车载激光点云海量数据的管理与快速显示

就提高车载三维信息采集与获取系统中海量点云数据的管理与显示问题,提出了一种数据访问效率的优化方案.该方案采用磁盘映射方式读取数据并引入分块索引的方法进而在VC 环境下成功编写调度模块,可为三维数据的显示过程点云数据管理软件调用.将所有的点云数据分块,通过块号查找,快速提高点云数据的查找速度,为结合OpenGL函数库以实现数据的显示提供基础,其算法思路简单且耗时少.     

流媒体服务系统分层存储调度策略

针对层次化流媒体服务系统中的存储调度问题,提出了子树虚拟化方法来简化模型分析和存储调度策略设计。采用层次化存储结构下的分布式存储调度策略,通过自上而下的副本分发和自底而上的副本请求两个步骤来实现系统的负载均衡。验证实验表明,采用提出的存储调度策略,可使系统负载达到均衡状态,获得较高的用户请求接受概率。     

基于Hadoop云平台的并行数据挖掘方法

业界已经开始运用云平台来处理海量高维数据,将各种异构系统仿真为一个系统,其中在Hadoop环境进行数据挖掘会遇到数据模型的全局性、HDFS的文件随机写操作、数据生命周期短等问题.为解决这些问题,在Hadoop上实现高效海量数据挖掘,提出了在Hadoop上一种高效数据挖掘框架,利用数据库来模拟链表结构,管理挖掘出来的知识,提供了树形结构、图模型的分布式计算方法;在此基础上实现一个统计算法——Yscore分箱算法,以及决策树和KD树的建树算法;并利用Vega云对Hadoop集群进行仿真.实验数据表明该框架和算法实用可行,且可能拓展与数据挖掘之外的其他领域.     

基于网格的分布仿真平台的核心技术研究

提出了一种基于网格的分布仿真平台,结合最新网格技术和高层体系结构技术实现以服务为基本元素的分布仿真运行支撑环境,具有灵巧、高效、通用和实用的特点.并进一步从技术实现上提出了构建平台所需的核心技术,包括:运行支撑环境中基于代理的请求回调机制、实现仿真资源管理和调度的管理中心、高效的协同监控组件.最后,对平台的核心组件进行性能测试.该平台可以高效完成广域网仿真,实现仿真资源的共享、重用及优化调度,提高系统负载均衡能力,实现对仿真的协同监控.     

IaaS下基于预测的弹性云服务的研究

针对供应虚拟机的IaaS （infrastructure as a service）云下虚拟机部署存在较高时延,导致弹性云服务效率低下的问题,提出一种基于ARIMA模型和季节指数的动态负载预测及资源估算的方法. 该方法利用负载与虚拟机配置的关系,预测负载值,并估算虚拟机需求量,从而可提前部署虚拟机,提高IaaS云的服务效率. 研究结合供应虚拟机的私有IaaS云环境,实现其下的弹性供应的资源决策模块. 实验与算法分析表明,该方法能够准确决策虚拟机资源量,保证虚拟机资源预留,有效改善了IaaS云的弹性效率.     

一种云计算环境下的负载调度算法

云计算数据中心的负载调度是影响云计算性能的核心,是云供应商对外提供服务,用户感受服务性能的关键所在,它直接关 系到云平台的整体性能和系统的资源利用率. 在对经典的Min-Min调度算法进行分析的基础上,结合云计算环境对Min-Min算法进行了改进. 提出了一种基于相对负载均衡的LL-Min-Min算法. 仿真实验表明,LL-Min-Min算法能够满足云计算环境下任务的多样性和不确定性的要求,可以较大地改善数据中心的负载均衡,提高集群的吞吐率.     

TeraPELB:云计算中基于预测的弹性负载均衡算法

现代负载均衡已经成为云计算中虚拟资源管理和调度的核心.针对现有云计算弹性负载均衡存在的不足,提出了一种基于预测的弹性负载均衡资源管理算法(TeraPELB),不仅能更加灵活她动态调配资源,而且支持基于负载的趋势预测.理论分析和仿真实验表明,随着网络员载的变动,TeraPELB算法能根据负载变化情况动态地调整后端服务器集群的处理能力,解决了从云中申请虚拟机具有延迟性而导致迟滞甚至无法满足用户请求的问题,相较于传统的弹性员载均衡算法效果更好.     

基于随机模型的动态调度算法研究

针对多资源云环境中虚拟机放置问题,提出了一种在随机模型下综合利用率较高的动态调度算法MIUS （maximize integrated utilization scheduling）. 首先,在调度中心建立一个虚拟的中央队列缓存用户任务,然后利用随机路由算法对用户任务进行服务器快速选择,最后在服务器上建立虚拟等待队列并利用MIUS算法进行虚拟机配置. 仿真实验结果表明,该算法在保证QoS的情况下,实现了一定程度上的负载均衡,并可较大提高系统的综合利用率.     

面向航天器大数据安全传输的发布/订阅系统设计

针对航天器试验任务过程监控的在轨故障诊断状态检测、健康状态评估与航天器寿命预测等多个环节中,海量试验数据在传输、共享、处理、分析、存储等过程中面临的巨大压力,构建面向航天器多源异构数据管理的分布式大数据发布/订阅系统(big-data publish/subscribe system, BPSS)框架。借助大数据与云平台技术,设计了一套航天器海量在轨试验数据传输、管理与缓存方案,对云节点实现主从调控与弹性扩容,并通过基于消息一致性的动态选举算法完成大规模发布/订阅任务,保证数据传输的安全性、一致性与计算效率,具备大数据订阅响应迅速、多源异构数据高吞吐稳定性、分布式组件部署灵活等优点。实地航天器数管实验结果表明,BPSS数据订阅的平均响应时延为0.05 s/GB,同时在单日吞吐量达到85 GB量级时,数据丢帧率控制在0.025%、数据破损率控制在0.018%,与其他开源的发布/订阅系统相比具备一定竞争力。     

基于混合迁移的OpenStack虚拟机在线迁移改进方案

为了提高虚拟机备份（包括运行时状态、存储、配置）的效率,提高虚拟机运行的稳定性和平衡物理机的负载,提出一种基于混 合迁移的OpenStack云平台虚拟机在线迁移方案. 该方案对虚拟机迁移采取共享存储迁移和存储块迁移相互结合的方式,以平衡 OpenStack云平台虚拟机在线迁移速度及备份有效性.结果表明：所提出的混合迁移方案能有效地提高OpenStack备份效率,同时减 少虚拟机在线迁移的时间和提高虚拟机迁移容错能力.     

面向态势回放的两种海量数据采集存储结构分析

首先描述了模拟系统的态势回放数据应包含的主要内容,归纳了对态势回放数据进行采集的基本要求,提出了采集态势回放数据的两种策略,即静态采集策略和动采集策略,并特别针对满足海量数据的采集需求,分别为这两种采集策略设计了对应的数据存储结构,即静态存储结构和动态存储结构,给出了这两种存储结构的应用算法,并进一步对它们的时空访问复杂度进行了定性和定量分析,最后给出了这两种存储结构的对比测试实验结果以及各自应用场合的建议。     

大数据视角下的采购风险评估--基于某服务采购企业的案例分析

在经济全球化和专业化分工的背景下,企业供应链管理的各个环节面临着越来越大的风险.跨界的大数据及其分析技术通过提升数据的"可视性",为企业的风险管理带来了新的工具和手段.本文聚焦企业运营管理中的采购环节,分析如何利用大数据来评估采购风险.通过梳理一家典型服务采购企业采购流程中面临的各种风险,我们提出了一个"5+X"的采购风险分类框架;其中包括环境风险、竞争风险、道德风险、财务风险、履约风险以及内控风险.我们给出了测度各类风险可能的数据来源以及处理方法.通过一个案例研究我们展示了基于大数据的采购风险评估的具体实施.     

云计算环境下的多路数据流分层模块化建模与设计

提出多路数据流计算模型和对云计算物理系统的分层模块化建模方法. 云计算物理系统包含大量相连的嵌入式设备和计算 节点. 其开发难点在于系统复杂性所带来的设计和管理困难, 以及对海量数据的处理. 可行的解决办法是以多路数据流构 造抽象的设计模型, 利用自动化工具进行仿真、检验和优化, 再通过映射生成最终系统. 多路数据流扩展了传统数据流和 Google的MapReduce计算框架, 在简化设计的同时也使最终系统易于在云计算环境中实现.     

Agent的异构信息源集成框架

基于agent异构信息源集成框架的定义为一组异构信息源和agent接口描述语言 ,用来为给定应用领域的集成应用和共享信息的通用应用系统建模 ,以便实现可集成框架内的透明性、可移植性、互操作性。通过资源智能体、移动智能体和用户智能体的协作使得系统能够自动适应信息源的变化 ,从而提高系统开放性。给出了在JAVA语言的agent的开发环境中 ,资源智能体的BDI模型实现和内部结构。     

基于敏感等级的云租户数据安全保护模型研究

为云计算提供有效的租户数据安全保护,提出一个第三方租户数据安全保护模型,解决租户数据的存储和检索安 全问题. 模型采用隐藏数据间关系的方法,对租户数据进行切片,利用单向函数混淆切片关系;结合租户对数 据的隐私需求和安全等级定义,给出租户数据的分级方法;依据安全等级对分割后的子表内容进行局部加密或匿名,实 现云端数据存储安全;结合私有信息检索技术,利用云端加密数据的关键字检索算法,隐藏租户搜索请求,保护云端数据 的检索安全. 实验表明,该模型能满足租户数据在未知云环境中的存储和检索安全要求.     

HLA/RTI中分布资源的存取机制研究

HLA(High Level Architecture)作为分布交互仿真领域最新的技术规范，促进了不同领域、不同类型仿真应用的互操作与可重用，RTI(Run Time Infrastmcture)是HLA的软件实现，其运行效率直接影响仿真应用的整体性能。我们对RTI中涉及的数据资源进行了定义，探讨了资源管理所面临的问题，设计出高效存储、快速索引这些资源的存储方案，改善了RTI数据管理效率，并成功地应用于自行开发的分布仿真支撑平台AST—RTI中。     

储能产业发展带来的能源革命及其关键管理科学问题

储能产业的爆发式增长,不是一个独立的产业现象,而是以新能源利用为主要导向的能源生产和能源消费革命的必然要求,会导致能源供给和消费的系统性变革.在这个系统变革中,有很多管理科学的问题亟待学术界的关注和研究.讨论了多个包含储能发展的实际应用场景,针对共享储能的集中式储能和产销一体化的分布式储能等新兴发展的储能模式,从可行性...     

LPCA——分布式存储中的数据分离算法

针对数据密集型的存储系统,提出了一种可靠而高效的数据分离算法,可应用于对可生存性要求较高的分布式存储系统。该算法利用线性方法分离数据,存储量和运算量都较小。设原始数据为D,则每个存储节点上保存的数据量是(|D| a)/r,r为恢复数据所需要的最少份额数,a<|D|/r。算法中所有的运算均在有限域F2上进行,具有较高的效率。讨论了算法的可操作性及安全性,对存取结构数量进行了分析,并给出了存取结构的一种构造方法。     

协同仿真平台中模型信息管理技术研究

模型及相关文档是产品协同开发过程中重要的设计数据,对模型信息的有效管理是协同开发顺利进行的前提和保证。本文分析了轿车产品协同仿真平台中建模过程的特点与模型信息的结构,在此基础上提出了模型信息多维管理技术,研究了其基本原理及实现机制,最后介绍了该技术在协同仿真平台中的实际应用。     

无失效数据下计算装置贮存寿命评估方法

针对信息化弹药部组件贮存寿命难以评估的问题,提出了一种融合自然贮存试验数据与加速试验无失效数据的部组件贮存寿命评估方法。首先,根据部组件的自然贮存试验数据,通过保序回归解决数据中的倒挂问题,采用极小卡方估计法和拟合优度检验初步确定部组件的寿命分布函数。接着,通过最优置信限法,估计加速应力水平下的模型参数,并计算加速应力水平与常规应力水平间的加速因子,将加速试验中的无失效数据折算为常规应力水平下的定时截尾数据,单独依据该数据重新评估模型参数。而后,融合折算数据和原始自然贮存数据,再次评估部组件的贮存可靠性,综合对比评估结果确定其分布函数。最后,以某计算装置为例,综合对比分析自然贮存试验数据、加速试验无失效数据和融合贮存试验数据的评估结果,确定了该计算装置的寿命分布函数和给定可靠度下的贮存寿命,证明了该方法的有效性,可以做工程应用推广。