Perona-Malik模型离散格式的改进

Perona和Malik给出的离散格式是原Perona-Malik模型的近似模型的离散形式.这个离散格式用差商代替梯度,并略去了原模型的一项,本文通过理论分析发现这些简化影响了平滑的速度和效果.文中将省略的一项也加以离散,并将差商绝对值替换为梯度模,最终得到一个隐式的离散格式.实验结果表明,本文的离散格式提高了平滑速度,改进了平滑效果.     

我选择了LG的CD-RW

随着工作量的不断加大，我们发现：原有计算机的存储能力越来越不够用。而且现在的软件也越来越大，随便找一个就有几十兆甚至几百兆，如果要做一个备份真不知要用多少张软盘。前不久意外的结识了LG CED-8080B刻录机，它良好的刻录功能让我眼前一亮。LG CED-8080B刻录机最大的优点就是速度快，CED-8080B拥有8倍CD-R刻写速度、4倍CD-RW重写速度以及最大32倍速的CD-ROM读取速度，是目前市场上高性能的CD-RW之一，针对现在市场上某些光驱由于刻录软件的原因造成实际刻录速度比标称速度差很多的情况，LG电子采用的刻录软件Easy C…     

基于关联知识的航天器有效载荷遥测数据仿真方法

针对传统遥测数据仿真方法不能反映不同遥测参数之间,遥测参数与注入指令、自主控制策略、健康管理策略之间关联特性的问题,提出一种基于关联知识的航天器有效载荷遥测数据仿真方法。基于遥测数据阈值、周期、线性、区间、函数等多维度关联特征,对航天器有效载荷遥测数据进行建模。以天问一号载荷控制器和中分辨率相机为例,将该方法应用于有效载荷半实物仿真系统。工程实践结果表明,半实物仿真系统输出的遥测数据,能够在一定程度上反映有效载荷工作过程,可以满足载荷分系统集成测试的任务需求。     

基于遥测数据相关性的航天器异常检测

基于信息技术进行星载设备的异常检测始终是空间任务安全性、可靠性领域最重要的主题。传统航天器异常检测方法的知识和模型很难自动化构建,而纯数据驱动方法会忽略系统设计知识和遥测数据本身的特性,造成先验知识的浪费。针对这些问题,提出一种基于遥测数据相关性的航天器异常检测方法。首先,给出遥测数据相关性的定义,结合量子卫星任务实例,对单维度遥测数据的6种领域相关性进行建模和向量表示;随后,提出一种遥测数据驱动进行相关性知识发现、进而将知识应用于异常检测的方法;最后,利用量子卫星数据、基于真实故障特征的模拟数据对该方法进行了验证。实验与分析结果表明:该方法能够实现航天器异常检测知识构建的自动化,且可以有效检测出遥测数据的异常。     

基于Hausdorff距离的轮廓线匹配

提出了一种轮廓线的匹配方法。首先,通过计算轮廓上每一点的曲率并选取特征点,以特征点及其两侧的若干点构成特征段,用特征段对轮廓进行分段描述,然后用特征段之间曲率的Hausdorff距离来度量分段轮廓之间的相似性,获得匹配结果。实验证明该方法是有效的。     

基于Spark的有效载荷参数解析处理方法

为解决单机多线程有效载荷实时参数解析处理方法存在的吞吐率低、扩展能力弱问题,提出一种基于Spark集群的有效载荷实时参数解析处理方法。采用Kafka和Spark相结合的处理方式,利用Kafka将有效载荷实时数据转换为消息队列流,Spark通过Kafka获取消息队列流的数据,利用内存对数据进行迭代运算,提高数据运算速度,实现实时的、高吞吐率的有效载荷参数解析。仿真结果表明,使用该方法在实时吞吐率上较单机多线程处理方法有较高提升,能有效满足实时参数解析的要求。     

基于多Agent的实时自适应数据判读方法

针对目前已有数据判读方法在有效载荷地面集成测试中不适应测试环境变化、实时判读不连续、错误率高的问题,提出一种基于多Agent框架的实时自适应判读（MARAD）方法。首先,依据"感知-决策-执行"的设计理念,构建四个具有独立任务又互相协同工作的智能Agent,以适应测试环境的改变;其次,采用面向活动建模的方式,以C语言集成产生式系统（CLIPS）作为推理机,取消判读规则对测试序列的依赖,保证判读过程的连续性;最后,在判读规则中引入容错机制,在不改变正确性的前提下减少误判和漏判。测试验证结果表明,在判读数据相同的条件下,MARAD方法的实时判读结果与已有的状态模型方法的三次事后判读的均值结果相比,参数漏判率均为0%,但活动误判率降低10.54个百分点;与人工判读相比,参数漏判率降低5.97个百分点,活动误判率降低3.02个百分点,且无需人员参与判读。所提方法能够有效提高判读系统的自适应测试环境能力、实时判读的持续性和正确性。