基于遥测数据分析的无人机故障诊断系统设计

传统无人机故障诊断系统故障传感器与故障算法间的逻辑变量存在差值,当故障点存在于传感器结构内部时,无法及时感知并反馈故障数据,导致系统软件部分分析算法分析异常,故障信号诊断准确性差,为此提出基于遥测数据分析的无人机故障诊断系统设计;引入遥测数据分析技术,建立基于遥测数据分析的故障信号诊断硬件,创建故障数据采集单元、故障数据调理单元、故障数据通信单元,并在三大硬件单元中分别采用M1401 8路模量数据采集卡、CY7C68013A-56PVXI多模数据分析处理器、EP3C16Q240C8N通信IC,配合外围器件,构建起基于遥测数据分析的无人机故障信号诊断平台;配合硬件性能,软件部分分别对故障信号诊断策略与算法进行了优化设计;通过实验数据表明:所设计系统对无人机软件故障信号的检测准确率为97.3%,硬件信号故障的检测准确率为98.6%,能够实现对故障信号的精准诊断,有效解决传统诊断系统存在的问题。     

海量时空大气电场数据的压缩存储与共享

大气电场数据能够很好地表征地面大气电场的变化情况,对于研究雷电的发生发展具有重要意义。针对电场数据的时空海量特性给数据的存储共享以及专业分析使用都带来很大困难这一问题,根据电场数据随时间起伏变化的特点,提出时间分割基础上的压缩组织存储算法。该算法能够确保在电场数据"波动段无损"的前提下,有效降低电场冗余数据的存储,节省存储空间,提高海量数据的查询效率;基于"波动段"与"非波动段"的组织结构进一步增加了数据检索查询的灵活性。在此基础上本文基于WCF(Windows Communication Foundation)技术实现对电场数据及其压缩操作算法等的服务共享。最后采用实际电场数据进行了实例实现,充分验证了该压缩存储算法以及共享机制的有效性与可行性,能够为海量电场数据高效的专业分析使用提供支持。     

空管综合数据交互平台的研究与设计

针对民航空管各分局站所管理的数据类型及数量繁多，目前所使用系统监测方法效率低，通用性较差的问题，研究了一种改进型Hash算法来提高系统数据的存储效率，利用NIO技术和多线程技术实现数据输入与输出。利用所研究的算法，设计了一款空管综合数据交互平台，该平台具备本地数据监控管理、自定义数据输出配置、历史数据查询及数据调用可视化等功能。实验应用结果表明，该系统能够实时监测和提供民航空管各类数据，并对数据的应用建立科学评价体系，实现空管各类数据信息的在线监控和集中管理、输入和输出，对民航空管综合数据管理工作的推进具有重要的参考价值。     

开放式用户模型服务平台的设计与实现

为了构建一个公共的共享数据的用户模型平台,给各个接入该平台的网站提供更全面、更准确的用户信息,平台提供了数据接口和算法接口用于与第三方网站的交互,重点研究了如何解决来自不同数据源的用户数据的冲突,从而形成统一的用户模型的问题,最终实现了算法和模型以及数据的共享。实验结果表明,该平台更能准确、全面地构建用户模型。     

面向复杂产品的异构数据集成模型研究*

为解决动态联盟环境下的复杂产品异构数据集成,针对传统集成技术存在的问题,在对Web服务等相关技术进行分析的基础上,提出了基于Web服务的复杂产品异构数据集成平台层次模型。研究了相关的关键技术,重点论述了企业产品设计集成机制和产品共享数据转换模型。最后结合某项目实例,进行了系统实现,为实现应用软件集成与设计资源共享提供了有效的解决方案。     

基于大数据计算机体系的智慧校园云服务平台构建

采用传统的智慧校园云服务平台构建方法所构建的平台,存在对用户的反应速度慢的问题.本文为此提出一种基于大数据计算机体系的智慧校园云服务平台构建方法.在计算机体系作为硬件的基础上,通过对采用大数据分析技术的用户权限模块设计,采用MapReduce(大数据技术)的云存储模块设计,以及资源管理共享模块及其他模块设计,完成基于大数据计算机体系的智慧校园云服务平台构建.通过对比实验,与其他两种传统方法所构建的智慧校园云服务平台作对比,实验结果表明,采用提出的基于大数据计算机体系的智慧校园云服务平台构建方法,其构建的智慧校园云服务平台的用户反应速度更快,能够更为高效地为用户提供云服务.     

面向产业链协同SaaS平台的多租户数据加密配置技术研究

针对产业链协同SaaS(software-as-a-service)平台以龙头企业为核心的多租户业务关联特性,并结合其面向企业联盟的独立数据库与共享数据库共享表相结合的数据存储特点,分析了产业链协同SaaS平台以龙头企业为核心的多租户业务数据的安全加密配置需求.通过建立产业链协同SaaS平台的多租户关联模型及面向企业联盟的业务数据加密配置模型,提出了龙头企业业务数据加密配置算法、加密配置元数据驱动的协作企业业务数据加密及提交算法,以及面向龙头企业和协作企业的业务数据查询的解密算法.模型和算法在汽车及零部件产业链协同SaaS平台零部件协同采购订单业务中进行了应用.通过龙头企业的配置,能实现不同联盟的个性化数据加密需求.     

基于分布式平台的大数据分析处理系统

设计并实现基于分布式平台的大数据分析处理系统,基于Spark平台用以处理大规模时间序列数据.系统框架主要分为存储层、算子层和算法层.在存储层,系统基于HDFS和Hive完成对大规模时间序列数据的组织和索引.在算子层,系统为用户提供了Spark平台上时间序列数据常用的基本操作,并允许用户直接使用这些算子实现自定义的时间序...     

基于区块链技术的物流大数据可视化平台构建

针对传统物流大数据可视化平台缺少共享机制,可视化结果并不理想的问题,提出了基于区块链技术的物流大数据可视化平台构建方法。在区块链技术的基础上构建物流大数据管理平台,将大数据、云计算、移动互联网等新信息技术融入到平台构建中,在分层式的体系结构设计的基础上保证平台各个分层拥有适度的可扩展性与适应性。使用ML-T80型号电子标签,对货物所在位置进行实时跟踪,采用Symbol LS2208AP型号条码扫描器,实现手持模式和免提模式轻松地切换。根据用户展示端电路连接图,使用户在外界受到电磁干扰的情况下依旧能够直接查阅到想要的信息。规划服务范畴,设计数据管理功能、物流信息服务功能、物流资源交易功能和智能辅助决策功能模块。由实验结果可知,该平台共享周期短,最高共享效果可达到93%,以此实现物流大数据共享价值最大化。     

云计算环境下动态数据聚集算法研究

云计算技术的普及带动了数据的增长,为了对云环境下动态数据进行管理,防止数据损坏甚至丢失,方便后续利用,需要对云计算环境下动态数据进行聚集。但目前大多数算法都是基于线性时间概率计数的数据聚集算法,通过数据聚集操作在中间节点预先对数据进行处理,去除数据冗余,减少数据传输,实现节能,对于云计算环境下数据聚集操作存在的重复计数问题,通过研究对副本不敏感的概要结构并优化某些特性,从而完成数据聚集,但这种方法存在占用的存储空间较大,且不能保证动态数据聚集的准确性的问题。为此,提出一种基于粒子群优化算法的云计算环境下动态数据聚集算法,该算法通过对云计算环境下动态数据聚集算法数学模型进行分析,在此基础上,提出基于粒子群优化算法的云计算环境下动态数据聚集算法。首先对云计算环境中的动态数据结构模型进行分析,完成对云计算环境下动态数据的离散样本频谱特征的计算,实现云计算环境下动态数据聚集样本的特征提取和信息模型构建。针对粒子群算法收敛速度慢的问题,本文通过混沌映射方法对其进行优化,通过生成混沌序列,解决粒子群算法存在的问题,利用粒子群优化算法进行特征聚集,从而完成云计算环境下动态数据聚集算法。实验结果表明,本文所提算法能够有效提高动态数据聚集的可靠性和稳定性,降低聚集时间,减少所占内存空间,具有较强的实践性,为该领域的发展创造了条件。     

数据库集成的一种访问模式

在异构数据库集成中建立了一种一致的数据访问模式，当业务系统之间进行数据交换和共享时，通过对业务数据的主题数据域的分析和划分，建立一套面向主题数据域的业务数据交换协议，并利用定义好的映射规则配置了相应的映射配置文件，采用一种通用的解析程序实现数据访问语句的转换，实现了异构数据库访问的透明性。     

常规挖掘算法在离群数据检测中的应用

数据挖掘以发现常规模式为主体,但离群数据在欺诈分析及安全领域具有重要分析价值,离群数据检测已成为数据挖掘的重要内容。对聚类与分类以及关联规则分析中典型的常规数据挖掘算法如何处理离群数据进行全面分析与总结,讨论了BIRCH、CURE、Chameleon、DBSCAN以及基于共享最近邻的聚类算法以及基于不平衡分类和基于非频繁模式的离群检测技术,给出了一种利用K-最近邻算法的离群数据检测方法,并报告了测试结果。     

智能用电数据的采集与预处理

解决好智能用电网络数据采集和传输过程中的数据缺失和噪声问题,提高其用电数据的数据质量,才能在智能用电云平台中有效的运用各种用电大数据分析与预测算法。本文在总结智能用电网络的数据采集与数据传输特点,及分析智能用电云平台对用电数据的数据质量要求的基础上,提出了智能用电网络的用电数据预处理方法。对智能用电终端采集的用电数据归一化处理后,利用聚类算法从噪声、模糊、随机数据中提取出正常数据,本文对比验证了K-均值聚类和基于密度的空间聚类两种算法的聚类效果。相比K-均值聚类算法,密度的空间聚类两种算法在检测数据噪声点的同时,可自动获取复杂形状数据集的聚类数量,更适合智能用电网络的用电数据预处理。     

基于以太网的可重配置数据与语音通信系统的设计

该文介绍了一种基于802.3以太网协议传输话音和数据的局域通信系统的设计。该通信系统采用两块TI公司的54x系列芯片构成主从连接方式,作为通信系统信号处理与控制平台,通过系统功能要求可实现重配置以及相应应用软件的可选择下载执行,实现了系统功能可裁剪的双DSP数据与语音通信系统的设计。系统工作情况表明,达到了设计要求。     

基于改进人工蜂群算法与MapReduce的大数据聚类算法

针对大数据聚类算法计算效率与聚类性能较低的问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法与MapReduce的大数据聚类算法。将灰狼优化算法与人工蜂群算法结合,同时提高人工蜂群算法的搜索能力与开发能力,该策略能够有效地提高聚类处理的性能;采用混沌映射与反向学习作为ABC种群的初始化策略,提高搜索的解质量;将聚类算法基于Hadoop的MapReduce编程模型实现,通过最小化类内距离的平方和实现对大数据的聚类处理。实验结果表明,该算法有效地提高了大数据集的聚类质量,同时加快了聚类速度。     

遥感卫星数传基带数据模拟源的设计与实现

随着使用高级在轨系统(AOS)业务的空间和地面设备越来越多,根据空间数据咨询委员会(CCSDS)定制的标准,提出了一种遥感卫星数传基带数据模拟源的解决方案;首先,对AOS格式进行了基本介绍与分析,然后对模拟系统的各个功能模块与处理流程进行了详细说明,并在刀片服务器上实现了该系统;实验表明,该设计有效地解决了遥感卫星数传基带处理系统开发验证、功能测试和故障诊断的信号源问题。     

面向三维导航的智能终端传感器数据处理技术

针对智能终端传感器在三维场景导航交互中不稳定问题,提出了一种基于可变平滑归一化模型的传感器数据处理算法.根据传感器数据特点和不同滑动平滑模型数据处理的特性,将不同平滑模型进行组合,并实现平滑窗口可变;同时,运用归一化算法,对数据进行等距处理.在基于终端的三维导航交互系统的实验结果表明,所提算法对传感器低频数据处理后,数据标准方差减小了71.3%,明显地减少了数据扰动;对高频数据处理后,数据标准方差减小了7.9%,有效地保留了信号特征.所提方法能够提高智能终端在三维导航交互中的稳定性和连续性.     

Algorithms Comparison of Land Surface Temperature Retrieval from Landsat Series Data：A Case Study in Qiqihar，China

Land Surface Temperature（LST)is considered to be one of the significant indicators of urban environment analysis.Landsat thermal infrared series data is an important data source for retrieving surface temperature.In this paper，the thermal infrared band of the Landsat data in 2002，2008 and 2016 were used to retrieve LST by three different algorithms in municipal area of Qiqihar，China.These algorithms were the Mono-Window algorithm（MW algorithm)，the Single Channel algorithm（SC algorithm) and the Radiation Transport Equation method（RTE algorithm).And the results of the retrieval were compared to each other and verified by MODIS surface temperature products.The LST distribution maps were accomplished according to the retrieval results.The results showed that：(1)The spatial distribution of the LST obtained by the retrieval of the Landsat series by the three algorithms is consistent，and the LSTof the urban center is higher and thetemperature of water is the lowest；(2)Based on ETM+ data，the consistency between SC and RTE algorithm results is good，among which the SC algorithm has the highest precision，and the MW algorithm has large errors in different land cover areas；(3)The retrieval results by MW algorithm based on the TM data has the highest accuracy，RTE algorithm results is second，and the LST form SC algorithm is less consistent with the corresponding MODIS temperature products；(4)Based on the Landsat 8 TIRS data，the SC algorithm has the highest accuracy and the RTE algorithm has a large error.     

A Kind of Vegetation Cover Fraction Retrieval Algorithm based on Spectral Normalization Frame

Vegetation cover fraction is an important control factor in the process of simulating surface vegetation transpiration，soil water evaporation and vegetation photosynthesis.Based on the TM image data of two different types of vegetation cover，a collaborative sparse regression algorithm based on the spectra normalization framework is proposed to retrieve the vegetation cover fraction，which solves the problems such as the error of the endmember variability and the efficient of the algorithm arisen from many spectral mixture analysis algorithms used to retrieving vegetation cover fraction.And also by contrast to the dimidiate pixel algorithm，the accuracy of the algorithm is indicated.The experimental results show that the normalization of the image and endmenbers can effectively reduce their heterogeneity and improve the retrieval precision and the algorithm has higher accuracy than the dimidiate pixel algorithm.     

起节点上并行算法设计策略的研究

本文分析了超节点这一新型体系结构上的算法设计方法,并具体讨论了超节点上的数据分配和任务划分,最后举出一个实例－－高斯消去法的分块算法,提出了如何在现有共享算法和分布算法的基础上,开发超节点上的并行算法。