一种基于多核CPU的矢量数据快速绘制方法

针对当前GIS软件矢量数据图层绘制方式,分析了大规模环境下多机并行计算体系,提出了一种基于单机多核CPU下的矢量数据的快速绘制方法.文中阐述了该方法内存位图池、本地缓存和线程组模型等关键技术.文中的实验结果表明:在单机多核CPU平台下,用线程组模型的并行绘制方式能够有效提高应用程序的绘图性能.     

地理栅格数据并行I/O的研究与实现

随着遥感和测绘技术的进步,日益增大的数据量和高效的数据I/O矛盾逐渐凸显。本文针对这个问题提出了地理栅格数据的一种并行I/O模式,并对该I/O模式进行了相应的编程实现。通过设计实验验证其正确性和效率,我们发现相比传统的栅格数据I/O库(GDAL库)而言,采用本文提出的并行I/O模式对应的I/O库将能同时保证结果的正确性和高效性。     

JAVA NIO 在Socket通讯中的应用

Java socket编程中最令人头疼的莫过于为解决阻塞而大量使用线程导致系统开销大的问题，随着jdk1．4推出NIO包，引入了异步输入输出机制从而解决了I／O阻塞问题，这里展示了如何在Socket编程中使用这些技术来减少系统开销。     

Linux环境并发服务器设计技术研究

讲述许发服务器设计的主要技术，包括多进程服务器、多线程服务器和I／O复用服务器，同时对以上服务器技术的性能进行了简要分析，给出了在Linux操作系统下使用socket实现并发服务器的方法。     

奥尼罗非鱼杂交子代及亲本mtDNA D-loop基因序列的多态性

利用PCR技术扩增奥利亚罗非鱼(Oreochromis aureus)、尼罗罗非鱼(O.niloticus)及其杂交子代(O.aureus♂×O.niloticus♀)3个群体mtDNA控制区全序列,分析其变异和遗传结构。结果显示:3个群体的mtDNA控制区序列长度多态性并不十分明显,全长921～933bp;3个群体间存在丰富的DNA序列多态性,共检测到138个变异位点(14.9%),44个个体具有44种单倍型(haplotype);3群体间的序列差异平均为4%,Tamura-Nei遗传距离平均为5.1%;采用NJ法和ME法构建的分子系统树中,奥利亚罗非鱼群体内所有的单倍型聚成一支,尼罗罗非鱼与其杂交子代的单倍型混杂在一起,聚成一支,表明杂交后代mtDNAD-loop表现为母系遗传。     

地震前兆数据多线程采集与多目标入库应用研究

利用可实例化的智能线程池技术,通过两个线程池分别实现了前兆数据的并行数据采集与数据的多目标入库,可自动实现对最近巧天内的数据进行检测与采集,采集仪器的数量由原来的几台、十几台提高到上千台,大大提高了地震前兆数据的采集效率;通过数据的多目标入库,数据由台站到区域中心以及国家台网中心的同步速度也得到很大提高.     

ISAPI在Web服务器中的应用

ISAPI是因特网信息服务的应用程序编程接口。通过介绍CGI、ISAPI、ASP等几种常用网络数据库的Web访问技术，并且比较这些技术的优缺点。引入一种采用ISAPI组建高效率Web服务器的方案，同时通过一个实例来介绍ISAPI在web服务器中的具体应用。     

环境监测网络中的ZigBee网关服务器

针对在环境监测网络中使用 PC服务器存在造价高、体积大、不易移动,以及客户端软件安装繁琐等问题,设计并实现了一种基于微处理器STM32F101R8和CGI技术的ZigBee网关服务器。该服务器采用内嵌TCP/IP协议栈的网络接口模块芯片W5100,具有UART/SPI/I\+2C/USB多种硬件接口并在可拆卸U盘中植入系统应用程序;环境监测参数由嵌入式网页发布,用户可通过网页远程控制传感器节点。对系统的实际测试结果表明,该设计具有成本低、可靠性高、操作简单等优点,较PC服务器更能满足环境监测的需要。     

基于ACE的海量三维空间数据通信研究

三维可视化已成GIS发展的潮流,这必然会导致空间数据量的激增,通过集群系统和并行数据库系统可以很方便地解决海量数据的存储管理问题。但是,在海量环境下,一般数据库管理系统提供的查询接口,仍然难以满足实时三维场景可视化的速度需求。因此研究C/S模式下海量三维空间数据的高效调度成为三维GIS发展亟须突破的难点。在数据库服务器端和客户端之间加上应用服务器端,提供数据缓存、预调度等功能,减少服务器端磁盘I/O所带来的时间消耗,可以明显加速数据调度。本文系统分析了这种客户端/应用服务器端/数据服务器端模式下三维空间数据通信的难点和主要设计挑战,并针对三维GIS的数据访问特征,设计了一套能满足三维GIS实时调度的通信应用层协议。以ACE中前摄器框架为基础,结合线程池技术提出分层策略,搭建了海量三维空间数据的通信架构,它是一种面向对象的构架,可以方便地进行功能的定制和扩展。     

一种异构多核架构快速查询多边形图层间空间关系的方法

目前,空间关系查询中常用的Plane Sweep 算法是一种串行方法,而关于多核CPU的并行查询算法,在面对海量数据查询时,由于CPU核心数及线程数量的限制,其难以满足查询效率需求。针对该问题,本文提出了一种全新的异构多核架构多边形图层间空间关系查询的并行算法。首先,利用STR 树索引过滤不相交的多边形;然后,对过滤后多边形的线段构建四叉树索引,利用CPU+GPU架构并行计算线段的相交以判断多边形环间的拓扑关系;再根据环间的拓扑关系计算多边形间的维度扩展九交模型(DE-9IM)参数值,据此确定多边形间的空间关系;最后,通过实验验证了该算法的准确性和高效性。实验表明,本算法能有效缩短大数据量的空间查询时间。在实验中逐渐增加目标数据集和源数据集多边形的数量,当两数据集都为50 000 个多边形时,以包含关系为例,相比于ArcGIS,本文提出的算法可达到2 倍的加速比。     

带反馈优先的M/M/c排队在通信网络中的应用

在具有Bernoulli反馈的单队列单服务台排队模型的基础上，考虑通信网络中赋予反馈信元优先权的情况，将单个服务台推广到多个服务台，建立了具有反馈优先的M／M／c排队模型．在该排队模型中，信元的到达遵循泊松过程，服务时间服从指数分布，通过构造拟生灭过程和运用谱展开方法给出了平稳队长分布的算法，具体给出了C=2时平稳队长分布的显式表达式，以及在反馈优先和反馈非优先两种策略下的排队指标，并作出了相应的指标性能分析，得出信元在反馈优先策略下的平均逗留时间较短，进而说明了该排队模型在通信网络中有广泛的应用价值。     

基于CSMA/CD通信总线的数据一致性算法

为了解决总线网络中多节点数据一致性问题,提出了基于CSMA/CD通信总线的分布式算法。通过区分读写特征提高算法的并发度;通过求“模”运算将分布式同步问题转化为单节点同步,提高算法的性能,减少所需的消息数。性能分析和仿真试验表明,该算法消耗系统资源较少,有较低的消息复杂度和时间复杂度。     

基于JXTA的协同学习系统研究

随着计算机网络技术的迅速发展和计算机协同工作CSCW理论和技术研究的深入,计算机协同学习(Computer Supported Collaborative Learning)的思想逐渐被引入计算机网络教育的应用中.目前大多数的协同学习系统采用了C/S结构.提出的基于JXTA的协同学习系统采用了P2P(Peer-to-Peer)结构,满足了协同学习的一般需求,具有安全性、可伸缩性和可扩展性.     

基于FushionCharts与ArcIMS的统计制图与应用分析

随着Internet与WebGIS的迅速发展,WebGIS统计专题图应用越来越广泛。ArcIMS提供了一种制作统计专题图的功能,并通过网络进行发布的途径,但其统计专题图制作功能尚不完善。本文针对这一情况,介绍了一种FusionCharts图表组件与ArcIMS结合制作统计专题图的方法。该方法有两个关键技术点:第一是采用面向对象的技术,将源数据转化成FusionChart图表支持的XML数据格式这一过程封装成函数;第二是先将矢量地图与统计图表生成分开,矢量地图在服务器端生成,然后,调用已封装函数将每个图表所需数据转化成XML数据流并与矢量地图一起发送到客户端,最后,客户端flash插件解析XML并生成图表,与矢量地图叠加生成统计专题图。最后以北京都市型现代信息平台为例,对FushionCharts与ArcIMS结合制件统计专题图进行了应用,实践表明,此法相对于传统ArcIMS制作统计专题图不仅使用简单、生成的图表类型多样、动态而美观,且制图速度快。     

pGTIOL:GeoTIFF数据并行I/O库

在地理栅格并行计算处理中,数据I/O 已成为制约计算性能的主要瓶颈之一。本文针对该问题,首先分析广泛应用于GIS 栅格数据存储的GeoTIFF 格式,重点研究数据的2 种存储模式(即条带存储与块状存储),并根据这2 种存储方式,分别构建了栅格数据从逻辑结构向物理存储结构的映射模型。然后,针对地理空间并行计算的需要,提出了栅格数据的并行读写框架,并利用MPI 并行I/O 技术的文件视图方法,实现了GeoTIFF 数据并行I/O库(pGTIOL)。结果表明,对比开源栅格空间数据转换库(GDAL)的主从I/O 模式,本文提出的pGTIOL 准确读写数据,具有更高的性能。该库隐藏了底层并行I/O 的细节,提供简单易用的并行读写GeoTIFF 栅格数据的接口,支持多数据类型和多种空间分割,实现了对条带存储与块状存储数据的异步并行读写,从而满足动态负载均衡的需求。     

基于内存数据库Redis的轻量级矢量地理数据组织

矢量地理数据的高效组织管理是空间数据应用的关键问题之一。矢量地理数据服务作为一种重要的公众空间信息服务,已经得到广泛应用。公众对矢量地理数据服务性能提出了越来越高的要求,包括实时响应、高并发、高吞吐量等。当前的矢量地理数据服务后台数据存储组织,通常基于磁盘和关系数据库,其在面对公众日益增长的需求时已经显得力不从心。本文提出了一种以内存数据库Redis的轻量级矢量地理组织方法,能在高并发情况下有效提高矢量地理数据服务性能。论文首先分析了Redis的存储机制,设计了矢量地理数据库的分层组织模型,利用Redis丰富的数据结构对矢量地理数据及其相关元数据进行存储管理,然后,以网格索引为例,设计了Redis的空间索引,最后,设计Redis的矢量数据引擎原型系统,并进行了实验验证。结果表明,Redis的矢量地理数据库显著提高了响应速度,且并发性能更好,可广泛应用于大型空间数据库前端高速缓存和高性能空间索引库。     

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