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GF-3 data real-time processing method based on multi-satellite distributed data processing system 被引量:7
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作者 YANG Jun CAO Yan-dong +2 位作者 SUN Guang-cai XING Meng-dao GUO Liang 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第3期842-852,共11页
Due to the limited scenes that synthetic aperture radar(SAR)satellites can detect,the full-track utilization rate is not high.Because of the computing and storage limitation of one satellite,it is difficult to process... Due to the limited scenes that synthetic aperture radar(SAR)satellites can detect,the full-track utilization rate is not high.Because of the computing and storage limitation of one satellite,it is difficult to process large amounts of data of spaceborne synthetic aperture radars.It is proposed to use a new method of networked satellite data processing for improving the efficiency of data processing.A multi-satellite distributed SAR real-time processing method based on Chirp Scaling(CS)imaging algorithm is studied in this paper,and a distributed data processing system is built with field programmable gate array(FPGA)chips as the kernel.Different from the traditional CS algorithm processing,the system divides data processing into three stages.The computing tasks are reasonably allocated to different data processing units(i.e.,satellites)in each stage.The method effectively saves computing and storage resources of satellites,improves the utilization rate of a single satellite,and shortens the data processing time.Gaofen-3(GF-3)satellite SAR raw data is processed by the system,with the performance of the method verified. 展开更多
关键词 synthetic aperture radar full-track utilization rate distributed data processing CS imaging algorithm field programmable gate array Gaofen-3
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Scheduling transactions in mobile distributed real-time database systems 被引量:1
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作者 雷向东 赵跃龙 +1 位作者 陈松乔 袁晓莉 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2008年第4期545-551,共7页
A DMVOCC-MVDA (distributed multiversion optimistic concurrency control with multiversion dynamic adjustment) protocol was presented to process mobile distributed real-time transaction in mobile broadcast environment... A DMVOCC-MVDA (distributed multiversion optimistic concurrency control with multiversion dynamic adjustment) protocol was presented to process mobile distributed real-time transaction in mobile broadcast environments. At the mobile hosts, all transactions perform local pre-validation. The local pre-validation process is carried out against the committed transactions at the server in the last broadcast cycle. Transactions that survive in local pre-validation must be submitted to the server for local final validation. The new protocol eliminates conflicts between mobile read-only and mobile update transactions, and resolves data conflicts flexibly by using multiversion dynamic adjustment of serialization order to avoid unnecessary restarts of transactions. Mobile read-only transactions can be committed with no-blocking, and respond time of mobile read-only transactions is greatly shortened. The tolerance of mobile transactions of disconnections from the broadcast channel is increased. In global validation mobile distributed transactions have to do check to ensure distributed serializability in all participants. The simulation results show that the new concurrency control protocol proposed offers better performance than other protocols in terms of miss rate, restart rate, commit rate. Under high work load (think time is ls) the miss rate of DMVOCC-MVDA is only 14.6%, is significantly lower than that of other protocols. The restart rate of DMVOCC-MVDA is only 32.3%, showing that DMVOCC-MVDA can effectively reduce the restart rate of mobile transactions. And the commit rate of DMVOCC-MVDA is up to 61.2%, which is obviously higher than that of other protocols. 展开更多
关键词 mobile distributed real-time database systems muliversion optimistic concurrency control multiversion dynamic adjustment pre-validation multiversion data broadcast
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SLC-index: A scalable skip list-based index for cloud data processing 被引量:2
3
作者 HE Jing YAO Shao-wen +1 位作者 CAI Li ZHOU Wei 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第10期2438-2450,共13页
Due to the increasing number of cloud applications,the amount of data in the cloud shows signs of growing faster than ever before.The nature of cloud computing requires cloud data processing systems that can handle hu... Due to the increasing number of cloud applications,the amount of data in the cloud shows signs of growing faster than ever before.The nature of cloud computing requires cloud data processing systems that can handle huge volumes of data and have high performance.However,most cloud storage systems currently adopt a hash-like approach to retrieving data that only supports simple keyword-based enquiries,but lacks various forms of information search.Therefore,a scalable and efficient indexing scheme is clearly required.In this paper,we present a skip list-based cloud index,called SLC-index,which is a novel,scalable skip list-based indexing for cloud data processing.The SLC-index offers a two-layered architecture for extending indexing scope and facilitating better throughput.Dynamic load-balancing for the SLC-index is achieved by online migration of index nodes between servers.Furthermore,it is a flexible system due to its dynamic addition and removal of servers.The SLC-index is efficient for both point and range queries.Experimental results show the efficiency of the SLC-index and its usefulness as an alternative approach for cloud-suitable data structures. 展开更多
关键词 cloud computing distributed index cloud data processing skip list
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时空数据查询技术研究综述 被引量:1
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作者 孟祥福 翁雪 徐永杰 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第8期2001-2023,共23页
随着现代信息技术的快速发展与应用,时空数据的规模迅速增长。这些数据呈现出海量聚集、高维异构以及动态复杂等特点。近年来,以时空数据为背景的时空查询技术得到广泛的研究和应用,如何有效地存储、管理和查询这些数据成为了研究的重... 随着现代信息技术的快速发展与应用,时空数据的规模迅速增长。这些数据呈现出海量聚集、高维异构以及动态复杂等特点。近年来,以时空数据为背景的时空查询技术得到广泛的研究和应用,如何有效地存储、管理和查询这些数据成为了研究的重点。对时空数据的相关查询技术进行综述,从时空数据相关基本概念入手,系统阐述了当前主流的时空查询处理模式,涵盖了范围查询、K近邻查询、反K近邻查询等多种类型;介绍了不同的时空索引技术,包括基于轨迹的索引结构、基于抽样的索引以及其他创新的索引方法;分析了结合其他技术的查询方法,主要包括时空-文本查询、语义近似轨迹查询、并行和分布式查询等,这些技术不仅提升了时空查询的多样性和准确性,还能有效地处理大规模时空数据。展望了时空查询技术的未来发展方向,包括查询结果的可视化展示、隐私保护以及结合机器学习的新型索引结构,为时空数据的高效利用提供了新的思路和挑战。 展开更多
关键词 时空数据 查询处理 索引技术 时空-文本 语义近似 分布式
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基于主从机分流的流程生产安全监测数据流调度方法
5
作者 张伟 张业成 +1 位作者 张充 赵挺生 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第5期2175-2183,共9页
流程生产安全监测是其安全风险控制和事故预防的主要技术手段,而监测数据是安全管控与决策的重要依据。现有的安全监测组网架构中,传感器节点多、数据量大,使得无线传感网络的信道负载较重,容易出现数据时延、丢失等问题,影响安全管控... 流程生产安全监测是其安全风险控制和事故预防的主要技术手段,而监测数据是安全管控与决策的重要依据。现有的安全监测组网架构中,传感器节点多、数据量大,使得无线传感网络的信道负载较重,容易出现数据时延、丢失等问题,影响安全管控决策的及时性和准确性。为此,针对典型流程生产场景的安全风险因素,明确其传感器部署方案及无线传感网络数据传输架构,提出基于主从机分流的安全监测数据流调度机制和方法,采用数据的拥堵指数与频率异常指数作为数据流性能评估的主要指标。以化工聚合反应釜为工程场景,检验了当反应釜数量和安全监测数据量增加时启动从机为主机分担数据流量后的性能改进,有利于保障安全监测数据有序传输和风险控制的有效性。 展开更多
关键词 流程生产 无线传感网络 安全监测 信道负载 数据流调度
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面向Apache Flink流式分析应用的高吞吐优化技术 被引量:1
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作者 秦政 许利杰 +4 位作者 陈伟 王毅 吴铭钞 曾鸿斌 王伟 《软件学报》 北大核心 2025年第7期3184-3208,共25页
随着大数据时代的到来,海量的用户数据赋能了众多数据驱动的行业应用,例如智慧交通、智能电网、商品推荐等.在数据实时性要求高的应用场景下,数据中的业务价值随时间增长快速降低,因此数据分析系统需要具有高吞吐和低延迟能力,以Apache ... 随着大数据时代的到来,海量的用户数据赋能了众多数据驱动的行业应用,例如智慧交通、智能电网、商品推荐等.在数据实时性要求高的应用场景下,数据中的业务价值随时间增长快速降低,因此数据分析系统需要具有高吞吐和低延迟能力,以Apache Flink为代表的流式大数据处理系统得到广泛应用.Flink通过在集群的计算节点上并行化计算任务,水平扩展系统吞吐率.然而,已有研究指出,Flink存在单点性能弱,集群水平可扩展性差的问题.为了提高流式大数据处理系统的吞吐率,研究者在控制平面设计、系统算子实现和垂直可扩展性等方面开展优化,但现有工作尚缺乏对流式分析应用数据流的关注.流式分析应用是由事件流驱动并使用有状态处理函数的应用,例如智能电网场景下的低电压检测应用、商品推荐场景下的广告活动分析应用等.对典型的流式分析应用的数据流特征进行分析,总结其中存在的3个水平可扩展性瓶颈并给出相应的优化策略,包括:键级水位线,动态负载分发策略和基于键值的数据交换策略.基于上述优化技术,对Flink框架进行扩展并形成原型系统Trilink,选取真实场景数据集:低电压检测应用,桥梁拱顶监测应用和典型流式分析测试基准Yahoo Streaming Benchmark,与现有工作进行测试比较.实验结果表明,相较于Flink,Trilink在单机环境下吞吐率提升了5倍以上,8节点下水平扩展加速比提高了1.6倍以上. 展开更多
关键词 流式处理 分布式系统 性能优化 大数据系统
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基于欧式变换的矩形破片拦截靶点云拼接方法 被引量:1
7
作者 任杰 蒋海燕 姬建荣 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期347-356,共10页
三维激光扫描技术可直接获取破片拦截靶板的高精度点云数据,从而识别提取破片对拦截靶形成的孔洞、凹坑等损伤特征,然而对于大规模靶板阵列,激光扫描仪在多个位置、角度所采集的靶板局部点云位置相互独立,难以反映靶板阵列整体结构,为... 三维激光扫描技术可直接获取破片拦截靶板的高精度点云数据,从而识别提取破片对拦截靶形成的孔洞、凹坑等损伤特征,然而对于大规模靶板阵列,激光扫描仪在多个位置、角度所采集的靶板局部点云位置相互独立,难以反映靶板阵列整体结构,为此提出一种基于欧式空间变换的矩形靶板阵列点云拼接方法。根据局部点云角点坐标及位置关系构建旋转矩阵与平移向量,通过多次旋转变换与平移变换实现多个局部点云的角度姿态调整,拼接为一个矩形破片拦截靶整体点云。与现场靶板阵列的尺寸相对比,拼接所得靶板整体点云的高度与长度的平均相对误差分别为2.035%、1.192%。所提方法填补了破片飞散分布测试技术领域靶板阵列激光点云拼接方法的研究空白,在此基础上未来可结合破片特征识别技术,进一步开展基于激光点云的战斗部破片场飞散分布三维重构方面的研究。 展开更多
关键词 破片分布测试 点云数据处理 欧式空间变换 旋转矩阵 平移向量
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分布式存储系统中支持近数据处理的纠删码技术 被引量:1
8
作者 李浩然 黄志杰 +3 位作者 史宇龙 赵承佳 赵楠楠 张晓 《电子学报》 北大核心 2025年第2期344-353,共10页
纠删码技术和近数据处理技术是构建高效的云边端协同数据管理系统的两大基石,前者通过对数据添加编码冗余方式来保障系统的可用性,而后者则通过在存储端处理数据的方式避免大量的网络传输开销.云边端协同的数据管理系统通常采用成熟的... 纠删码技术和近数据处理技术是构建高效的云边端协同数据管理系统的两大基石,前者通过对数据添加编码冗余方式来保障系统的可用性,而后者则通过在存储端处理数据的方式避免大量的网络传输开销.云边端协同的数据管理系统通常采用成熟的分布式存储系统作为底层存储引擎,然而主流的分布式存储系统中的纠删码实现方式并不能高效地支持近数据处理.本文提出了一种支持近数据处理的纠删码技术架构,其基本原理是通过对待编码的一组数据进行重新布局,保证语义相关数据被存储在同一个存储设备上,避免执行近数据处理时的跨节点数据传输.该方案在分布式存储系统Ceph上获得实现,并测试典型场景的读写性能.实验结果表明,在近数据处理场景下和常规数据读取场景下,读取对象的性能分别提升59.4%和10%,对象写入性能则与原版保持一致. 展开更多
关键词 纠删码 分布式存储 Ceph 近数据处理 云边端协同数据管理
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基于高可用集群的服务化EPICS与数据处理方式
9
作者 李宇鲲 杜垚垚 +6 位作者 叶强 岳军会 随艳峰 魏书军 许亮 谢友朋 曹建社 《强激光与粒子束》 北大核心 2025年第1期77-83,共7页
提出了一种基于Proxmox VE平台搭建的高可用Kubernetes集群下的新型服务化EPICS与新型前端数据获取方式,以提高数据采集系统的性能和稳定性。通过将EPICS服务化部署在Kubernetes集群上,实现了全新高效的前端数据处理及获取方式。数据获... 提出了一种基于Proxmox VE平台搭建的高可用Kubernetes集群下的新型服务化EPICS与新型前端数据获取方式,以提高数据采集系统的性能和稳定性。通过将EPICS服务化部署在Kubernetes集群上,实现了全新高效的前端数据处理及获取方式。数据获取方式利用基于Channel Access协议的分布式数据共享,对数据进行实时处理和分析。该方法具有降低硬件和维护成本、提高可移植性和灵活性、提高数据采集和处理效率等优势。实际应用和测试表明,该方法具有在大型科学设施中应用的潜力,未来将探索其在其他领域的应用价值。 展开更多
关键词 EPICS Docker容器 Kubernetes集群 数据处理 分布式系统
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基于改进证据理论的配电网多源数据融合方法
10
作者 娄征 刘梅招 +2 位作者 景栋盛 白锐 李荷婷 《电测与仪表》 北大核心 2025年第5期76-81,共6页
针对配电网中多源数据融合在测量不确定性和无先验信息请求下效果不理想的问题,文中提出了一种基于改进证据理论的配电网多源数据融合方法。统一了配电网中多源数据的维数和量值。通过引入Box-Cox变换改善Z-score归一化过程中的数据偏... 针对配电网中多源数据融合在测量不确定性和无先验信息请求下效果不理想的问题,文中提出了一种基于改进证据理论的配电网多源数据融合方法。统一了配电网中多源数据的维数和量值。通过引入Box-Cox变换改善Z-score归一化过程中的数据偏移问题,提出了一种基于Box-Cox变换Z-score的配电网多源异构数据处理方法,引入模糊集理论中的隶属函数作为支持度函数,对多源数据进行初始证据分配,并根据数据偏差程度对初始证据进行修正,采用发散度度量证据之间的冲突程度和差异程度,并根据冲突分配原则对各证据进行比例权重分配。并通过证据合成规则对证据进行合成,并对数据进行加权求和,得到数据融合结果。 展开更多
关键词 配电网 多源数据处理 数据融合 证据冲突 证据理论
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基于CNN-LSTM混合网络的新型配电网异常数据检测模型 被引量:1
11
作者 王冰梅 张冶 +2 位作者 李书斌 回茜 张雯舒 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期243-250,共8页
为提升包含分布式光伏的新型配电网异常数据检测精确率,降低异常数据检测虚警率,提出一种基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)混合网络的新型配电网异常数据检测方法。首先,针对新型配电网采集的异构数据,通过新型配电网数据组... 为提升包含分布式光伏的新型配电网异常数据检测精确率,降低异常数据检测虚警率,提出一种基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)混合网络的新型配电网异常数据检测方法。首先,针对新型配电网采集的异构数据,通过新型配电网数据组成的信息传感网络,建立新型配电网多能源数据同构模型;然后,将卷积神经网络和长短期记忆网络结合,提出基于CNN-LSTM混合网络的异常数据检测方法,确定能够对新型配电网异常数据检测结果评价的相关指标。最后,参考新型配电网历史数据,对比分析CNN-LSTM混合网络与其他算法下的新型配电网异常数据检测性能。仿真结果表明,基于CNN-LSTM混合网络的新型配电网异常数据检测性能,在不同划分的数据集上表现更稳定,对异常数据的检测结果更准确。 展开更多
关键词 神经网络模型 长短期记忆 异常检测 数据处理 分布式光伏 配电网
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大数据背景下基于改进RNN的低压配电网线损智能分析方法 被引量:9
12
作者 李学军 张世元 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第1期130-136,共7页
【目的】在电力系统中,线损率是衡量电网系统设计、运维和管理水平的重要经济技术指标,对于保障电网的稳定经济运行、提高供电效率具有重要意义。然而,在用户数量激增、用能特征多样化的大数据背景下,线损率的计算评价工作面临较大挑战... 【目的】在电力系统中,线损率是衡量电网系统设计、运维和管理水平的重要经济技术指标,对于保障电网的稳定经济运行、提高供电效率具有重要意义。然而,在用户数量激增、用能特征多样化的大数据背景下,线损率的计算评价工作面临较大挑战。传统线损计算方法依赖于电网参数,精细化程度偏低,计算准确率不佳。【方法】针对该问题,提出了一种基于改进循环神经网络(RNN)的低压配电网线损智能分析方法,旨在通过智能化手段提高线损计算的准确性和效率。方法利用K-means算法对智能配电网的海量用户数据进行分类预处理,以降低数据冗余度。采用层次分析法(AHP)从分类数据中提取线损指标,这些指标随后被输入到深度学习模型中,其中,核心深度学习模型是由卷积神经网络(CNN)和改进长短时记忆网络(LSTM)模型融合而成,该模型能够挖掘配电网数据特征,实现线损的智能分析。通过IEEE33节点的仿真模型进行实验验证,充分展示所提方法的有效性。【结果】实验结果表明,所提方法的均方误差(MSE)和相对误差百分数(RE)分别为3.15 MW和2.43%,计算精度较高。与现有方法相比,所提方法在大数据背景下的配电网线损智能分析中具有明显优势,能够全面考虑各种配电网的影响因素,获得更精准的线损计算结果。此外,通过与两种经典文献方法进行对比实验,进一步验证所提方法的性能优势。【结论】基于改进RNN模型的低压配电网线损智能分析方法通过K-means算法和AHP预处理提取线损指标,再利用CNN-LSTM模型进行深入分析,有效提高了线损计算的准确性和效率。该方法主要针对低压配电网线路侧的线损进行分析,对于更高等级电压的线损分析尚未深入研究,但其在低压配电网线损智能分析中显示出优异的结果,具有实际应用价值。未来的研究将扩展到更广泛的校验分析,以提高方法的全面性和可靠性。此外,该方法的提出也为智能配电网的进一步研究和应用提供了新的思路和工具,有助于推动智能电网技术的发展和应用。通过这种方法,不仅可以提高线损计算的准确性,还能为电网的优化管理提供科学依据,对于提升电网运行效率、降低能源损耗具有重要的实际意义。随着技术的不断进步和数据量的日益增加,智能化的线损分析方法将成为电力系统运维中不可或缺的一部分。 展开更多
关键词 大数据 低压配电网 K-MEANS聚类 层次分析法 特征提取 CNN-LSTM模型 智能线损分析 循环神经网络
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并发式Spark消息分发器
13
作者 何玉林 林泽杰 +2 位作者 徐毓阳 成英超 黄哲学 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第3期317-325,I0012,I0013,共11页
在大数据计算框架Spark中,驱动器采用迭代式消息分发机制,会增加任务提交的时间开销,影响任务执行的启动时间,限制了任务执行的并发性,导致多个执行器处于空闲等待状态,造成计算资源的浪费.使用线程池调度策略,构建一种高效且轻量级的... 在大数据计算框架Spark中,驱动器采用迭代式消息分发机制,会增加任务提交的时间开销,影响任务执行的启动时间,限制了任务执行的并发性,导致多个执行器处于空闲等待状态,造成计算资源的浪费.使用线程池调度策略,构建一种高效且轻量级的并发式Spark消息分发器.与迭代式Spark消息分发器不同,并发式消息分发器更加关注且更适合调度开销较大的细粒度任务作业,通过解析包含执行器重要信息的元数据,获取任务列表及各个任务对应的执行器标识,创建线程池并为每个任务启动异步计算,从而实现并发式任务分发,在保证系统稳定和任务顺利执行的前提下,最大程度地减少任务分发的时间开销.在虚拟机构建的仿真集群环境上,通过与迭代式消息分发器进行对比,证实了并发式消息分发器的良好效果.实验结果表明,在内存保持不变的前提下,并发式Spark消息分发器可减少约9%的任务执行时间,同时能提高约5%的中央处理器的利用率.并发式Spark消息分发器有效解决了迭代式消息分发机制针对细粒度任务分发的时间开销过大和计算资源浪费的问题. 展开更多
关键词 并行处理 大数据计算 Spark通信机制 消息分发 细粒度任务 线程池调度
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一种航天发射任务分布式多站实时航迹处理方法
14
作者 李春雨 辛虎兵 宋艳琴 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第7期2185-2193,共9页
航天发射任务中,单部雷达存在测量视角不全、部分航迹抖动等问题,难以形成高精度连续稳定航迹,分布式多站视角下多雷达、多目标航迹处理成为航天发射场的紧迫课题。针对此问题,提出一种航天发射任务分布式多站实时航迹处理方法。首先,... 航天发射任务中,单部雷达存在测量视角不全、部分航迹抖动等问题,难以形成高精度连续稳定航迹,分布式多站视角下多雷达、多目标航迹处理成为航天发射场的紧迫课题。针对此问题,提出一种航天发射任务分布式多站实时航迹处理方法。首先,针对多部空间位置不同、数据率不同的雷达,完成测量航迹预处理,解决不同平台协同探测时空不统一的问题。之后,针对多部雷达密集交错航迹提出一种多尺度航迹关联算法,通过弹道落点粗聚类和加权距离精聚类在降低计算量的同时提升关联稳定性。最后,采用凸组合融合算法实现多部雷达多目标航迹有效融合。实际应用结果表明,所提方法能发挥多雷达集群体系探测的优势,有效解决航天发射任务分布式多站中多雷达、多目标航迹关联与融合问题。 展开更多
关键词 分布式多站 多目标数据处理 航迹关联 航迹融合
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美航母编队数据链多链融合关键技术及装备应用研究
15
作者 云超 张岩岫 +3 位作者 谭志强 郑腾 鲁航 钱一鸣 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第1期1-9,共9页
梳理分析了美军航母编队数据链多链融合能力现状及多链融合装备建设情况。给出了美航母编队数据链多链融合概述;重点阐述美航母编队数据链多链融合能力现状,对多链融合装备应用进行了研究分析;归纳并总结了数据链多链融合关键技术,主要... 梳理分析了美军航母编队数据链多链融合能力现状及多链融合装备建设情况。给出了美航母编队数据链多链融合概述;重点阐述美航母编队数据链多链融合能力现状,对多链融合装备应用进行了研究分析;归纳并总结了数据链多链融合关键技术,主要包括:多链异构类型信息分发与处理技术、异构类型消息交换/控制与处理技术、异构类型消息按需分发与处理机制。通过对美数据链多链融合关键技术分析和相关装备应用的探讨,能够为我国数据链多链融合设计及相关装备研制提供参考,推进我国数据链多链融合技术不断创新与装备应用跨越发展。 展开更多
关键词 数据链多链融合 装备应用 分发与处理 消息特征
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数据法治三人谈
16
作者 李鸣捷 王年 刘欣琦 《东方法学》 北大核心 2025年第3期107-151,共45页
2025年4月29日,国家数据局发布的《数字中国发展报告(2024年)》显示,2024年我国数据生产量已达41.06泽字节(ZB),同比增长25%,高质量数据集量质齐升。随着数据要素市场加速扩容,“公共数据”正在被寄予更高的价值释放期待。本期“数据法... 2025年4月29日,国家数据局发布的《数字中国发展报告(2024年)》显示,2024年我国数据生产量已达41.06泽字节(ZB),同比增长25%,高质量数据集量质齐升。随着数据要素市场加速扩容,“公共数据”正在被寄予更高的价值释放期待。本期“数据法治三人谈”聚焦公共数据资产权益担保、公共数据产权构造与政府数据授权运营三大前沿议题,展现法学界对数字中国建设重要命题的深度回应。李鸣捷从融资视角切入,提出以抵押或权利质押方式构造公共数据资产权益担保,并详细论证其体系定位、设立要件、登记效力等方面,为公共数据信用融资提供可落地的制度方案。王年回归确权问题,针对公共数据产权的理论争议,提出“国家所有、用途区分”的法律构造方案,将公共数据细分为“公用”与“私用”两类,分别对应自由使用和许可使用,为后续利用开发奠定产权基础。刘欣琦则聚焦运营终端,提出政府在授权运营中应转变为“运营效果担保者”,据此重塑监管、接管与赔偿三大义务,并通过正当程序与责任豁免机制统筹好有效市场和有为政府的关系。三位作者立足现实难题,提出法治化解决方案,期待能为数据治理领域的理论创新与实践探索贡献力量。 展开更多
关键词 产权构造 政府数据授权运营 公共数据 数据法治
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面向异构实时仿真的FastDDS高性能优化方法研究
17
作者 刘聪平 宋威 +1 位作者 方建 刘飞 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第7期1865-1878,共14页
FastDDS在高频数据流场景下存在一定的局限,主要表现为锁竞争、上下文切换带来的性能开销影响仿真效果,以及在强实时性需求下多节点的配置复杂性影响实验效率。本文提出了一种基于批处理可扩展循环队列(BSCQ)的性能优化方法。该方法采... FastDDS在高频数据流场景下存在一定的局限,主要表现为锁竞争、上下文切换带来的性能开销影响仿真效果,以及在强实时性需求下多节点的配置复杂性影响实验效率。本文提出了一种基于批处理可扩展循环队列(BSCQ)的性能优化方法。该方法采用无锁算法替代传统的互斥锁机制,减少锁竞争和死锁问题,结合批处理技术改善数据局部性,提升缓存命中率和内存利用率,有效降低数据传输延迟并提高系统吞吐量。引入冒险指针技术,保障批处理内存管理的安全性,避免内存泄漏风险。实验结果表明:优化方案在小消息和高并发场景中表现出显著优势,其吞吐量和延迟指标均优于现有的基线方案。此外,该方法不依赖于第三方软件环境,具有较强的通用性和移植性,可与硬件优化或其他高性能协议相结合,进一步提升系统性能。 展开更多
关键词 异构实时仿真 数据分发服务 无锁算法 批处理 冒险指针
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基于多优先级排队论的配电物联网带宽分配方法 被引量:3
18
作者 宋祺鹏 王继东 +3 位作者 王娜 李浙 李丽鹏 刘懿莹 《现代电力》 北大核心 2024年第5期917-925,共9页
针对数据量剧增的配电物联网中存在的带宽利用率低和业务数据服务质量(quality of service,QoS)难以满足通信需求等问题,提出一种多优先级排队论的带宽分配方法。首先,对感知终端到边缘物联网关的业务数据传输过程进行改进,改进后的传... 针对数据量剧增的配电物联网中存在的带宽利用率低和业务数据服务质量(quality of service,QoS)难以满足通信需求等问题,提出一种多优先级排队论的带宽分配方法。首先,对感知终端到边缘物联网关的业务数据传输过程进行改进,改进后的传输过程可根据不同业务数据对QoS的不同要求进行数据优先级的划分,对不同优先级数据设置不同的服务机制;然后,对业务数据传输中的马尔科夫过程进行分析,基于改进后的数据传输过程建立以带宽利用率为目标,丢包率和延时时间为约束的多优先级排队论带宽分配模型;并将所提出的带宽分配方法与传统方法进行对比。结果表明:QoS指标有所改善,而且带宽利用率比传统不分优先级带宽分配方法高9.73%,比弹性系数法高31.17%。最后,探究多优先级排队论带宽分配方法的动态性能,结果表明适当地提高带宽可以改善QoS指标,但要注意带宽增大时所带来的带宽利用率减小问题。合理的带宽分配可以避免资源的浪费。 展开更多
关键词 配电物联网 多优先级排队论 数据传输过程 带宽分配 带宽利用率
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基于深度强化学习的有源配电网实时电压控制策略 被引量:8
19
作者 陈潇潇 周云海 +1 位作者 张泰源 郑培城 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第1期76-84,共9页
大规模分布式光伏的接入给配电网电压控制带来了挑战.针对下垂控制中各光伏逆变器无法实现协同控制的问题,本文提出了一种基于多智能体深度强化学习的有源配电网实时电压控制策略.该控制策略将有源配电网电压控制物理模型转变为分散部... 大规模分布式光伏的接入给配电网电压控制带来了挑战.针对下垂控制中各光伏逆变器无法实现协同控制的问题,本文提出了一种基于多智能体深度强化学习的有源配电网实时电压控制策略.该控制策略将有源配电网电压控制物理模型转变为分散部分可观测的马尔科夫决策过程,并通过多智能体双延迟深度确定性策略梯度算法训练各智能体,在集中式训练-分散式执行的框架下实现光伏逆变器的协同电压控制.该策略无需精确的配电网物理模型,将各光伏逆变器作为强化学习环境中的智能体,与环境交互的过程中学习最优控制策略,能够应对有源配电网中源荷的随机变化,实时开展电压控制.改进的IEEE-33节点算例验证结果表明,本文所提策略具备良好的稳压减损性能. 展开更多
关键词 配电网电压控制 分布式光伏 多智能体深度强化学习 数据驱动 马尔科夫决策过程
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基于流计算和大数据平台的实时交通流预测 被引量:2
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作者 李星辉 曾碧 魏鹏飞 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期553-561,共9页
目前交通流预测实时性差,很难满足在线分析和预测任务的需求,基于此提出一种Flink流计算框架和大数据平台结合的实时交通流预测方法。基于流计算框架实时捕捉和预处理数据,包括采用Flink的transform算子对数据进行校验和处理,将处理后... 目前交通流预测实时性差,很难满足在线分析和预测任务的需求,基于此提出一种Flink流计算框架和大数据平台结合的实时交通流预测方法。基于流计算框架实时捕捉和预处理数据,包括采用Flink的transform算子对数据进行校验和处理,将处理后的数据sink到大数据的HDFS文件系统,交由下一步的大数据并行框架进行分析建模与训练,实现基于流计算和大数据平台的实时交通流预测。实验结果表明,Flink能够实时捕捉和预处理交通流数据,把数据准时无误送入分布式文件系统中,在此基础上借助大数据框架下的并行分析和建模优势,在实时性数据分析与预测方面取得了较好的效果。 展开更多
关键词 大数据 数据并行 流计算框架 实时处理 交通流预测 分布式系统 实时性分析
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