基于Linux的多路视频监控系统设计与实现

设计并实现了一套建立在PC硬件平台之上、基于Linux的多路视频监控系统。分析了该系统的结构，详细论述了多路视频采集卡驱动程序和SDK的设计与实现，说明了系统采用的多种优化策略。通过演示版用户程序证明了该系统的正确性和高效性。     

基于Windows CE.NET的嵌入式PC视频监控系统

从数字视频监控系统的需求出发，设计并实现了一种基于Windows CE．NET的嵌入式PC视频监控系统。分析TWindows CE．NET在系统应用和开发中的特性；讨论了系统结构设计和组成；论述了通过平台创建工具构建OS镜像NK．BIN以快速定制嵌入式PC平台、Windows CE．NETV运用Windriver快速开发硬件驱动以及利用DirectX技术解决视频数据实时预览等关键技术。实测表明，系统开发简单、高效，运行稳定，可扩展性强。     

双通道机载雷达STAP紧凑系统设计

大数据流下的高精度实时处理是空时自适应处理(Space-time adaptive processing,STAP)系统实现的难题之一.在机载平台对尺寸、重量和功率(size,weight and power,SWAP)的约束条件下,STAP系统设计的目标是减少系统时延的同时增加数据吞吐率,本文对实测双通道机栽雷达采样数据进行了STAP并行系统的紧凑设计研究.基于选型平台设计了狭义局部并行全局串行(Restricted local-parallel-and-global-serial,RLPGS)结构与狭义局部串行全局并行(Restricted local-seiral-and-global-parallel,RLSGP)结构,并验证了任务数据不同调度方法的性能.该设计在单处理板上成功完成STAP处理的测试,结果满足设计要求.     

并行实现空时自适应算法

针对多片DSP(数字信号处理器)并行处理系统,研究了空时自适应处理(STAP)算法的实时实现.在分析了部分自适应STAP算法内在并行性的基础上,提出了一种任务级的STAP并行处理算法.给出了该算法在多DSP并行处理系统上的算法映射.通过数据实验证明这种基于多DSP并行处理系统的STAP并行算法具有较高的实时性能.     

基于TS201的STAP并行处理系统实现

空时自适应处理(STAP)是新一代机载信号处理机的关键技术之一,它对系统的实时性有严格的要求.在分析实时STAP性能需求的基础上,利用基于TS201的高性能数字信号处理板,实现了一个STAP并行处理系统.结合STAP处理特点和系统体系结构,提出了一个局部串行全局并行的系统算法模型,并在模型实现中采用了高效的通信与同步方法.该模型有效的增强了系统的负载平衡特性.实测结果表明,系统满足STAP处理实时要求,并且有很好的可扩展特性.     

USB多路音频采集系统的设计与实现

提出了一种基于USB1.1的多路音频采集系统的实现方案。实际测试表明，该系统克服了现有系统中音频数据传输影响视频质量的缺陷，具有音频保真度高、成本低等突出优点。     

基于QNX的网络视频监控系统的设计与实现

对采用分布式嵌入式实时操作系统QNX开发基于PC硬件平台的嵌入式网络视频监控系统作了应用分析和系统设计，并详细论述了系统的视频采集卡驱动程序和视频回放软件在QNX RTP6．1．0的实现方法。QNX无与伦比的实时性、稳定性、可靠性等性能和对PC硬件的特有支持，使得本系统取得了非常高的性价比。     

高速USB2.0接口的音频多通道采集无线传输系统

为实现野外环境下多通道声阵列远程采集与声场分析,基于USB2.0高速接口,设计实现了单节点最多96个音频信道的同步采集,并基于Wi-Fi无线传输协议802.11n,实现了采集数据的远程无线传输。测试结果表明,本系统的USB2.0高速接口有效数据传输速度最小峰值读/写达到26.5MBps/22.5MBps,无线传输速度稳定均值达到106Mbps。系统除采集卡外,其他设备均采用COTS产品,具有低成本、短研发周期和高可用性的优势。     

面向复杂数据应用的可扩展负载平衡中间件研究

现有的负载平衡中间件大都采用单一的基于对象的负载平衡粒度,更多地关注于同一对象组的不同副本之间的平衡,不能满足雷达仿真所涉及的复杂数据应用的要求.基于通用对象请求代理体系结构(CORBA)技术,采用基于移动对象适配器(POA)的负载平衡粒度,提出了一种高可扩展的负载平衡中间件模型,阐述了该模型相关的若干关键技术、解决方法及其实现,包括负载策略的扩展、负载度量的扩展等.实验表明:该模型能够有效降低平均响应时间,并增加总的吞吐量.     

面向分布仿真应用的高可扩展负载平衡中间件

基于CORBA技术,通过采用基于POA的负载平衡粒度,提出了一种高可扩展的负载平衡中间件模型.并阐述了该模型相关的若干关键技术、解决方法及其实现,包括负载策略的扩展、负载度量的扩展等.