基于数据生命周期管理的ARP系统优化设计

随着管理信息化系统中业务数据量的日益增加,使得系统性能下降和物理磁盘空间的增长。本文介绍了一种数据生命周期管理解决方案ADLM(Academia Resource Planning System Data Lifecycle Manage,简称ADLM),在不增加硬件成本情况下,使用程序控制方法,达到系统性能优化和实现历史数据归档保存的目的。主要解决了具有时间周期特性的业务数据的分类管理、在线归档、离线存储等问题,对业务数据归档策略、分级存储实现和归档数据查询等关键问题进行了分析,最后通过实际应用,证明本技术方案可以方便快捷地实现业务处理性能的提升和对磁盘空间使用需求无限增长的有效控制。     

《GIS软件工程》实验模式研究

GIS软件工程实验是《GIS软件工程》教学过程中的重要环节,分析《GIS软件工程》的特点,结合在教学实验过程中具体的问题,提出基于柔性案例的GIS软件工程实验模式,并从柔性案例的选择、柔点的选择设置方法、实验过程等方面,分别展开描述,对实验实施中的优缺点进行总结。     

基于制导链路的导弹干扰动态对抗仿真研究

随着计算机仿真技术的发展,系统仿真成为评估导弹武器作战性能的重要手段。以导弹中制导阶段制导受电子干扰的情况为主要研究对象,建立干扰信号功率的数学模型,阐述基于制导链路的动态对抗仿真实现方法。组成一套完整的导弹抗干扰动态仿真系统,为评估导弹受电子干扰的作战效果提供技术基础和实现途径。     

考虑地形影响的卫星导航性能评估方法

研究准确评估导航性能,针对地形因素会影响导航卫星的可见性,为了准确评估地形复杂地区对卫星导航的性能的影响,在仿真模型中引入地形影响因素.利用可视域分析理论完善了卫星可见性的判断依据,给出了考虑地形影响时可见卫星颗数和精度因子的分析模型,做为指标对卫星导航性能进行评估.结合机场终端区数字高程模型、卫星星历、航图等数据,对...     

局域网拓扑结构优化的探讨

以局域网拓扑结构为研究对象,对局域网的需求分析、技术选型、设备选择和安全防范的优化方法进行了探讨,并且提出了使用NLB技术在网络负荷、控制网络流量方面的应用解决方案。     

多个地面移动机器人建立构型空间

研究多机器人系统运动规划问题,经典的构型空间(C-space)通常用于静态障碍物并且机器人有环境全局知识的假设下.有局部传感能力的多机器人系统(MRS)不具备全局规划性能.针对上述问题,要求MRS建立C-space功能,采用环境和机器人的模型建立多边形集合,每个机器人都是自主地面移动机器人.机器人的传感范围是有限的,并能互相通讯.一种分散式的算法被提出来解决两个机器人探索环境并建立构型空间障碍的任务,两个机器人定期的交换和合并对方产生的部分构型空间障碍,直到整个构型空间障碍建立.算法类似于同时绘图与定位(CML),采用产生和合并C-space的算法进行仿真,结果表明了算法的有效性.     

基于流量特征和载荷特征的P2P流量识别

本文分析了目前的P2P网络流量识别方法及其存在的问题。设计识别P2P流量的数据结构;在流量识别阶段,在传输层捕获TCP和UDP数据包,依据P2P流在传输层表现出来的主要流量特征,进行TCP/UDP流量特征的P2P流量识别;在载荷特征识别阶段,对载荷特征库定期更新,将在流量识别阶段中识别出的P2P流作精确载荷特征识别,并将流量识别阶段中漏掉的流量作载荷特征识别;在模式匹配过程采用比较指印函数值来加快识别速度;进而提出一个可准确识别出新生、加密的P2P流量及其名称的算法。实验结果表明,该算法具有较高识别和分类P2P流量的能力。     

高性能计算机管理软件基本原理研究

通过论述高性能计算机的特点、管理软件的工作原理、系统结构以及基于Java的管理软件的实现方案,论述高性能计算机的接口界面的设计与实现,高性能计算机管理软件利用智能平台管理接口(IPMI)协议,并通过BMC卡和网络启动来实现对电源和网络参数的设置.以迭到对计算机的管理.     

多模卫星信号仿真器的软件设计

本文以多模卫星信号仿真器的研制为背景,对GPS/GLONASS/BD三模仿真器上位机软件设计进行了详细的说明,介绍了仿真器软件开发的总体方案和关键模块,重点对用户界面的设计、上位机与下位机之间的数据通信、多线程的使用进行了详细论述。最后通过实际硬件平台和商用接收机对仿真器进行实验了验证。结果表明,该仿真器产生出的三个导航系统的卫星信号能够被接收机正确接收,验证了仿真器软件的正确性和实用性。     

基于序列聚类的事件流数据特征分析

事件流是近年来兴起的一种对实时进入系统的海量数据进行分析查询的应用,而数据特征是评价系统所需要的负载模型的重要部分。以网络安全监控为背景,提出一种将事件流聚集成时间序列并进行相似性聚类来分析数据特征的方法。通过适当的粒度聚合,将事件流转化成时间序列,选取周期性的时间序列作为代表消除随机干扰,给出基于序列线性相似性的聚类算法。聚类试验表明,具有相似时间特征的事件流可以被有效地聚集到同一类中。