一种改进的RAID后台初始化技术

新创建的RAID系统必须要经过初始化才能使磁盘上的随机数据满足一定的校验关系,从而使RAID系统具有数据恢复能力。文章分析了传统RAID系统初始化方案的优缺点,提出了一种改进的后台初始化方案,试验证明该方案能够有效做到初始化与主机IO读写的并行,并在初始化性能和主机IO读写性能上较传统方案有较大的提高。     

复制式协同设计环境中基于地址空间转换的关联操作一致性维护策略研究

在复制式架构的二维协同设计系统中,地址空间转换算法可用来实现共享文档的一致性维护.然而,该算法无法直接处理关联操作,而是采用先分解后执行的方式进行,在操作分解执行过程中,远程并发操作的存在可能会导致关联操作所依赖的实体属性发生改变,从而使关联操作丢失被参照实体与参照实体之间的关联关系,导致其语义一致性无法维持.本文通过在地址空间转换策略的内部线性地址空间上添加原操作及本地操作历史序列,修正本地操作广播及远程操作接收过程以维持各分解操作的关联关系,并引入Retrace-Undo-VT-Redo-Retrace控制过程,实现对关联操作语义信息的分布式维持.本文最后通过实例分析展示了整个策略的工作过程.     

多星系统相对轨道的自适应协同控制

基于一致性理论,在无向拓扑结构上对多星系统相对轨道的协同控制问题进行了研究.本文考虑近地卫星相对轨道的非线性方程,首先设计控制律使得多星系统形成目标队形,并给出了速度阻尼和通信拓扑(相对速度间的拓扑关系)连通性之间的关系;其次,针对卫星质量具有不确定性的情形,设计了新的辅助变量,提出了自适应的协同控制律,这里要求传感(相对位置间的拓扑关系)和通信具有相同的拓扑结构.最后对4颗卫星的编队飞行进行了仿真分析,仿真结果表明本文设计的协同控制律是有效可行的.     

改进的基于目录的Cache一致性协议

介绍几种典型目录一致性协议并分析它们的优缺点。在综合全映射目录和有限目录优点的基础上,通过在存储器层上增加一个存储器高速缓存（Cache）层的方式,提出并讨论一种改进后的Cache一致性协议。该协议相对有限目录存储开销增加不多的情况下,提高了系统性能和可扩展性。     

一致性测试的静态需求测试研究

针对一致性测试中的静态需求测试通常采用手工方法而产生的效率低问题,提出一种基于统计学习的方法,包括静态需求的关联规则表示,并对采样的协议数据进行关联规则挖掘,如果得到的规则与需求规则一致,静态需求就可以得到统计上的测试检验。该方法在OSPFv3协议测试中取得了较好的效果。     

群决策中多形式偏好信息的转换及一致性分析

描述序关系、效用值、互补判断矩阵、互逆判断矩阵4种形式的偏好信息,给出将前3种偏好信息转换到互补判断矩阵的公式。在集结前,对转换后的互补判断矩阵进行一致性分析,如果没有达到规定的一致性指标,找出该矩阵中一致性最差的元素,并提交给其决策者进行调整,直到达到一致性指标。通过一个算例说明该方法的应用过程。     

基于区域一致性和NSCT的SAR图像分割

提出反映合成孔径雷达（sAR）图像区域一致性的G值图,在此基础上运用区域生长方法对图像进行粗分割。在对粗分图像进行区域合并的过程中,对于含有丰富方向和纹理信息的SAR图像,使用非下采样Contourlet变换（NSCT）进行区域特征提取,并采用一种新方法进行区域合并。仿真结果证明了SAR图像分割算法的有效性。     

基于iSCSI的级联远程复制系统实现与优化

提出基于iSCSI的级联远程复制系统结构及其实现方法.对传统实现进行优化,一方面引入带双阈值的传输控制队列和引用计数模块,提高本地子系统的性能;另一方面通过添加元数据记录传输和数据一致性恢复功能,解决了两级子系统在网络环境差异较大时协同性差的问题.调节iSCSI参数,进一步优化系统性能.性能测试表明,优化的级联远程复制系统具有高可用性和良好的性能.     

受干预多智能体系统的一致性分析及控制

运用图论、矩阵分析和极限理论, 研究当通信拓扑结构连通的多智能体系统受到干预时, 系统仍保持一致性的充分条件及其平衡状态. 利用指数函数快速递减且可积的特性, 设计干预控制器, 控制多智能体系统收敛到指定位置. 仿真研究实验验证了所提出结论的正确性.

     

GSSAC:一种用于遥感影像配准的误匹配点检测方法*

遥感影像配准中,由于光照、成像角度、几何变形等因素的影响,无论采用何种配准方法,总会产生误匹配点,因此误匹配点检测也是一个非常重要的步骤。针对常用RANSAC (Random Sample Consensus)方法不稳定、无法准确检测分布不均匀匹配点的缺点,提出了分组排序采样一致性(Group Sorted Sample Consensus, GSSAC)方法来提高误匹配点检测的稳定性和精度。分组排序采样方法首先将匹配点分为若干组,在每组内计算匹配点的误差并排序,然后在每组中分别采样若干个匹配点组成估算模型参数需要的匹配点。实验结果表明,GSSAC方法可以稳定的获得高精度的检测结果。