面向服务的混合架构测运控一体化云中心设计

针对构建快速、灵活、弹性和高效的地面中心系统以及提升互联网海量用户前提下的系统响应时效性和精准性的挑战,提出了面向服务的混合架构测运控一体化云中心设计思想。首先,通过构建云平台、分布式面向服务软件架构,提升中心的弹性并行任务执行能力;然后,通过采用“中心化”和“去中心化”软件交互模式,提升中心统一资源调度与管理能力以及系统的易集成和易扩展程度;最后,通过构建面向服务架构的软件系统,提升中心海量用户的服务实时响应能力。

美太空军联合全域指挥控制发展趋势

为了有效遏制反介入/区域拒止作战,美军提出了联合全域指挥控制的概念,在现有多域作战的基础上全面统筹陆、海、空、天、网等领域的作战行动,提高美军武器级、策略级和战役级作战的多样性。首先,为充分了解美太空军在联合全域指挥控制领域的发展趋势,总结了美军现行指挥控制体系实现全域作战的潜在阻碍;然后,解析了美太空军下一代联合全域指挥控制体系的指挥框架、职能分配和态势引接等关键要素;最后,梳理了美太空军为支撑联合全域指挥控制开展的前沿技术探索。

Co-array Fortran编译器的设计与实现

基于GUN Fortran编译器,设计并实现了co-array Fortran(CAF)编译器。通过源到源的转换将CAF代码转换为带有运行库调用的Fortran 90程序。典型用例的测试表明,CAF具有较好的可编程性,且CAF程序通过对数据分布的显式控制可获得比OpenMP程序更为高效的执行性能。

基于一体化云架构的测控中心系统设计与实现

测控中心系统作为航天任务工程中的重要组成部分,通常采用双机双工、服务器集群、磁盘冗余、数据备份恢复等技术来保障航天任务系统的持续运行和稳定可靠,但同时存在软硬件紧耦合、资源共享效率低、系统扩展能力较差等问题,所有这些限制了整个航天测控系统的发展。针对以上问题,研究并设计基于一体化云架构的测控中心系统,实现服务按需定制、资源共享互通、系统弹性扩展,并已经过航天任务的实施检验。

线性方程组迭代法在流处理器上的映射与分析

斯坦福大学的Imagine流处理器具有很强的计算能力,如何将该体系结构应用在科学计算领域是当前研究的热点。解线性方程组的迭代法在工程和科学计算的各个领域中有着十分广泛的应用,该算法具有较好的计算密集性和并行性,十分适合流处理器的计算模型。本文分别针对系数矩阵的规模大小和稠密程度,介绍了Jacobi和Seidel迭代在流处理器上的映射。实验结果表明,迭代算法能高效地开发Imagine的计算能力,取得较高的性能加速。

智能可视化仓库信息系统体系架构及关键技术研究

针对传统仓库日常管理和物资收发过程中存在的低效率问题,本文将智能化、可视化技术与仓储作业管理以及仓储设备资源管理相结合,提出了仓库智能信息化建设新思路,对传统仓库的各项作业和资源进行整合与优化,实现仓库资源管理一体化、仓储作业自动化、综合态势可视化。