基于信息属性的空间数据安全传输机制研究

空间数据安全分发需要针对空间环境条件变化进行数据安全传输方案优化。以数据质量为核心,基于信息属性对空间数据传输过程进行建模,并提出适应空间环境的数据安全保护策略和方法。设计基于信息属性感知的空间数据安全分发机制。结合数据加密和认证对空间数据安全分发进行优化与评估。对空间数据信息属性及各种约束条件与安全传输机制间的制约规律进行分析,对算法的鲁棒性、可伸缩性和可靠性进行理论分析和仿真验证,并验证安全传输策略和方法的可行性。

船舶信息系统数据分发服务研究

船舶信息系统日益复杂,其对实时性的要求也越来越高。基于此,将数据分发服务应用到船舶信息系统中,根据船舶信息系统的特点,提出一种基于兴趣过滤的通信机制,以使订阅者能够更细粒度地表达其订阅兴趣,从而提高通信效率。模拟实验结果表明,该机制能满足船舶信息系统松耦合、商实时性等要求,可有效提高数据分发效率。

基于可校正强化搜索遗传算法的光学系统自动设计

阻尼最小二乘法(DLS)与遗传算法(GA)均适用于光学系统自动设计,前者搜索效率高但极易陷入局部极值陷阱,后者光学结构参数空间全局搜索能力强但局部搜索能力弱。针对上述问题,提出一种可校正强化搜索GA(CRSGA)。该算法在GA基础上进行了两方面的改进:首先,在GA交叉算子后,引入DLS增强局部搜索能力;其次,引入校正策略,即在下轮迭代前按比例回滚进化后评价函数值变差的个体以校正进化结果。选取双高斯(DG)、反远摄(RT)和有限共轭距成像(FCDI)这3种典型光学系统设计实验以验证CRSGA的有效性,CRSGA优化效果优于DLS、GA,且依次优于商业光学设计软件Zemax阻尼最小二乘法约8.92%、12.19%和9.39%,特别是优化结果分别达到Zemax HAMMER算法的99.98%、94.33%和88.45%。实验结果表明,所提算法对光学系统优化效果良好,可用于光学系统自动设计工作。

嵌入式软件智能合成框架及关键科学问题

程序合成是提高软件开发效率和质量的有效途径,也是计算机科学重要的前沿方向之一。首先,概述了程序合成方法的国内外研究现状及其存在的问题。在此基础上,提出了软件知识产权(intellectual property,IP)的概念和一种基于软件IP的嵌入式软件智能合成开发模式(IP-based embedded software intelligent synthesis,IPESIS)及其框架。最后,阐述了IPESIS需要解决的关键科学问题和主要研究内容。IPESIS通过定义领域需求描述语言,在更高的抽象层次上对目标软件进行刻画,以软件IP为粒度缩小程序搜索空间,采用机器学习等人工智能技术自动合成程序,有望突破现有方法的局限,进而实现嵌入式软件开发从手工编程模式到软件IP研发和基于软件IP的智能合成模式的转变。

基于证据的软件过程可信度模型及评估方法

软件可信已经是一个迫在眉睫的重要问题,但对软件可信性的评估却一直没有一个系统且客观的标准.一些研究工作从可信证据的采集渠道入手,譬如认为有第3方测试的证据,其可信级别就高一些,而若有用户的使用反馈则可信级别就更高.这些工作在可信的客观性方面做了很好的贡献.但可信其实是一个系统性的问题,而且质量形成于过程,其证据的充分必要程度以及对必要开发过程的覆盖程度等非常关键.基于软件开发过程,从过程的实体、行为以及制品3个方面提取软件可信的证据,建立了由37个可信原则、182个过程可信证据和108个制品可信程度证据组成的软件过程可信度模型,并给出基于该模型证据的软件过程可信评估方法,试图从开发过程的可信程度来建立软件产品的可信的信心.

天地一体化信息网络的体系结构与协议分析

天地一体化信息网络(space-ground integrated information network,SGIIN)作为未来信息获取、分发、传输和应用的核心基础设施,将对国民经济和社会发展起到非常大的作用。一体化网络的运行环境复杂和应用多样性,对一体化网络的网络架构和协议体系提出了重大挑战。在分析天地一体化网络特点的基础上,提出了两级组网体系,将一体化网络分为一级骨干网和二级接入网,给出了相应的体系架构。比较了不同的传输协议在空间环境下(如长时延、链路误码率高等特点)的性能,给出了量化分析结果;其次,在高度相同的卫星网络场景下,按照卫星网络传输任务的特点,分别从数据包转发、系统复杂度以及可移植性3个方面对不同的卫星网络路由算法进行性能分析。仿真和分析结果表明,基于CCSDS(consultative committee for space data systems)的协议体系可以作为未来天地一体化网络骨干网络的协议体系。

船舶信息系统的数据分发与存储设计

随着船舶各个分系统之间数据交互要求日益增加、历史数据爆炸性增加,实现数据高效的分发以及海量数据存储日益重要。在分析数据分发服务DDS(Data Distribution Service)规范的基础上,搭建船舶信息数据分发系统,同时提出基于RDB和NoSQL(Not Only SQL)的联合存储方案。实现船舶信息系统的数据高效、实时发布,以及海量历史数据的有效存储、高效查询。通过搭建船舶仿真系统测试船舶信息系统的数据分发系统及其存储方案,实验结果表明将DDS技术和数据联合存储方案应用于船舶信息系统是可行的。

高速铁路宽带通信网络管理系统管理模式研究

为了保证高速铁路宽带通信网络管理的可靠性和实效性,依据网络的规模、结构、管理接口、支持业务等特点,提出了一种新型的管理模式。系统分析了基于TD-LTE(time division-long term evolution)无线通信技术的高速铁路宽带通信网络的结构特点,指出了有限的车地无线通信带宽是高铁宽带通信网络管理系统要克服的重大难点;针对高速铁路宽带通信网络的这个难点,提出了一种集中式/分布式相结合的混合管理模式,并对该管理模式进行了性能评估,验证了该设计的可靠性和实效性。

GEO移动通信系统中MF-TDMA突发分配算法研究

针对GEO移动无线分组业务GMPRS协议中MF-TDMA突发分配问题,提出了一种基于平衡树结构的分配算法BTP。该算法依次分割分配空间,每次分配具有最小代价值的突发块,并且为了加快分配空间的搜索,对表示布局空间的二叉树进行平衡优化,保证了突发分配的实时性及系统资源利用率。仿真结果表明,该算法能在规定的时间内完成突发分配任务,并且在高负载下的时隙带宽利用率达到95%以上,满足了GMPRS标准对信道分配的要求。

兴隆观测基地的大气色散实测研究

大气色散会影响高分辨率成像、测光和光谱观测的质量。利用国家天文台兴隆观测基地80 cm望远镜获得了四个波长范围和五个天顶距的大气色散实测值,波段范围为360~440 nm、360~550 nm、360~640 nm和360~790 nm,天顶距分别为59.8°、57.6°、48.1°、47.8°和36.4°。讨论了实验过程中的四种主要误差来源,测量精度约为0.6″。根据观测时的天顶距、温度、湿度和气压等数据,结合大气折射模型计算了观测当时的理论大气色散值,与实测值进行了对比分析,结果基本吻合。对大气色散的影响因素和大气色散对高精度天文观测的影响进行了探讨,为大口径高精度天文观测提供了减小大气色散影响的方法。大气色散实测和理论计算结果表明:该方法可获得较高精度的大气色散值;大气色散对大口径望远镜的高精度天文观测影响较大,需要根据观测目的采用辅助设备来减小大气色散的影响。

基于时序图推理的设备剩余使用寿命预测

剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测是大型设备故障预测与健康管理(Prognostics and health management,PHM)的重要环节,对于降低设备维修成本和避免灾难性故障具有重要意义.针对RUL预测,首次提出一种基于多变量分析的时序图推理模型(Multivariate similarity temporal knowledge graph,MSTKG),通过捕捉设备各部件的运行状态耦合关系及其变化趋势,挖掘其中蕴含的设备性能退化信息,为寿命预测提供有效依据.首先,设计时序图结构,形式化表达各部件不同工作周期的关联关系.其次,提出联合图卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)的深度推理网络,建模并学习设备各部件工作状态的时空演化过程,并结合回归分析,得到剩余使用寿命预测结果.最后,与现有预测方法相比,所提方法能够显式建模并利用设备部件耦合关系的变化信息,仿真实验结果验证了该方法的优越性.

GEO通信系统中MAC层信道分配算法研究

基于GEO移动无线分组业务GMPRS(GEO-Mobile Packet Radio Service)协议,实现网络端MAC层信道管理功能并提出一种混合信道分配算法HCA。不同于传统的GEO信道分配算法,HCA根据同信道小区的信道占用情况与干扰小区的信道利用率,计算信道分配代价,以提高GMPRS频谱利用率。采用QualNet对MAC层信令流程进行仿真,并验证算法性能。仿真结果表明,在信道资源一定的情况下,HCA能够降低阻塞率,提高GEO系统容量。

基于频域-空域混合注意力的降质遥感图像质量增强

针对传统图像处理算法稳定性差,而深度学习算法因为缺少用于遥感图像增强的训练数据集且算法计算量大导致无法满足遥感图像处理的工程应用需求。综合考虑退化建模和图像处理两个过程,基于Zernike多项式退化模型提出了一种构建遥感图像增强数据集的方法。然后设计了一种基于频域-空域混合注意力的降质遥感图像质量增强算法,在算法的结构设计中通过引入双域选择模块、频率特征残差模块使得在频域和空域分别增强了对高频信息丰富的图像纹理、细节等特征的学习,并且通过使用混合注意力机制提高了模型的特征提取能力。为了验证本文所提算法的性能,以NIQE数值、可视化效果、MTF曲线、推理时效性作为降质遥感图像质量增强的评价指标,比较了本文算法与五种经常使用的算法分别在高分二号卫星影像数据上的图像质量增强结果。实验结果表明,相比于常用方法,本文方法能够更好地降低NIQE数值和提高MTF曲线,具有更清晰地可视化效果,因此能够显著提升降质图像的质量;此外在推理时效性方面,在像素尺寸为27620×29200的遥感图像的处理时间上,相较于传统算法需要时间以小时计,而本文所提算法处理速度仅为27 s,因此能够满足工程应用的时效性要求。综上所述,本文研究可以实现遥感图像的快速清晰化处理,为在轨卫星成像退化问题提供了有效的解决方案。

基于多类型计算重写的浮点表达式精度优化方法

表达式重写是精度优化领域的新兴方法,其核心思想是在不改变表达式精度类型的前提下,将其变换为语义上等价的表达式以尝试提升精度。然而,面对庞大的变换规则和变换空间,如何选取合适的变换策略成为了重写方法的问题所在。针对上述问题,提出了一个基于多类型计算重写的浮点表达式精度优化方法,支持包括函数计算、四则运算的表达式,并实现了表达式重写工具exprAuto。区别于其他精度优化工具侧重于对子表达式的替换,exprAuto更注重对表达式运算顺序的变换。exprAuto在对表达式化简和数学变换后,通过多项式变换获取不同的计算顺序,并尝试减少运算次数以提升精度,最终生成一个包含不同计算顺序的等价表达式集合,通过排序筛选和误差检测从中选出最终的精度优化结果。文中选取41个FPBench标准集中的表达式和18个常见数学函数的近似多项式作为测试用例,在经exprAuto优化后,所提方法相比原式最大误差降低了45.92%,平均误差降低了34.98%;针对其中的18个近似多项式,相比原式最大误差降低了58.35%,平均误差降低了43.73%。实验结果表明,exprAuto可以有效提升表达式尤其是多项式的精度。

移动应用程序中用户界面显示缺陷检测的经验研究

应用程序图形用户界面(graphical user interface,GUI/UI)为应用程序与其终端用户提供了一座可视化的桥梁,用户可以通过交互操作使用应用程序.随着移动应用程序的发展,兼具美学与交互设计的图形用户界面也变得越来越复杂,用户也更加关注应用程序的可访问性和可用性.然而图形用户界面的复杂性也对其设计与实现带来巨大的挑战.由于用户对于移动设备的自定义设置以及不同的设备型号和屏幕分辨率导致用户界面显示问题频繁发生.例如由于软件或硬件兼容性,在不同设备上进行界面渲染时总会出现文本交叠、组件遮挡、图像丢失等显示问题.它们对应用程序的可用性和可访问性产生负面影响,导致用户体验不佳.不幸的是,对于移动应用程序用户界面显示问题的成因知之甚少.为了应对这一挑战,收集来自百度众测平台上的6729张具有用户界面显示缺陷的应用程序截图和GitHub中1016个缺陷报告提供的应用程序截图,采用主题分析方法识别出9类用户界面显示缺陷,然后对GitHub中1016个缺陷报告和其对应的缺陷代码进行分析,总结出用户界面显示缺陷本质成因.研究发现:(1)在众测数据集中用户界面显示缺陷截图占总截图的62.1%;(2)导致界面显示缺陷的原因中字体的缩放设置与组件的自适应设置不适配所占的比例较大;(3)界面的布局设置会导致界面显示缺陷产生;(4)硬件加速未开启会影响界面的正常显示.

基于微博数据的云南省地理情感及主题特征研究

基于情感词典的情感定量化计算及基于BTM模型(双语词话模型)的主题建模方法,分析了云南省2021年3月~5月的微博情感分布、主题的分布及二者之间的联系。结果发现:云南省129个区县的微博情感分布具有明显的冷热点(高/低值聚类)效应,且存在两个冷点聚集区和两个热点聚集区;微博情感热点区域的共性是关注旅游,并且有较多的正面情绪或较少的负面情绪;微博情感冷点区域的共性是更加关注离乡,不同的是昭通市境内的微博情感冷点区对疾病有更多的关注,且负面情绪分布较多。

一种基于隐语义概率模型的个性化Web服务推荐方法

为了满足Web服务使用者的个性化需求,提出了一种基于隐语义概率模型的用户指标偏好预测方法,用于个性化Web服务推荐.首先,引入两个决定用户指标偏好的关键因素:用户以及用户所处的服务情境,隐语义概率模型借助隐含类别建立用户指标偏好、用户及服务情境三者之间的隐含语义依赖关系,并且为描述用户、服务情境、指标偏好多方面的特征,允许这三者可同时以不同的概率隶属于多个隐含类别;然后,将期望极大(expectation maximization,EM)算法运用于由层次分析法获得的训练数据,以估计隐语义概率模型的参数;最后,使用该模型预测用户在特定服务情境下的指标偏好.隐语义概率模型与标准的基于内存的协同过滤以及基于聚类改进的协同过滤相比,不仅具有明确的数学模型,而且实验结果表明,隐语义概率模型对用户个性化指标偏好的预测精度最高,同时可以缓解数据稀疏性带来的不良影响.

双层星座中负载均衡路由协议研究

提出了一种适用于双层结构卫星网络的负载均衡路由协议LBRD。不同于传统多层卫星路由,协议采用独立的地理位置路由作为同层卫星的基本选路策略,并以层间互补的方式提高路由成功率;在此基础上,为了均衡网络负载,采用邻间链路负载通告的方式,调节单颗卫星的负载;对于多颗过载卫星形成的区域,引入区域均衡机制,通过节点间距离变换,使原本经过该区域的数据流绕行,加速负载恢复。仿真结果表明,协议能够有效地均衡网络负载,减少因拥塞所导致的排队延迟与数据丢失,保证了网络吞吐量。

基于感知哈希的图像内容鉴别性能分析

感知哈希能有效地区分不同内容的图像,常用于检测盗版或重复的图像内容鉴别应用中.针对已有的对感知哈希的图像内容鉴别应用研究主要集中在算法设计上,缺少对其性能评价的理论方法的问题,提出从理论上评价内容鉴别性能的方法.该方法基于一类图像感知哈希算法的抗碰撞特性建立了内容鉴别的判定模型,并定义内容鉴别的性能公式,最后推导出统计学上的函数作为性能评价指标.实验结果表明,文中方法能很好地估计感知哈希在内容鉴别应用中的性能.

基于稳定区域梯度方向直方图的行人检测方法

针对HOG算法采用简单均匀分布的块提取行人特征,导致过多冗余特征和检测效率较低问题,提出一种启发式的块生成算法.首先将待检测窗口划分成多个大小不一且交叉重叠的块,然后根据各个块的梯度方向直方图特征的稳定性对各个块进行排序,最后选取稳定性最高的多个块作为最终HOG算法的特征提取块.实验结果表明,该算法可取得较好的检测效果,并且检测速度得到了进一步的提高.