摘要
为了适应现代战争中大批次作战平台的要求,提高情报侦察数据融合专家系统
的实时性,本人针对在数据融合中识别推理费时较大这一问题,仔细分析了推理机
推理原理和过程及其模块构成,采用了一种并行算法设计模型——星形主从式模式,
对计算任务进行了中粒度分割,利用线程机制高效的完成了任务指派,设计并实现
了基于群机并行的推理机部分,用PVM并行环境构建了并行虚拟机,并在华北计
算研究所的Cluster 200O上成功运行,获得满意的结果,基本解决了实时性问题,
为今后沿此发展提供了基础。针对数据融合中心属性参数关联航迹这一问题,提出
了利用属性参数这一高精度参数作为主要关联依据,并用统计检测的方法提高了关
联算法的正确率。最后针对推理结果部分畸形现象,利用多种条件排除错误,提高
了系统整体的正确性。
To meet the need of large scales plates and the real-time
performance of Data
Fusion system , a stellated master-slave parallel computing
pattern was used in this
paper after some analysis about the principle and process of
deducing The computing
target was divided according to moderate granularity and
dispatched by thread
mechanism. A parallel virtual machine was constructed by PVM, and
a method based on
COW, which runs successfully on NCI Cluster 2000,sloves the
problem of real-time
basically. The results are good. An algorithm of attribute/track
correlation was presented in
Data Fusion system mainly using high accurate attribute
parameter. Many parameters were
used to eliminate incorrect result and prove the correctness of
system
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