ZFS文件系统Snapshot技术的分析

快照是一种重要的存储数据的技术,可以在不停止应用程序的情况下对数据进行备份。本文对Solaris平台下的ZFS文件系统中的快照技术进行了分析,介绍了快照的工作原理、实现技术及数据结构,并在ZFS中进行快照创建、数据恢复的实例分析,结果表明ZFS文件系统中的快照技术能避免数据的丢失,可以有效地保护该系统下的数据,并且在操作系统的实验教学中对文件系统的分析具有较大的实践意义。     

基于改进特征点检测的快速图像配准算法

针对传统特征点配准算法效率过慢、对特征点存在误检的现象,提出了一种基于特征点检测的图像配准算法.对特征点检测方法进行了改进,利用像素点与周围像素点的灰度关系滤除非特征点;对剩余的点使用提出的菱形模版进行精确检测,建立了特征点集合;利用迭代最近点(ICP)算法对特征点集合进行配准.实验结果表明:改进算法在特征点检测准确性和检测时间上明显提高,并且具有良好配准效果.     

航空通信数据结构的脆弱点检查模型仿真

对航空通信数据结构进行鲁棒性检测,找到脆弱点对航空安全至关重要.航空通信数据与传统的通信数据不同,包含大量和飞行时产生的随机数据.由于通信数据结构处在不断变化中.传统的数据结构脆弱点检测中,以固定数据结构为前提,没有考虑航空数据结构实时变化造成的的干扰,存在严重的遮蔽效应,降低了航空通信数据结构脆弱点检测方法的准确性.提出了一种依据多维熵值航空通信数据结构的脆弱点检测模型,采用Filter-ary-Sketch及时存储航空通信数据结构信息,间隔一定周期进行基于多维熵值的航空通信数据结构脆弱点检测,若发现异常,按照Filter-ary-Sketch保存的通信数据结构信息定位脆弱点,检测出一个脆弱点,立即进行修正,再进行下一个脆弱点的检测,避免出现遮蔽效应,实现航空通信数据结构脆弱点的准确检测.实验结果说明,对比传统检测模型,所提模型具有较高的检测效率和精度,取得了较好的效果.     

一种在存储子系统中实现连续时间点快照的技术

在存储子系统中使用快照技术能够有效地缩短复制操作造成的停机时间。当前主流的存储子系统快照技术主要侧重于在单一的时间点实现快照,而实际的应用经常需要实现连续时间点的快照。该文通过对主流快照技术的研究和分析,设计了一种新型的增量快照技术,提高了在连续时间点实现快照的性能。     

基于平衡划分的并行集合交算法

对集合交运算,基于划分点定位算法提出并分析了一种新的并行算法INTERSECT-DL.在INTERSECT-DL算法中,数据被平衡地划分,分配给所有处理机,所以各处理机的工作负载相同.给出了在网络并行计算环境下的实验结果,并与INTERSECT-S、INTERSECT-NS算法进行了对比.理论分析和实验的结果都表明INTERSECT-DL算法具有很高的并行效率和扩展性.     

基于DCD的块设备快照系统

提出了一种块设备快照系统SSDCD（snapshot system on DCD）：通过引入DCD（Disk Caching Disk）技术并加以改进,采用COW（copy on write）的方式,在设备驱动层实现了快照功能,缓解了快照后小写数据的读写对系统的影响,得到了很好的I/O性能.SSDCD系统没有改变文件系统和磁盘数据结构,因而具有很强的适应性.     

融合多种特征点信息的最小生成树医学图像配准

针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,提出了一种基于融合多种特征点信息的最小生成树医学图像配准算法.该算法首先提取3种特征点,Harris-Laplace,Laplacian of Gaussian 和网格点;然后使用遗传算法去除特征点集的冗余,并通过对位映射构建无向完全图顶点集合;进而使用改进的Krusk...     

求平面多边形集凸壳的方法

提出一种计算平面多边形集凸壳的快速算法。将多边形集的凸壳根据极值点划分为右上、左上、左下、右下四段,同时对集合中多边形利用其极值点提取右上、左上、左下、右下四个点列段,凸壳的每一段仅受多边形同一类点列段的影响。根据多边形集合的极值点确定四个矩形区域对四类点列段进行筛选,再按给定规则在矩形区域中进行初始找点,可求出四段凸壳初始点列,它们按顺序可确定一平面多边形,求出到此多边形的凸壳即为所求多边形集的凸壳。算法通过分段、分类、筛选等措施提高了计算效率,并且易于实现,其时间复杂度为O（N）。     

具有快照功能的Linux文件系统

介绍了快照(snapshot)技术的作用及工作原理,分析了一种具有snapshot功能的Linux文件系统ext3ss的关键元数据的数据结构以及基于时间偏移的版本管理技术.运用此方法可以在文件系统级添加ext3ss功能,提供基于EPOCH时间的文件访问接口.最后对ext3ss进行了测试和分析.     

基于多邻域支持技术的迭代式角点匹配算法

角点匹配是立体视觉研究中的一个重要问题,文中针对该问题提出一种基于多邻域支持技术的迭代式角点匹配算法.该算法首先使用Marr和Frisby提出的立体匹配的五大约束限定搜索区域,然后使用了多邻域支持技术对点特征相似性的评价方法进行了改进,最后引入了左/右以及上/下两种对称性测试过程和迭代技术以提高匹配的精度.这些技术解决了传统匹配算法实时性差、精确度低的问题.仿真实验表明,该算法是一种快速、稳定并且实用的角点匹配算法.     

一种改进的块级连续数据保护机制

随着存储技术的快速发展,连续数据保护 (CDP) 功能已成为现代存储系统重要的数据保护和恢复手段.根据当前不同CDP实现机制的优缺点,提出了一种基于TRAP-4的改进机制--ST-CDP.在保留TRAP-4原有数据记录方式的基础上,按一定间隔值d在恢复链条中插入对应时间点的快照数据,有效地解决了TRAP-4的链条易失效和恢复时间过长问题.借助量化分析模型分析了该机制的性能并确定最优的d值.原型系统在Linux内核块设备层的RAID5上实现了该机制,并通过实验对3种不同CDP机制进行对比测试.实验结果表明ST-CDP既具有与TRAP-4类似比快照机制存储开销低、系统性能影响小的优点,还具有比TRAP-4更快的恢复效率及更高的可靠性.因此ST-CDP是一种高效并且恢复成本较低的连续数据保护机制.     

平面海量散乱点集凸壳算法

凸壳作为计算几何的一种基本的结构,对GIS的数据分析有着重要作用。在分析传统的凸壳算法的基础上,提出新的凸壳算法,即金字塔算法。同时采用3种快速算法提高执行效率。通过大量实验数据对比说明,算法对求平面海量散乱点集的凸壳非常有效,点集为10^7数量级的执行时间在主频为2．00GHz计算机上仅为3s～4s。     

图像点模式匹配的一种凸包序列的图谱方法

利用点集的凸包具有仿射不变性和局部可控性,针对图谱方法难以精确匹配旋转角度较大图像的问题,提出了图像点模式匹配的一种凸包序列的图谱方法,使得匹配在图像旋转角度较大的情形下仍具有稳定性。构建图像特征点集新的图模型（凸包）,利用改进的图谱方法对凸包进行匹配,并减小原始特征点集,迭代上述过程,通过构造凸包序列,自特征点集的外围到内部逐步匹配,得到较精确的匹配对。实现基于凸包序列的图谱方法的图像点模式匹配。实验结果表明,该方法不但能精确匹配旋转角度较小的图像,而且对于旋转角度大的图像以及多光谱图像匹配精度也较高。     

用于特征点配准的快速聚类凸集投影算法

提出一种用于特征点配准的快速聚类凸集投影算法. 该算法首先将模板点集和目标点集的配准问题通过聚类转化为相应类集合的配准问题，降低了算法的计算量；进而采用基于二次规划的凸集投影来求解类配准问题，避免了序贯凸集投影算法由于交替行列投影而引起的积累误差. 仿真表明，相对于现有的特征点配准算法，本文算法的配准精度和计算量均有所改善.     

连续数据保护中的数据一致性保障技术研究综述

连续数据保护是当前灾难恢复领域的新方向,它克服了传统数据备份和快照技术的缺陷,从新的角度对关键数据进行保护。首先对连续数据保护的工作过程进行了阐述,对其中存在的几类数据一致性问题进行了剖析,并结合当前国内外的连续数据保护技术中涉及的数据一致性保障措施进行了概括和归纳,分析其不足之处,并指出连续数据保护数据一致性保障技术的未来发展方向。     

一种文件级连续数据保护系统的实现与生存性量化

针对传统容灾备份技术的不足,设计并实现了一种文件级别连续保护(CDP)系统。首先设计了CDP系统的部署和组成结构;然后描述了CDP数据包、通信协议、数据的逻辑及物理存储以及任务调度等模块的设计思想;在给出总体和详细设计后,给出了任意时间点文件恢复和任意时间点文件视图查询的实现算法;最后使用半马尔可夫过程进行了生存性分析,在指出其脆弱性的前提下给出了生存性增强的可行途径。     

Two stochastic optimization algorithms for convex optimization with fixed point constraints

Two optimization algorithms are proposed for solving a stochastic programming problem for which the objective function is given in the form of the expectation of convex functions and the constraint set is defined by the intersection of fixed point sets of nonexpansive mappings in a real Hilbert space. This setting of fixed point constraints enables consideration of the case in which the projection onto each of the constraint sets cannot be computed efficiently. Both algorithms use a convex function and a nonexpansive mapping determined by a certain probabilistic process at each iteration. One algorithm blends a stochastic gradient method with the Halpern fixed point algorithm. The other is based on a stochastic proximal point algorithm and the Halpern fixed point algorithm; it can be applied to nonsmooth convex optimization. Convergence analysis showed that, under certain assumptions, any weak sequential cluster point of the sequence generated by either algorithm almost surely belongs to the solution set of the problem. Convergence rate analysis illustrated their efficiency, and the numerical results of convex optimization over fixed point sets demonstrated their effectiveness.     

基于凸壳的高密度点集物碰撞检测算法

提出了一种基于凸壳的高密度点集物碰撞检测算法。根据高密度点集物紧密性好的特点,设计了一种快速的凸壳算法;当极值比较不能确定待检测点集物未碰撞时,用该算法计算待检测点集物的凸壳,并对凸壳进行求交运算,若不相交,两点集物未发生碰撞,否则在两凸壳的交集区域中寻找碰撞点集。算法简单、高效、可靠,在教育、国防、艺术等方面具有一定应用价值。     

改进的三维点集凸包求取算法

为提高三维点集凸包的求取效率,提出充分利用凸包极值点和性质改进的三维点集凸包求取算法.首先,求出三维点集中的极值点,并由它们形成初步凸包;其次,根据初步凸包与点的位置关系,排除其内部点;最后,依次考察其外部点,求出符合要求的点集、棱边集和面集,并对凸包进行扩展,得到凸包的点集、棱边集和面集.与普通算法进行时间的复杂度分析比较及实验表明,该算法效率较高.     

虚拟阵列Khatri-Rao积与子空间联合稀疏表示的DOA估计方法

利用目标信号在空域分布的稀疏性,该文提出了一种基于虚拟阵列Khatri-Rao(KR)积与信号子空间联合稀疏表示的单快拍DOA估计方法;该方法利用单次快拍的采样数据,构造出双向虚拟阵列数据,并对虚拟阵列数据的协方差矩阵进行KR积变换处理,然后对向量化后的数据进行顺序重构,利用重构矩阵的大奇异值对应的左奇异向量为估计信号子空间;最后,利用凸优化工具箱对稀疏模型进行二阶凸规划的优化求解,得到高精度的DOA估计值;仿真实验验证了算法的有效性,在低信噪比下比传统MUSIC和OMP算法具有更高的估计精度。