基于G/S模式的空间信息云服务架构研究

针对多系统间的数据交换、共享问题,尤其在大数据时代,海量的数据增长给数据的管理带来的挑战,提出了一种基于G/S(General-Browser/ Service-Cloud,G/S)模式的空间信息云服务架构——面向数据的架构(Data Oriented Architecture,DOA)。以数据为核心,以数据标识为主线,通过数据注册中心和数据交换规范XXML(Specific Industry Markup Language),对海量异构数据进行存储、计算和管理,实现多系统间的数据共享、访问和协同。通过在地质灾害监测预警方面的应用,证明了该架构作为信息技术的系统构建方法在大数据时代独特的优势。     

基于IETM的图像类装备保障数据语义标注研究

为了有效的组织、查询和浏览海量的图像类装备保障数据,分析了现有图模型图像语义标注方法的弊端,选取了装备IETM内的图像类装备保障数据信息作为图像语义标注的样本数据,并结合TF*IDF权值理论,改进了图模型语义标注方法的语义标注词选定方法,构建了基于装备IETM的图像类装备保障数据语义标注模型。实验结果表明,所提出的图像类装备保障数据语义标注模型及算法能够有效地提升图像数据信息查询的查准率与查全率,能够在一定程度上满足用户对图像类装备保障数据语义标注的需求。     

基于光电侦察仪的多测角实时数据融合方法研究

针对传统“L公式法”和“平均值法”进行数据融合时利用测试数据不充分、没有考虑测试误差影响等局限性,文章提出一种基于多测角融合的光电侦察仪组网实时数据融合方法;在最小二乘准则下,建立了光电侦察仪组网融合模型,并对模型求解涉及的待估参数初值选择、权系数矩阵确定和融合精度等问题进行深入研究;通过仿真实验,对文章所提方法的实时性和精度进行有效验证,对不同布站数量下的融合效果进行了对比分析;最后,得出待估参数选择原则、权系数矩阵确定原则和布站数量要适中的结论。     

基于MSF的风洞试验分布式数据库系统同步设计

某风洞试验基地各试验外场分布在不同的物理区域,受多种条件制约,不宜采用集中式数据库,任务下达与数据上报采用手动分发与汇总,数据的时效性及完整性存在严重问题;分布式数据库可实现各场站的独立运行,但各场站与中心数据库的同步性、完整性、一致性成为最大的难题;文章根据分布式数据库的特点和风洞试验运行需求,提出了基于MSF(microsoft sync framework)框架并利用WCF(windows communication foundation)技术实现了数据自动上传下达并汇总的同步设计方案,解决了中心与下级场站之间的数据管理问题。     

基于数据驱动的卫星锂离子电池寿命预测方法

锂离子电池由于具有工作电压高、体积小、质量轻、比能量高、寿命长和自放电率小等优点,成为 替代传统镍氢、镍镉电池的第三代航天器用储能电源。寿命预测是锂离子电池健康管理的重要方面,是掌 握电源衰退的重要手段。锂离子电池剩余使用寿命预测问题已成为电子系统健康管理领域的研究热点和具 有挑战性的问题之一。本文基于NASA埃姆斯中心的锂离子电池地面试验采集数据,首先分析了3种类型 的锂离子电池预测方法,之后重点研究了几种有效的数据驱动的锂离子电池寿命预测方法,并对各种预测 方法的效果进行了评价。实验结果表明,本文提出的方法能够有效的用于基于数据驱动的锂离子电池寿命 预测中,具有较强的工程应用价值。     

飞行试验大数据技术及展望

现代航空武器装备综合化和信息化程度越来越高,飞行试验测试数据的种类增多,测试数据量剧增,飞行试验进入了大数据时代。试飞大数据的来临,对试验数据的获取、记录、传输和处理等传统技术及模式产生了强大的冲击,也提出了严峻的挑战。本文在简要介绍大数据概念及国外研究应用现状的基础上,通过总结分析飞行试验数据的新特征、新需求,提出了“试飞大数据”的概念,得出飞行试验数据是典型大数据的结论;按照试飞测试流程和大数据技术范畴,重点分析了试飞大数据技术中的数据获取、交换、记录、传输、监控、处理、存储等关键技术,最后,对试飞大数据技术的应用前景进行了展望。     

基于Matlab数据库工具箱的实验数据自动抽取及应用

矩阵计算和多领域的算法库是Malab科学计算软件的核心,它所提供的大量函数库为科研工作者进行专业领域实验提供了巨大的方便。Matlab数据库工具箱虽然开启了自动化调用数据的功能,但是并不是每位科学实验的研究者均具备数据库编程和书写SQL语句的技能,而大规模参数赋值却是科学实验的基础。因此通过介绍工具箱中Query Builder的使用,建立ODBC/JDBC兼容数据源,对大规模实验数据进行自动抽取数据、变量赋值及图形化表示、函数测试及调用。实现不书写任何计算机语句,完成大规模数据的调用赋值以及函数调用的功能,旨在帮助实验者快速完成物理数据的计算工作。     

化学动力学模型预测H_2/CO燃烧的不确定性分析

本文采用数据协同方法,研究了由于模型参数和实验测量不确定度传递导致的H_2/CO详细化学动力学模型预测的不确定性。研究发现在数据集中增加一组H_2/O_2/CO_2混合物在1.5 MPa时层流火焰传播速度实验测量值,数据集出现不一致,并分析了两种有可能导致数据集不一致的原因。研究结果还表明,选择性的增加实验目标,能有效地约束模型参数不确定性空间,提高模型预测性能,并为实验研究提供引导.     

回归的能源有效网络大数据流汇聚算法研究

为了降低传感器网络数据流汇聚时的能源消耗,提出了一种基于回归的能源有效数据流汇聚算法。首先,将传感器节点分为活跃节点和能源有效节点。然后,以活跃节点为中心点将所有节点进行聚类,并应用回归方法通过活跃节点的数据流对能源有效节点的数据进行预测。接下来,通过节点预测值的累积误差不断修正活跃节点集。最后,应用活跃节点的数据流信息对能源有效节点的数据进行预测。实验表明,本文提出的算法与其它相关算法相比具有更好的预测准确性。     

主被动光学图像融合技术研究

本文应用扫描式激光成像雷达获取试验数据并实现对激光数据的三维成像处理,给出了基于目标特征的激光雷达图像与被动光学图像的数据融合方法,实现了激光图像和光学图像间的三维融合。试验结果表明,本文所提出的基于目标特征的两种不同质图像间的融合方法是可行的,融合后的图像具有丰富的光谱信息和三维立体信息。