基于Hadoop的空间科学大数据的区域检索算法

针对空间科学大数据的快速检索需求,提出了分布式区域检索算法。算法主要包括四维空间科学数据的索引方法和分布式四维空间科学数据的索引架构两部分。在KTS存储结构下,通过基于立方体的Block-Grid三维网格剖分方法建立两级空间索引结构,包括分布式节点间的全局索引和分布式节点内的局部索引;在分布式系统架构下,确定了索引在分布式主从节点的分布策略以及数据在分布式环境下的容错机制。基于Hadoop基础架构设计了NSSC-Hadoop系统,通过多组试验数据测试算法效率,并与直接基于Hadoop无索引遍历数据方式相比较,数据检索效率提高了将近50倍,随着数据量的增大,算法优势会更加明显。

基于能力分析的天基资源虚拟化方法的设计与实现

随着小卫星技术以及卫星组网技术的飞速发展,天基资源的规模呈爆发式增长,依赖多种类卫星节点提供的卫星能力,完成多星协同的复杂空间任务,向普通大众用户提供可用的、即时的卫星信息服务,成为未来发展的趋势。针对多类异构卫星,提出一种面向用户的应用层天基资源能力虚拟化方法。分析了即时观测信息服务的用户需求及天基资源的属性特征,综合时间、空间、能源、存储等约束条件,将天基资源按照时空逻辑,分层抽象虚拟化成面向用户的服务能力,建立了适用于大规模异构卫星、统一标准的应用层天基资源虚拟化方法,并设计了计算模型。选取具有代表性的卫星平台、载荷等,针对在轨实时虚拟化的需求,设计并实现了在轨虚拟化算法。试验证明,算法时效性可以满足星上实时计算要求。