在的有效记忆存储模式和预警反应模式缺失问题,降低虚警率和漏警率,通过分析Web攻击的一般过程和生物记忆的基本原理,建立了基于记忆原理的Web入侵预警系统模型。在该模型中,应用短时记忆容量限制理论来节省系统大量的存储空间,为系统的分布式扩展提供了良好的条件;应用长时记忆理论使系统能检测较长时间跨度的入侵行为;感应阈技术又能灵活调整系统的灵敏度。该系统建立在实时基础上,能及时有效地产生警报数据。实验检验证明系统能有效地对异常访问行为产生警报,变化形式灵活,对于短时间的爆发式异常访问和时间跨度比较大的异常访问行为都能给出准确的警报。     

基于粒子群算法的图像相关反馈研究

在浩如烟海的图像库中按用户的需求去搜索图像,传统的做法是基于图像的视觉低层特征进行检索。但是由于视觉低层特征与高层语义之间存在语义鸿沟,因此检索结果往往不尽如人意。研究者发现,将相关反馈技术引入图像检索中则能提高系统的检索性能。提出将粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)[1]引入基于内容的图像检索之中,通过用户对检索结果进行评价,系统通过学习来动态修改各特征的权值,从而达到模拟人类的思维,提高图像检索系统的检索性能,并通过实验证明该算法的可行性和有效性。     

一种简化的交互多模式算法

通过对交互多模式(IMM)算法在机动目标跟踪中的分析,发现该算法在实现过程中滤波模式的确定和模式间转移概率的确定,要求具有一定的经验知识,对不能获得准确先验知识的研究带来了一定的困难。针对这种情况,研究了一种简化的IMM算法跟踪模型,该模型通过检测目标是否发生机动,自适应调整Kalman滤波(KF)的部分参数,从而实现不受IMM算法中有限模式集合限制的机动目标跟踪。通过仿真实验,证明了该算法在机动目标跟踪性能方面与IMM算法具有相似的效果,而在计算复杂度和对先验知识的要求方面有所降低     

小波图像编码技术的改进算法

针对多级树集合划分编码算法(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)存在集合分割复杂,占用内存空间大的不足,提出了一种改进的新算法。该算法简化了分割排序策略,加入了幅值精细编码,在一定程度上克服了SPIHT图像编码算法的不足。实验结果表明,改进算法提高了编码速度,减少了内存的消耗,提高了图像复原的质量,是一种有效的图像压缩方法。