成像侦察任务流重构与调峰方法研究

针对成像侦查任务流非均匀并发、任务峰值过高与卫星资源能力有限的情况,研究成像侦察任务流重构与调峰方法,并平滑任务流曲线,为任务规划提供更合理的任务资源映射集。考虑成像侦察任务和任务流的特点,提出成像侦察任务时间区间需求度和资源负载的计算方法,设计成像侦察任务流重构的规则与算法,成像侦察任务流调峰的规则与算法。通过仿真实例验证任务流重构与调峰规则算法的有效性。     

视频监控系统中负载均衡算法的设计

近年来随着网络视频监控规模的不断扩大,为了提升系统的整体性能与服务质量,防止单点瓶颈的发生,需要将集群与负载均衡技术应用到视频监控系统.在借鉴常用负载均衡算法的基础上,充分考虑视频监控系统的功能与特点,将普遍使用的周期性动态反馈负载均衡算法进行了改进,引入了任务分类策略、加权最少任务策略、节点协同工作策略和节点主动通知策略等改进方案,并将改进后的算法与原算法进行对比测试.测试结果表明:改进后的动态反馈算法能够更加合理地分配负载,从而更加有效地利用集群服务器的资源,提高系统性能.     

基于CUDA架构下的直方图均衡并行算法

为了提高图像对比度, 解决传统的直方图均衡算法处理速度慢的问题, 提出了基于统一计算设备架构(CUDA)的直方图均衡图像实时处理加速方案。利用图形处理器(GPU)强大的计算能力和CUDA 优化的存储器结构, 以加速直方图均衡中的图像灰度级投票、 分布概率累加并映射以及图像新的灰度值填充等功能进行运算。在CUDA 条件下, 对直方图均衡算法进行串-并行分析, 分别从粗粒度与细粒度角度进行并行设计, 通过实验测定进行了设计参数寻优, 获得了线程块设计参数的最优尺寸。结果表明, 基于CUDA的图像直方图均衡并行算法的性能相比基于CPU 的串行算法和基于开放多处理(OpenMP)并行算法分别获得了61. 58 和32. 00 倍的加速比, 能够为大规模实时性图像处理系统设计提供参考。     

网格环境中基于蚂蚁算法的任务调度策略的改进

任务调度和负载均衡是网格计算环境中影响系统性能的重要问题．由于网格资源通常是位于不同的地理位置,由不同的组织管理,加之系统可能发生故障,所以在大型网格环境中任务调度和负载均衡是一个非常复杂的问题．本文应用改进的蚂蚁算法,通过增加负载平衡因子,将用户提交的任务合理地映射到相对空闲的网格资源上,有效地实现了任务的合理调度和负载均衡．     

一种拓扑感知的虚拟网络重构算法

针对底层物理网络负载不均衡问题,根据节点和链路的负载状态,动态地选择负载过大的物理节点和物理链路进行重构。通过建立拓扑感知的虚拟网络重构模型,将虚拟节点迁移到距离其邻居映射节点最近的物理节点上,优化底层物理网络中虚拟重构节点的映射位置,降低虚拟网络重构的资源开销。模拟结果表明,TA-VNR算法有效地均衡了底层物理网络的负载水平,降低了虚拟链路的重构路径长度,提高了虚拟网络请求接受率。     

一种基于信道软译码的差错隐藏算法

为满足恶劣无线环境下低速率语音通信需要,针对混合激励线性预测（MELP）提出了一种基于信道软译码的差错隐藏算法。利用软译码所得对数似然概率比估计比特错误概率,提出了利用比特错误概率和信源残留冗余,基于最大后验概率（MAP）估计合成端语音清浊音模式。对不同的清浊音模式,选择不同的参数重构方案,浊音帧时,利用对数似然概率比基于最小均方误差（MMSE）准则进行参数重构;清音帧时,硬判决对数似然概率比,由硬判决结果通过映射直接重构参数,在信道编码为递归系统卷积码和并行级联卷积码情况下,采用PESQ测试了提出的差错隐藏算法误码条件下合成语音质量。测试结果表明,与近年来提出的针对MELP的差错隐藏算法相比,该算法具有更好的性能。     

基于多级交换网络的可重构交换技术研究

基于平台化支撑、构件化处理准则的开放式可重构技术为交换技术提供了新的研究思路。文章基于多级交换网络,提出了一种中间级带缓存的可重构交换结构,并针对该结构,提出一种简单的基于中间级负载均衡的调度算法。该交换结构不仅具有灵活的电路可重构性,还具有良好的高吞吐量特性及时延性能。     

SDN-ScaSVNE:可伸缩的SDN生存性虚拟网络映射算法

现有的生存性虚拟网络映射算法无法直接应用于软件定义网络（SDN）,而且大多数算法仅通过扩展虚拟网络提供主动保护策略,性能较差.对此,提出了一种基于剩余网络资源可伸缩备份虚拟资源的SDN生存性虚拟网络映射算法,仅为扩展虚拟网络中满足备份约束的节点和链路提供备份资源,并利用剩余网络资源和备份资源共同完成故障恢复.仿真结果表明,算法在拥有较高收益/成本比值的前提下,可有效提高请求接受率和故障恢复成功率.     

基于网格的异构无线网络负载均衡算法

针对目前软负载均衡算法中无线资源统计不具有普适性,未考虑用户业务需求与异构资源单元差异性匹配的问题,根据网格计算的思想,在异构无线网络中提出了基于网格的负载均衡算法。该算法首先将无线资源映射成不同的三维资源单元,每个三维资源单元相当于一个网格。然后将业务分成不同的子业务流(数据包),统一分给不同的网格,实现业务的分布式分流,在保证用户QoS的情况下,实现网络的负载均衡。仿真结果表明:基于网格的负载均衡算法能够较好地均衡异构网络间的负载,降低负载偏离度,提高系统吞吐率。     

基于纳什均衡的网格资源管理模型

提出了一种基于纳什均衡的网格资源分配模型.该模型中,多个资源是合作博弈参与者,将任务在资源上的等待时间转化为一个极大极小问题,通过数学模型求得最优解,并据此提出了任务的分配算法.分析证明该算法可以实现合作博弈唯一的纳什均衡.     

可重构阵列DSP结构ReMAP

为满足多媒体处理等领域要求芯片高性能,且开发周期短的需求,提出一种可重构阵列DSP的结构——ReMAP.该阵列结构由多个运算单元、存储器和交换开关等级联组成,易于扩展和配置.通过把算法分割映射到多个运算单元之中,提高芯片对计算密集型任务的执行效率.在SMIC 0.18μm工艺下完成了ReMAP芯片的原型验证,包含16个ALU单元.测试结果表明,该结构能以较高效率完成如SAD和DCT等视频处理相关算法.     

一个改进的Min—min网格任务调度算法

在动态、异构和分布的网格环境中,对网格任务的调度是一个非常复杂、重要且具有挑战性的问题.针对网格环境的动态性特点.在min-min算法的基础上,提出了一个改进的网格任务调度算法,其核心是根据任务和资源的特性将任务映射到相应的节点上执行,并采用模拟器GridSim进行模拟实验.实验结果表明,该算法能降低完成任务的总时间,可有效地保证负载均衡,提升系统资源利用率,具有较好的综合性能.     

基于人工蜂群算法的低能耗高性能NoC映射

针对网格型拓扑网络中心容易产生热点及高能耗问题,通过分析片上网络(NoC)结构,建立低能耗高性能多目标映射模型,提出了基于人工蜂群的IP核映射算法进行多目标求解．该算法通过模拟不同蜜蜂的操作以分别获取低能耗和流量均衡的映射解集,并采用交集选优策略完成最优映射的选取．仿真结果表明,相比现有算法,提出的映射算法不仅可以快速完成IP核到网络节点的映射,而且产生的映射结果在能耗、时延和流量均衡方面具有优势．     

基于最大独立链路集的随机虚拟网络映射算法

提出了一种基于最大独立链路集的快速随机虚拟网络映射算法. 基于图论中的匹配理论重新定义了带权图中匹配的概念,并命名为独立链路集,在映射独立链路集中的虚拟链路时首先将物理链路按照资源可用性进行筛选,然后随机映射到单一物理链路上,以此提高虚拟网络映射成功率及减少链路映射消耗,同时随机映射能保证物理网络的负载均衡. 仿真实验表明,该算法能有效减少链路映射的消耗和提高虚拟网络接受率.     

基于任务分组的动态可重构结构编译方法

针对动态可重构结构的优化编译问题,提出了一种基于任务分组的编译方法.在应用算法分割成多个任务的前提下,建立应用算法的任务流图.根据任务之间的关联数据量和局部数据存储器的容量,确定任务的执行顺序.在使装入任务的配置数据和执行任务在时域重叠的前提下,将任务分成不同的组合.对每个任务组合进行循环变换,减小配置数据的读取次数,提高了应用算法的性能.实验结果表明,该编译方法能有效地提高应用算法在动态可重构结构上的执行速度.     

基于改进蚁群算法的网格资源调度

针对网格资源的分布式共享,提出了一种改进的蚁群算法,并用于网格资源调度中. 在算法中引入了资源节点的可信度,并作为蚂蚁残留的信息素评估要素之一,通过对可信度的评估,在一定程度上增强了蚁群算法的搜索能力和网格资源的可靠性. 在算法中设计了局部和全局信息素更新机制,实现了各资源节点上的负载均衡. 通过选取适当的参数,利用GridSim工具对基于改进蚁群算法的网格资源调度策略进行了仿真实验测试. 实验结果证明,该策略能有效地提高网格系统资源的利用率和任务提交的成功率,缩短了整个网格系统调度的总执行时间,改善了网格系统的性能.     

基于改进蚁群算法的网格资源调度

针对网格资源的分布式共享,提出了一种改进的蚁群算法,并用于网格资源调度中. 在算法中引入了资源节点的可信度,并作为蚂蚁残留的信息素评估要素之一,通过对可信度的评估,在一定程度上增强了蚁群算法的搜索能力和网格资源的可靠性. 在算法中设计了局部和全局信息素更新机制,实现了各资源节点上的负载均衡. 通过选取适当的参数,利用GridSim工具对基于改进蚁群算法的网格资源调度策略进行了仿真实验测试. 实验结果证明,该策略能有效地提高网格系统资源的利用率和任务提交的成功率,缩短了整个网格系统调度的总执行时间,改善了网格系统的性能.     

基于正交投影的主动外观模型匹配算法

为了提高传统主动外观模型匹配算法的收敛速度,提出了一种基于正交投影的主动外 观模型匹配算法,该算法通过引入正交空间投影算法,将形状参数与纹理参数分别映射到不同 的线性子空间,并利用梯度下降算法依次求解形状参数与纹理参数.实验结果表明,该方法在保证精确度的条件下,提高了收敛速度.     

基于多智能体的虚拟企业资源集成与优化

智能体技术在制造资源领域的应用是一个新兴的研究热点。在对虚拟企业、智能体的特性等进行阐述的基础上，提出了基于多智能体技术的资源动态集成，以及应用混合遗传算法求解资源优化和智能单元体重构。     

基于多目标权衡的数据网格作业调度算法

动态变化的数据网格环境下,很大一部分服务器和带宽资源于分发业务和下载类服务的传递,其资源请求任务受调度长度、时间跨度、负载均衡、服务质量、经济原则及安全性能等诸多因素制约,难以用单一的特征来表示。鉴于此,基于多目标权衡提出一种针对多业务作业请求矩阵,权衡多参数均衡的作业调度算法。仿真实验表明,该算法能在系统重载时提升系统整体的吞吐率,适应大规模图状数据处理场景.