一种基于DSP的雷达信号实时处理系统

介绍了在特定环境下使用的一种雷达信号实时处理系统的结构,工作原理与工作流程。     

基于NAS的非结构化数据分布式存储系统设计

随着气象事业发展,非结构化数据海量增长,针对传统非分布式、直联式存储方式支撑能力受限问题及对存储系统需要支持大容量、集中管理、高可扩展性、高可靠性的新需求出发,利用网络附加存储,采用分布式架构、堆叠组网冗余和纠删码冗余保护机制、运用NFS、CIFS、FTP等协议,搭建一个分布式架构集群存储系统,通过分布式文件系统对外提供统一网络存储空间,通过CIFS、NFS、FTP三种方式实现文件共享。解决旧系统存储能力不足、动态扩展性差、效率不高、可靠性和安全性低的问题,进一步提升重庆气象数据云平台基础支撑能力。     

基于MapReduce模型的非结构化数据分布式存储方法

为了解决传统数据存储方法存在的内存消耗过大、读取效率低等多种问题,提出了基于MapReduce模型的非结构化数据分布式存储方法。设计了非结构化数据垂直分片与水平分片方案,并采用聚类算法对分片处理后的非结构化数据进行聚簇处理,在此基础上构建用于数据分布式存储的MapReduce模型,得到非结构化数据分布式存储结果。实验测试结果表明,与传统非结构化数据存储方法相比,研究方法的内存消耗更小、写入量更大、读取效率更高、访问频率动态调节性能好,由此证明该方法的存储性能更优越,实际应用效果更好。     

基于虚拟仪器的声音信号采集分析系统

采用PC机与NI数据采集卡USB4431为硬件平台,LabVIEW为软件开发环境,设计了多通道声音信号采集分析系统。系统可以实现信号的同步实时采集、实时调理、存储及分析,提供多种数据处理算法模块。该系统已应用在工程噪音分析中,显示了其方便、实用等优势。     

海量遥感数据分布式集群化存储技术研究

针对当前高分辨率遥感数据的高效存储与高速访问迫切需求,采用分布式架构、对象存储和集群技术,结合遥感数据的空间特性,构建了基于数据对象的存储组织模型,设计了全分布式的存储管理架构;形成了逻辑上全球覆盖,物理上分散存储,全球遥感数据存储视图一体化,数据高效共享的分布式集群化遥感大数据存储体系。通过使用此架构,可实现遥感数据资源配置的灵活化,业务区域化特征的定制化与个性化,以及管理系统的智能化。     

海量高速突发信号采集系统设计与实现

突发信号的采集是数据处理中一个非常重要的课题,突发信号因其抗干扰能力和抗截获能力强在通信系统中得到了广泛的应用,必须设计专门的数据采集系统对突发信号进行数据采集和存储,这是对其进一步处理的基础;一种基于多核Xeon高速记录控制器S5000的高速海量信号采集系统设计方案被提出,该设计利用PCI-E载板加双通道210MHz A/D采集卡实现高速采样,并采用0级盘阵方式(RAID0)构成磁盘阵列实现海量存储;实际测试设定采样率100MHz,连续采样1小时,完整地捕捉到了间隔不确定、持续时间为1秒钟的突发信号;测试结果表明,该方案设计可以用于对突发信号的数据采集。     

滚动轴承的信号采集系统研究

在机械设备中,滚动轴承既是重要的组成部分之一,又是关键的环节.在机械设备的故障中,30%都是因滚动轴承而引起的,所以,为了使轴承故障导致机械设备损坏得以有效地避免,必须要实时地检测滚动轴承,从而使整个机械系统正常的运行得以保证.     

面向海量非结构化数据的非关系型存储管理机制

针对传统的关系数据存储系统性能不足、容错性差,无法适应海量非结构化数据管理的问题,提出一种高性能、高可用非关系型存储管理机制。首先,设计了良好的用户访问服务接口,通过高效的一致性哈希算法支持数据分发到多个存储节点;其次,采用可配置的数据副本机制改善存储系统的可用性;最后,提出查询故障处理机制,用以提升存储系统的容错性,避免节点失效导致服务中断问题。实验结果表明,在不同规模用户负载下,新的存储系统的并发访问请求能力和传统的文件系统、关系数据库相比,分别提升了30%和50%;同时,在合理响应时间内,故障状态下的存储系统的可用性损失小于14%。因此,该机制适用于海量非结构化数据的高效存储管理。     

一种分布式非结构化数据副本管理模型

针对云存储系统中数据副本管理的延时响应等问题,提出一种面向非结构化数据的分布式副本管理模型.该模型采用机架选举算法,通过提高每个机架能源利用率的方法降低系统整体能耗,为绿色数据中心提供技术保障.运用多路线性散列算法,将数据副本动态均匀地分布到不同机架的不同节点中,以提高系统性能、平衡负载和资源利用率.仿真实验结果证明,与传统的全局映射法相比,该模型可以达到较高的存储与负载平衡,具有良好的扩展性和可用性.     

基于分布式文件电力异构数据存储综述

随着国网公司信息化建设的不断推进,在整个电网的运检和管理的过程中都会产生海量的数据,这些数据中包含各场景产生的视频、图片、传感器数据和一些企业档案信息等非结构（异构）化数据.在面对如此大规模非结构化的数据存储要求时,传统关系型数据库已经表现的力不从心了.如何对此类数据进行高效地、廉价地和安全可靠地存储,并且可以快速检索与分析,是当下研究的重要热点课题之一.本文首先分析了电网大数据的产生及特征,然后综述了工业界大数据分布式文件存储技术,最后分析适合国网非结构化数据的分布式文件存储策略.     

XML与非结构化数据管理

该文从数据的存储方式入手,列出了目前业界对非结构化数据的几种管理方式和方法,并提出了通过XML,采用"非结构化数据-半结构化数据-结构化数据"的逐步转换方式,将目前难以管理的非结构化数据转到容易管理的结构化数据的方法,达到了非结构化数据为我所用的目的。     

基于大数据集群架构的数据管理系统设计

由于传统存储设备容量、传输带宽有限,而且设备节点扩展难、使用难、数据管理难,不足以应付不断增长的用户及数据存储要求。针对这种情况,通过对现有大数据底层支撑技术的梳理,搭建了一种基于大数据集群架构的数据管理系统,该系统为满足支持不同地域海量数据服务的需求,考虑了高性能、易用性、易扩展和可靠性等方面的因素,解决了在用户激增的情况下,较容易的通过增加硬件就完成系统的扩容,并具备异地就近服务、异地互备的能力。     

基于数据采集卡的轮载扫掠力检测信号采集系统设计

研究以高速弹射扫掠力检测实验台为对象,以CONTEC数据采集板卡为基础构建其硬件系统,以VC++为软件设计工具,实现高速高精度的单/多通道实时采样。提出了一种高速多通道样本采集的软件策略,为以后动态轨道衡自动检测提供了一种新的解决方法。     

一种异地实时卷镜像系统中数据初始化的方法

提出了一种异地实时卷镜像系统中数据初始化方法,解决了目前大多数容灾系统进行数据初始化时需要中断企业服务的问题。该方法首先启动了原卷的数据监控,然后进行数据同步,实时捕获数据同步过程中变化的数据并缓存在海量缓存中,同步完成后发送缓存数据到远程备份中心进行重写操作,实现远程镜像卷中数据的初始化。实验结果证明,数据初始化后,应用服务器原卷和远程备份中心镜像卷的数据一致,为数据实时镜像提供数据一致性起点。     

非结构化数据存储管理研究

非结构化数据通常指相对于关系数据而言没有固定的显式结构的数据,比如视频、音频、图像、文档等非结构化数据。根据权威数据咨询机构或研究机构的预测报告显示,近 5～10年的数据量将呈指数级增长,而其中的非结构化数据占到当前数字信息总量的70%～85%。面对如此庞大的数据量和信息量,如何有效管理非结构化数据、获得有价值的信息或知识显得迫在眉睫。(非结构化) 数据管理可以简单化为3个目标,即:实现数据的“存得下、管得了、用的上”。本文将主要围绕前两个基本目标介绍目前的非结构化数据存储管理的研究情况。同时介绍中国人民大学非结构数据管理(Unstructured DataManagement,UDM)研究小组基于“自由表”数据模型和BUD(Bank of Unstructured Data)参考体系模型在这一个问题上所作的初步研究与探索工作,以及在原型平台myBUD中的若干存储管理技术。     

电力企业的非结构化数据检索研究

电网公司多年来建设了很多业务系统,各业务系统相互孤立应用.随着企业信息化建设的深入,业务系统中数据特别是非结构化数据的数据量急剧增长,人员查找数据信息极为不便.建设面向整个电网公司的分布式非结构化数据检索平台,该平台在Linux计算机集群上部署Hadoop开发框架以及Solr分布式全文检索系统,将各业务系统中的非结构化数据进行集中式的存储、管理,并且提供统一的搜索服务,使得企业相关人员能够高效、便捷地检索出所需的数据.实现知识服务无处不在,为员工工作提供帮助,为企业提供决策支持.     

基于嵌入式网络的数据采集与分布式计算系统

采用将网络的开放分布和DSP高速信号处理的优势相融合的技术,给出了系统详细的软硬件设计和工作原理,以及通过嵌入式网络接口与上位机通信和采用XML-Socket技术数据传输的设计和实现过程.实验验证了系统在工业环境中与多种传感器配合使用实现分布式数据采集与实时计算功能的可靠性、稳定性.     

一种实时多路数据采集与处理系统

介绍了一种１６路红外光测信号的采集与处理系统，可实时处理１６路红外目标信号，实现目标信号的识别与跟踪。系统以４片ＴＭＳ３２０Ｃ２５作主处理器，实现同步并行处理，并具有较强的抗干扰能力。系统采用三级流水线操作，非常适合于实时处理