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由解释执行实现的指令集仿真是解决二进制兼容问题的有效手段。解释执行各步骤的组织方式对解释器性能有着重要影响。集中方式效率较低,而效率较高的线索方式由于译码过程过于复杂而无法用于CISC指令集的解释执行。本文提出了一种基于DICache的混合线索解释执行技术,DICache实现一种高效的硬件动态预译码,将源指令转换为一种中间表示,在解释例程中对DICache快速访问实现对CISC指令集的线索解释执行...
协同分配是在分布式计算环境中进行资源分配的一种重要技术,用于把一个应用程序分解为多个子作业,然后将其分配到多个资源上同时处理来满足特定的性能要求。本文提出了一个离散事件驱动的网格资源协同分配仿真系统,实现了对用户、调度器、协同分配器、协同预留器等协同分配相关实体的仿真,实现了FCFS、FPFS、Backfill等主要的协同分配调度算法和策略,可用于资源协同分配相关的分布式计算环境的资源管理和调度算...
在相同时宽范围内,恒定能量的线性调频信号频谱幅度平方与调频斜率呈反比。基于该特性,将信号解调后幅度平方最大值对应的参考信号调频斜率作为其估计值,进而估计其他参数。但该参数估计算法存在高估计精度与大运算量之间的矛盾,为此,将粒子群优化算法引入信号参数的搜索估计过程中。对搜索区间进行高精度划分以提高参数估计的精度,逐步改变参数值,并利用粒子群优化寻找解调后信号幅度平方的最大值,从而估计出相应参数。仿真...
多数蠕虫传播模型都是基于简单的随机扫描,蠕虫形态相对固定。为此,研究排列扫描技术,结合自然生物的取食繁殖规则,提出一种多态蠕虫动态传播的数学模型。通过一系列相互独立的方程表现蠕虫的整体行为,计算传播过程中各类被感染蠕虫的数目。仿真实验结果表明,该模型能准确描述多态蠕虫的传播过程。
在动态网络中,显式控制协议(XCP)带宽设置不当会使链路利用率大幅下降。针对该问题,提出一种基于滑模控制的XCP带宽补偿算法FC-XCP,通过设计合理的控制器,使输出带宽与链路带宽相匹配、网络系统更稳定。仿真结果表明,与PII-XCP算法相比,FC-XCP能明显提高动态网络的带宽利用率。
用于制作母光栅的光栅刻划机的性能指标直接决定最终生产的光栅质量。为此,采用基于虚拟样机的联合仿真策略,代替传统的物理样机开发。利用动力学分析软件Pro/Engineer和控制仿真软件Simulink分别建立光栅刻划机机械动力学模型及控制系统模型,实现机电一体化仿真分析。根据仿真结果确定控制系统参数,实验结果表明,使用该方法可降低开发成本,提高研发效率。
作为网络化仿真中新的应用需求,如何动态地把散布在网络上各种服务整合起来以形成新的、满足不同用户需求的仿真任务共同体(STC)成为了当前研究热点。提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的仿真服务选择方法,针对传统PSO易陷入局部最优和收敛速度慢等不足,设计了一种惯性权重动态变化策略和一种可选的变异操作方法。该算法不仅能提高服务选择收敛速度,还能避免算法陷入局部最优。通过实验,采用典型函数进行了测试,...
为在降低认知用户对主用户干扰的同时保障认知业务的服务质量(QoS),提出一种基于干扰控制的分组调度算法,适用于以频谱重叠共享方式接入的认知无线电网络。该算法在MLWDF-IM算法的基础上进行改进,定义干扰控制因子和服务紧迫性函数,以此设计调度策略。仿真结果表明,该算法能在干扰抑制性能略有降低的情况下提高业务的QoS。
采用固定元胞单元尺寸建立自行车流元胞自动机(CA)模型会产生仿真偏差。为此,提出一种基于现场视频检测数据的元胞尺寸标定方法。通过统计分析车头间距、横向间距与车速的关系,设计一个动态修正元胞长度的函数。对比修正前后模型演化获得的宏观三参数值,可以发现,修正函数能较好地描述跟车距离与车速的动态关系,克服模型因采用定长度元胞单元而造成的面积密度与流率偏差。
提出一种综合运用实时工具箱(RTW)与Windows实时扩展子系统(RTX)构建实时仿真系统的方案。采用实时动态链接库(RtDll)形式封装由RTW生成的模型代码,实现由成熟软件快速建模并由自定义VC工程快速封装的模型。根据仿真过程设计可动态加/卸载仿真模型的仿真引擎,兼顾模型与引擎的解耦和实时交互,实现模型输入输出信息的及时传递和模型参数的在线调整。该系统在运行结果与Simulink一致的同时提...
给出联合测试行为组织(JTAG)边界扫描技术的概念,说明JTAG关键组件及相关的指令,介绍实际开发的通用JTAG在线仿真器。该仿真器在基于计算机并口的JTAG在线仿真器基础上进行改进,加入现场可编程门阵列,利用并口并行传输的优势,克服传统JTAG在线仿真器的速度局限性。通过自定义的通信协议,提高通信的可靠性和安全性,同时达到比传统JTAG在线仿真器更优的性能。
设计一种双重粒子编码方式,提出用于求解子任务分配问题的粒子群优化(PSO)算法。采用预约束方法产生初始种群,根据PSO算法容易陷入局部最优的特点,引入和声搜索策略加以改进。通过对经典实例的仿真分析,并与其他算法进行对比,证明新算法具有较强的寻优能力,收敛速度较快。
针对太阳黑子的复杂性,利用经验模态分解(EMD)方法,将太阳活动在各时间尺度上的变化分量分解为平稳的固有模态函数(IMF)分量及余项。观察各分量的频谱,根据低频IMF分量和高频IMF分量的特点,分别采用自回归滑动平均模型和神经网络方法进行预测。通过各分量的预测值,重构出原始信号的预测序列。仿真结果表明,该模型具有较高的预测精度。
针对有向传感器网络的全目标覆盖问题,提出一种基于免疫算法的有向传感器网络目标覆盖方案。该方案采用免疫算法寻找最少数量的传感器,覆盖某一区域内全部的目标点。仿真实验结果证明,采用免疫算法后,搜索时间与目前的遗传算法相比降低1/3以上,并且算法性能更加稳定,寻优后所需的传感器数量有所减少。
利用计算机运算速度快、储存能力强的特点,设计了一个线性方程组求解的辅助教学系统.首先根据线性方程求解的主要方法分别设计算法,对每种算法选择C++语言进行编程和调试,形成程序库.然后运用VC++提供的强大MFC控件建成仿真实验系统,该系统能结合授课课件对线性方程组求解中的数值实例进行实时演示.

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