基于高可信体系安全锁协议算法研究

介绍了一个应用于多级数据库的安全两阶段锁协议算法。该算法通过将锁表分为多个密级，当锁冲突时高密级事务部分回滚的方式来避免在多级安全数据库中实施两阶段锁协议时的隐通道问题，同时为了应用于高可信体系，算法通过将事务管理器从可信模块中分离出来的方法来实现高可信体系中可信模块最小化的要求。本文给出了该协议的具体算法和实现结构，最后对协议的安全性和可串性作了分析。     

外测数据处理中小波滤波的鲁棒性算法研究

为消除外测数据处理中异常值和噪声信号对处理结果的影响,结合数据处理的实际,给出一种基于小波变换的鲁棒性滤波算法。首先用移动中值滤波算法剔除原始数据中的异常值,然后采用小波系数去噪算法并结合经验维纳阈值滤波算法,抑制数据中的噪声。仿真计算及实际工程应用表明,该算法在保留特征段及有用信息的同时,有效地剔除了异常值,抑制了噪声,具有很好的鲁棒性。     

一个面向数据密集型网格的通信模型

在由多计算机集群构成的数据密集型网格环境下,为了解决通信峰值阶段的通 信冲突问题,提出了一个多级分组通信模型MGCM(Multi-level Grouping Communica tion Model)).给出了由多机群组成的数据密集型网格数据节点DGDN(Data-intensive Grid Data Node)和完全图通信等形式化定义.利用主动队列、被动队列机制,研究了单个机群内的分组通信算法GCA(Grouping Communication Algorithm)以及双机群内的计算机之间的完全图通信问题GCAD(Grouping Communication Algorithm in Double computer clusters). 基于网络距离机制、GCA和GCAD,设计了DGDN上的多级分组通信模型.理论分析和实践表明 ,该模型有效地解决了数据密集型网格环境下通信峰值所造成的并行计算效率低下的问题. 该模型适合于基于网格的数据密集型并行计算.      

一种SAR图像特征增强新方法

军事目标的SAR图像特征在合成孔径雷达目标识别(SAR ATR)中扮演着重要的角色。提出了一种在多小波域中用维纳滤波重构进行SAR目标图像特征增强的新方法,并在此基础上进行了目标图像分割。实验结果表明,该方法能够有效增强SAR图像中的目标区域特征,增大目标和背景杂波之间的统计可分离度,有利于目标图像的精确分割和特征提取。     

基于多级并行处理的R-D方法的ISAR实时成像

论文对ISAR成像中R-D成像算法进行了介绍,在通用信号处理单元上合理地分配任务和映射算法,设计了多级并行处理的信号处理机结构,实现了R-D方法的ISAR实时成像处理。应用DMA方式实现数据的高速交互,利用二维DMA实现矩阵转置运算,并对程序进行优化设计,有效提高了算法执行效率。最后对处理结果和性能进行了分析,经过对PC机和实时信号处理机的成像结果对比,证明算法的实现是成功的。     

基于多级维纳滤波器的二维测向算法及DSP实现

为了对辐射源目标进行精确定位,需要对来波信号进行二维到达角估计。将一维MUSIC算法推广到空间阵列可以对辐射源进行二维高精度测向,但由于其需要估计接收数据的协方差矩阵和进行特征分解,因而计算量较大。为了降低MUSIC算法特征分解的计算量,提出一种基于多级维纳滤波器的子空间分解算法,通过多级维纳滤波器的前向递推估计信号子空间和噪声子空间,获得噪声子空间后采用MUSIC算法实现波达方向的估计,该算法不需要估计协方差矩阵和特征分解。应用于空间阵列的二维DOA估计中进行计算机仿真和DSP实现,仿真结果表明该方法有效地降低了计算量、节省了计算时间,且达到了MUSIC算法的估计性能。     

黏性彻体力建模方法及其应用

研究了将Navier-Stokes方程中黏性项简化为黏性彻体力的建模方法,并将该模型加入已有的计算流体力学(CFD)程序中,实现了用三维欧拉方程加黏性彻体力模型快速模拟叶轮机三维非定常流动的方法.使用该方法对进气周向总压畸变条件下的某双级压气机非定常流场进行了模拟,并与雷诺平均的Navier-Stokes(RANS)程...     

基于灵敏度分析的可调静叶调节机构运动精度优化

为提升高负荷多级轴流压气机静叶调节机构的运动精度，针对5级联调构型，梳理了37个对调节精度可能存在影响的 参数，提出了一种基于局部灵敏度分析的参数降维预处理优化方法。通过局部灵敏度分析认识各参数对调节精度的影响规律，甄 选重要参数，依靠自主优化程序与多体运动学软件联合的技术途径并采用SQP算法对机构进行优化：仅采用相对灵敏度影响最大 的9个参数进行优化时，调节精度达到0.4020°；采用剔除13个绝对灵敏度最小参数后的参数进行优化时，调节精度优化达到 0.2000°；而采用全部37个参数进行优化后，调节精度依然为0.2000°。结果表明：所提出的降维预处理优化方法能够在保证运动 精度的同时有效减小计算规模，联合优化的方式较传统虚拟样机优化具有更高的精度。     

基于IPTA数据的毫秒脉冲星综合稳定度评估

利用脉冲星极其稳定的自转频率可以形成一种天文时间基准，部分毫秒级脉冲星的稳定度甚至超越了原子钟，但其观测稳定度易受多种噪声源的影响。一般来说，不同的脉冲星的噪声大部分是相互独立的，因此可以通过加权综合和滤波算法构建综合脉冲星时，有效去除计时残差中的噪声。针对此问题，采用10颗毫秒级脉冲星的国际脉冲星计时阵列（international pulsar timing array, IPTA）数据进行了稳定度评估分析，其中7颗脉冲星的观测数据长度在10年以上。综合考虑单颗脉冲星稳定度评估的结果和观测数据的长度后，筛选出了4颗脉冲星用于构建综合脉冲星时。同时对比了经典加权算法、小波分解算法和维纳滤波算法的综合脉冲星时稳定度结果。结果表明：脉冲星的长期稳定度优于短期稳定度，2颗脉冲星在1年处稳定度达10-15量级，8颗在1 000天处也达到了10-15量级，其中PSR J1600-3053在5年处稳定度达到了最佳，为7.023×10-16 。此外，三种算法中，维纳滤波建立的综合脉冲星时稳定度最佳，在5年处达到了1.502×10-15，优于参与构建的其他所有脉冲星的5年稳定度。