基于卫星图像数据的服务器负载策略

文章介绍了卫星数据图像的存储,论述几种集群服务器的负载策略,提出一种自适应的负载均衡策略,并对以往策略进行了对比。对分布式分包路由(DPR)技术作了深入的分析,作者在测试评估的过程中,给出一种新的集群服务器方案。     

基于国产化服务器集群的海量数据处理负载均衡技术

国产服务器可控性强、安全性高,但处理性能较国外产品有较大差异。通过搭建国产服务器集群,可以达到所需的处理性能,但需要解决集群内负载均衡的问题。为改善目前航天海量数据处理服务器集群负载不均的现状,本文提出"动""静"结合的负载均衡方法。在数据接收环节采用静态负载均衡,利用LVS进行任务调度;在数据处理环节采用动态负载均衡,根据数据流量和服务器负载来分配处理任务。实验结果表明,该方法可以有效地均衡集群中各个服务器的负载。     

一种无人机集群对抗多耦合任务智能决策方法

针对复杂场景下无人机集群对抗中协同目标分配和突防轨迹规划等多耦合任务的决策问题，提出了一种集群对抗多耦合任务智能决策方法。首先，针对无人机集群对抗中耦合任务多和决策空间大难题，结合集中式和分层式架构的优点，设计了面向多耦合任务的混合式深度强化学习架构，可提升多耦合任务间的协同性和集群对抗效能；其次，针对轨迹规划序贯决策的稀疏奖励难题，设计了基于轨迹构造的一步式动作空间设计方法，可加快策略网络收敛速度；再次，针对强对抗条件下的场景不确定难题，基于无人机集群红蓝对抗仿真平台，设计了基于多随机场景的红蓝博弈训练方法，可增强策略网络的泛化性；最后，通过与传统方法、集中式架构方法和分层式架构方法进行对比，验证了此方法的有效性和先进性。     

星间网络安全路由选择算法研究

星间网络由于拓扑结构高动态变化、可靠性安全性要求高、节点处理能力有限等特点,使其有别于普通的地面互联网。文章通过分析星间网络特性,对其中安全路由选择的关键技术进行深入研究,提出了一种基于节点信誉度评价与负载感知机制的星间网络安全路由选择算法。该算法采用混合路由配置策略,根据网络实时情况对路由进行动态调整,加入节点信誉度评价策略,减小恶意节点对网络的影响,并且增加节点负载感知机制,根据当前节点负载情况调整路由。最后,文章通过仿真实验验证算法性能,验证了算法在数据包传输成功率方面的优势。     

星载异构计算环境下的能耗优化任务调度

针对航空航天探测等要求高可靠性、强实时性、低功耗的尖端领域,基于新型的异构多核计算平台对全迁移策略的支持,提出了能耗优化的实时任务调度算法。算法主要分为2部分:负载分配和任务调度。负载分配确定每个任务在不同的处理器集群上工作量的分配比例,并对系统的能耗进行优化。任务调度在负载分配的基础上,采用时间片划分的思想对已分配的任务进行合理调度,保证每个任务都能满足系统约束条件。将此算法与现有的SA算法和Hetero-Split算法进行对比,实验结果显示:此算法比Hetero-Split算法在寻求可行性任务调度方案方面相当,但强于SA算法;在能耗比方面,此算法比Hetero-Split算法在系统总能耗方面有大幅度的降低,降低比率约为23%～24%。     

机动发射弹道导弹集群诸元快速规划

针对机动发射条件下弹道导弹集群的飞行诸元快速规划问题，将神经网络预测与最小二乘优化相结合，提出了一种弹道导弹发射诸元快速规划方法。首先分析了弹道导弹助推段飞行策略并选取适当的发射诸元，以发落点信息为输入，设计双隐藏层诸元预测网络，通过弹道仿真获取弹道数据建立数据集完成网络训练，利用该网络可以得到发射诸元迭代初值。在此基础上，为了消除数据集中样本数据不平衡对发射诸元规划精度的影响，以落点射程、横程、高程偏差最小为指标函数，结合最小二乘优化方法进行迭代获得发射诸元精确解。最后在典型发射场景下，进行了弹道导弹集群机动快速发射仿真验证。结果表明，该方法相较于传统方法可显著提高计算速度与精度，且在给定的大范围机动条件下，能够满足弹道导弹集群对远距离、多目标的快速精确打击。     

机架式服务器的遥感卫星地面基带处理系统设计

文章针对传统刀片式服务器的遥感卫星地面基带处理系统具有处理速率一般、写盘速率不够高、体积较大等特点，提出一种基于机架式服务器的地面基带处理系统。该处理系统克服了传统的基于刀片式服务器的处理系统的缺点，更加符合当前遥感卫星的发展理念。文章分别从硬件设计和软件设计两方面进行介绍，用真实的卫星数据作为测试用例，通过统计处理每组数据所消耗的时间，仿真分析了两种基带处理系统的性能，并测试了软件优化后的机架式服务器处理系统的解压缩速率；解压缩速率测试是通过对一定大小的原始数据进行多次解压缩处理、并统计每次处理的运行时间和处理速率来实现。测试结果表明：与刀片式服务器处理平台相比，机架式服务器处理平台具备处理速率快、写盘速率高和易于小型化等优点。     

双层星座中负载均衡路由协议研究

提出了一种适用于双层结构卫星网络的负载均衡路由协议LBRD。不同于传统多层卫星路由,协议采用独立的地理位置路由作为同层卫星的基本选路策略,并以层间互补的方式提高路由成功率;在此基础上,为了均衡网络负载,采用邻间链路负载通告的方式,调节单颗卫星的负载;对于多颗过载卫星形成的区域,引入区域均衡机制,通过节点间距离变换,使原本经过该区域的数据流绕行,加速负载恢复。仿真结果表明,协议能够有效地均衡网络负载,减少因拥塞所导致的排队延迟与数据丢失,保证了网络吞吐量。     

基于UAV的空地协同任务卸载策略研究

随着各行业对大批量信息处理需求的增加，移动边缘计算（Mobile Edge Computing， MEC）技术应运而生。而在陆地障碍较多、MEC服务器搭载不便的情况下，研究了一种无人机（Unmanned Aerial Vehicle， UAV）中继辅助用户卸载任务到基站的场景。针对该场景，提出了一种基于博弈论的最优任务卸载方法，通过联合优化任务卸载比例和卸载策略使得系统时延最小化。由于这两个变量之间相互耦合，因此将原优化问题转化为两个子问题求解。首先，在确定策略的情况下，证明了系统时延最小值存在的条件，得到了用户的最优卸载比例闭合解。然后，将原优化问题转化为任务分配问题，并建立博弈论模型。在证明了该模型存在纳什均衡（Nash Equilibrium，NE）的前提下，经过多次迭代，求解得到基于时延最小的用户任务卸载策略集。仿真结果表明：上述方法有效降低了全局计算时延，在时效性上优于其他一些常见的卸载方法。     

无人集群组网系统相对定位技术研究

针对大规模无人集群在卫星导航拒止环境下的相对定位需求，研究一种基于无人集群自组网数据链测距的相对定位技术，通过集群组网测距信息构建广义距离平方阵，经过双中心处理化和特征值分解后即得到相对定位结果，最后通过仿真评估了该方法在不同测距误差和不同集群规模下的定位精度。结果表明：测距误差是影响定位性能的最主要误差来源，当节点数大于30时定位误差受节点个数影响较小。     

河北省产业集群研究

基于菱形模型来分析河北省目前产业集群的现状和存在的问题,在政府职能定位、创新、特色产业集群等角度试图探求集群升级的策略。     

基于自适应通信拓扑的无人机集群弱路径约束下的分布式控制器设计

针对传统无人机集群飞行控制需要规划过多飞行路径的问题，设计一种结合线性二次型调节器(LQR)与机间防撞的分布式协同控制器，不需要为集群设计相对构型，只需给定一条满足无人机动力学约束的飞行路径，集群就可沿路径飞行。该控制器通过设计自适应通信拓扑来稳定加入机间防撞机制带来的抖振效应，并使集群具有良好可扩展性。仿真结果表明，所设计的分布式控制器可以实现规划一条路径下无人机集群无机间碰撞的稳定飞行。     

基于ICE的分布式火箭遥测数据处理架构设计

介绍ICE中间件技术,提出分布式环境中的箭遥数据处理架构模型,阐述如何对基于ICE的分布式系统进行系统架构设计。架构可以降低软件模块之间的耦合度,解决服务器负载过大的问题。     

河北省产业集群研究

基于菱形模型来分析河北省目前产业集群的现状和存在的问题,在政府职能定位、创新、特色产业集群等角度试图探求集群升级的策略.     

位置同步补偿克服负载模拟器干扰力矩及提高系统频宽的理论与实验研究

本文介绍一种通过位置同步补偿克服飞行器负载模拟器的干扰力矩及提高系统频宽的新方法。建立了位置同步补偿电液负载模拟器的数学模型，并进行了实验分析     

一种基于组合策略的低轨星座网络流规划方法

低轨星座网络流规划方法是提升大型星座网络性能的关键技术。针对现有低轨星座网络流规划方法手段单一，难以兼顾全局性能优化与卫星自主灵活性等问题，研究提出了一种基于组合策略的低轨星座网络流规划方法，首先根据业务特点对网络流进行分类映射，针对6类映射业务的QoS差异，分别采用集中式、分布式和源端路由等路由控制策略；在此基础上将星座网络流规划问题抽象为求解带宽约束下的多源单汇网络最大流和多源多汇网络最大流问题，分别采用负载均衡路由和多约束QoS路由算法；对基于组合策略和单一策略的星座网络流规划方法进行了仿真分析，结果表明组合策略比集中式的传输时延低约20ms，丢包率低约9%，比分布式的带宽利用率高约42%，可有效提升星座网络性能，能够更好满足不同场景及需求。     

集群航天器鲁棒自适应快速任务分配

针对集群航天器协同观测任务分配问题，提出一种基于深度神经网络和鲁棒自适应拍卖算法的快速任务分配策略。为提高燃料消耗指标的计算效率，利用深度神经网络直接预测连续推力转移轨迹的燃料消耗，避免在线规划相对运动轨迹。通过构造虚拟收益矩阵和分配向量使得拍卖算法适用于航天器数与任务数目不一致的分配问题。为提高拍卖算法的收敛速度，提出报价增量自适应调整策略。考虑到通信失联、航天器故障等不确定因素，通过在线调整故障航天器的收益和报价矩阵以提高算法鲁棒性。数值仿真表明深度神经网络对燃料消耗指标预测精度高，基于深度神经网络和鲁棒自适应拍卖算法的快速任务分配策略可在保持计算精度的同时，将计算效率提升约两个数量级。     

位置同步补偿克服负载模拟器干扰力矩及提高系统频宽的理论与实验 …

本文介绍一种通过位置同步补偿克服飞行器负载模拟器的干扰力矩及提高系统频宽的新方法。建立了位置同步补偿电液负载模拟器的数学模型，并进行了实验分析。     

客户／服务器计算的可扩充性

客户／服务器诸是９０年代计算机工业的主流之一。随着基于客户／服务器结构的各类应用系统的用户数目快速增长，系统的扩充不可避免。本文分析了几种客户／服务器计算 特性，讨论了不同体系结构下的可扩充性。     

基于仲裁的高可用服务器故障检测机制的研究

故障检测是设计高可用系统的一项关键技术，本文研究了双模高可用容错服务器的故障检测机制。首先，通过马尔科夫模型对服务器系统进行了分析，指出设计高覆盖率和高成功率的故障检测机制对系统可用性的重要影响。针对传统使用的故障检测机制成功率较低的问题，提出了一种仲裁检测机制，仲裁系统采用容错方案设计，具有较高的可靠性，在双机无法对故障做出正确判断时，可作为可信的第三方对故障做出准确的定位，有效地提高了系统的检测成功率。在此基础上，一种基于仲裁的多层心跳检测机制被应用到了实际系统的设计中，并通过试验证明了其可满足可用性设计要求。