虚拟环境中地面运载实体地形匹配的一种新方法

地形匹配问题主要研究的是如何快速、准确地求解出运载实体和地面的接触点的问题。地形匹配问题和地表绘制算法有着密不可分的关系,地形匹配问题的具体解决是以地表绘制算法中建立的基本数据结构为基础的,因此,随着先进的地表绘制算法的提出,就产生了地形匹配问题的新解决方案的需求。文章给出了一种基于先进的以三角形二叉树为其基本数据结构的地形绘制算法的地形匹配问题新求解方法,该方法无需建立特殊的数据结构,其地形匹配速度明显优于已有的方法。     

嵌入式微处理器的可测性设计技术研究

文章介绍了一个嵌入式微处理器的可测性设计技术。根据嵌入式微处理器各个组成部件逻辑功能的特点,分别采用了内置自测试(BIST)、部分扫描(PartialScan)、边界扫描(BoundaryScan)等方法完成各个部件的可测性设计,并将符合IEEE1149.1的TAP控制器作为整个微处理器的测试控制器,达到了较优的可测性设计结果。     

基于GPU的非结构化网格数据体光照计算与实现方法

光照在提高体绘制质量方面发挥重要作用,而梯度计算是实现体光照的关键.与结构化网格相比,非结构化网格拓扑关系复杂,使得顶点梯度估计困难,采样点梯度计算复杂度高,且不易采用GPU加速,阻碍了算法的实时性.因此,绝大多数非结构化网格体绘制尚未添加体光照.本文提出一种高精度的非结构化网格顶点梯度计算方法:先采用格林公式估计单元...     

基于时空一致性的非结构化网格时变流场高效体绘制方法

时空一致性是时变流场的重要性质,也是加速时变数据可视化算法的关键.以硬件加速的光线投射算法(HRC)为框架,设计并实现了一种基于时空一致性的非结构化网格时变流场高效体绘制方法.首先提出一种分析非结构化网格单元和顶点数据时间一致性的方法,分别建立单元和顶点数据时间表,以降低绘制过程中的计算开销;然后设计一种单元和顶点数据相分离的GPU纹理结构,并采用一种小巧的单元梯度矩阵来降低显存开销;同时,设计了一种合理的数据调度策略,既能有效地避免绘制停顿,又使显存纹理结构更为紧致、高效.实验结果表明,该方法不仅明显地提高了绘制效率,而且具有更优显存空间利用率,能实现更大网格规模的非结构化网格时变流场数据体绘制.     

适于社会网络结构分析与可视化的布局算法

力导引布局算法是社会网络信息可视化领域的主流布局算法,但却在结构分析显示方面存在缺陷.产生的图像经常是节点聚集在屏幕中央,难以分辨结构信息.因此,提出了子群分析布局SAL(subgroup analysis layout)算法来解决这一问题.该算法通过角色分析和关键属性分析,对社会网络中的子群进行划分与分析,然后根据子群分析结果对力导引布局算法加以改进,包括2D和3D可视化.以对恐怖组织信息进行分析作为实例,也验证了SAL算法在社会网络结构分析与显示方面具有一定的优越性.     

复杂流场特征区域模糊描述与提取方法

引入模糊理论对流场特征的描述,提出了一种流场特征区域描述与提取算法.通过采用模糊理论对流场特征区域进行描述,从基本属性φ、衍生属性Υ、关联属性Ⅱ这3个层次建立了测度规则,然后对各规则分析建立了相应的特征向量,并基于特征向量偏差给出了模糊测度隶属度的确定方法.理论分析表明,该描述与提取算法在最小平方和准则下是对流场区域的...     

吞吐量和延时约束下的片上通信结构的Pareto空间优化

SoC中各IP核之间的互连结构是决定片上系统性能的关键因素.近年来,片上互连通信结构的配置与优化成为SoC通信综合的研究重点和热点,而已有方法优化SoC互连通信结构的仿真速度较慢,支持设计自动化的能力较差,使用的单目标优化算法无法解决多个性能目标之间的冲突.针对以上不足提出了吞吐量和延时约束下的片上互连通信结构的自动配置与优化的方法,该方法提出了片上总线互连通信结构模板,使用事务级通信仿真和多目标演化算法,探索吞吐量和延时约束下的多目标Pareto空间.与已有的先进Srinivasan方法相比,该方法的吞吐量提高10%,传输延迟降低17%,有效提高了SoC互连通信结构的优化质量.     

社会网络信息的本体论建模与可视化

本体论是共享概念模型的明确的形式化规范说明,基于本体论对社会网络信息建模能够提供客观存在的本质认识,发挥本体论在信息表示与组织上的优势.提出一种针对社会网络信息的领域本体模型,将社会网络信息领域的客观存在抽象为3个主要本体:行动者、关系网络和群组,能够方便地定义各种社会网络分析与可视化方法,为社会网络信息可视化应用提供支持.着眼于社会网络结构分析中的需求,在上述模型框架下提出了基于规则对等组的群组分析方法和基于群组、角色分析的力导引布点算法.最后结合恐怖活动信息可视化实例,阐述了文中提出的领域模型与可视化方法的应用.     

基于否证蕴含的极小一阶不可满足子式求解算法

解释公式不可满足的原因在软件分析与验证等众多领域都具有非常重要的理论与应用价值,而极小不可满足子公式能够为公式不可满足的原因提供精炼的解释,帮助应用领域的自动化工具迅速定位错误,准确地诊断问题失败的本质缘由.文中针对极小一阶不可满足子式的求解问题,引入了否证蕴含图及其正向与逆向可达结点的概念,并证明了不可满足子式与否证蕴含图之间的关系.基于二者的关系,提出了基于冲突分析与否证蕴含的极小一阶不可满足子式求解算法,并融合了蕴含图剪枝技术,以提高算法效率.通过实验与当前最优的深度优先搜索算法进行了比较,结果表明:文中的算法显著优于深度优先搜索算法,并且随着公式复杂度的增加,性能优势更加明显.