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。     

两向二维最大子类散度差鉴别分析及其在SAR目标识别中的应用

针对Fisher线性判决分析（FLDA）在图像识别应用中遇到的小样本问题,提出了两向二维最大子类散度差（(2D)2MCSD）鉴别分析的图像特征提取方法。首先找到每类数据的子类划分,再根据这些子类构造基于二维图像矩阵的子类类间和子类类内散布矩阵,最后用子类类间与子类类内散布之差作为鉴别准则求取投影矢量。该方法可以处理多模分布问题,从根本上避免了矩阵求逆和小样本问题,加快了特征抽取的速度,且同时对图像行和列进行压缩,克服了二维最大子类散度差（2DMCSD）鉴别分析和另一种形式的2DMCSD（Alternate 2DMCSD）的特征维数较大的问题。基于美国运动和静止目标获取与识别（MSTAR）公共数据库提供的实测数据的实验结果表明：本文方法的性能优于现有的子空间方法;与2DMCSD和Alternate 2DMCSD相比,可大大降低特征维数、提高识别性能。