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公开(公告)号：CN113872834B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111217462.5
申请日：2021-10-19
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: H04L43/045 , H04L41/12 , G06F11/30 , G06F11/32
Abstract: 一种分布式系统的可视化监控方法和系统，方法包括：根据所述分布式系统的节点路由表，获取所述分布式系统的节点层级，采用正多边形分形图表示所述分布式系统的节点层级结构，所述分形图中的一个子分形图对应所述分布式系统的一个节点，每个子分形图采用虚线绘制；获取分布式系统当前任务的子任务信息和资源分配信息，基于所述子任务信息和资源分配信息，获取每个子任务的运行资源对应的运行节点，在所述分形图中查找所述运行节点，将所述运行节点对应的子分形图绘制为实线图；实时获取每个运行节点的监控信息，基于所述监控信息，在所述运行节点对应的子分形图的边线上绘制显示所述监控信息。
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公开(公告)号：CN113902865A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111275796.8
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 一种三维地图质量评估方法和系统，方法包括以下步骤：将所述三维地图转换为八叉树地图；根据所述三维地图的用户类型设置对应的智能体，并设置所述智能体的奖励函数和行为函数；将所述智能体置于所述八叉树地图中，所述智能体根据其行为函数在所述八叉树地图中移动，根据所述智能体与所述八叉树地图的交互及所述奖励函数计算所述八叉树地图中地图格的质量值；基于所述八叉树地图中所有地图格的质量值总和，评估所述三维地图相对于所述用户类型的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112417447A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011256849.7
申请日：2020-11-11
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明涉及一种恶意代码分类结果的精确度验证方法及装置，属于信息安全技术领域，解决了现有的恶意代码分类方法耗费时间和资源且效率较低的问题。方法包括：获取包含恶意代码的原始文件，并基于原始文件建立样本数据集；构建深度学习网络模型，并基于样本数据集对深度学习网络模型进行训练，得到深度学习网络模型的最优网络结构；基于深度学习网络模型的最优网络结构对待预测原始文件中的恶意代码进行分类，得到恶意代码的分类结果，并验证恶意代码分类结果的精确度，实现了恶意代码的分类和对分类结果的精确度验证，提高了恶意代码的分类效率及可靠性。
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公开(公告)号：CN111046332A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911240389.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明属于物联网无线数据处理相关技术领域，具体涉及一种在物联网中使用稀疏测量矩阵的压缩数据收集方法。本发明一方面优化稀疏测量矩阵，另一方面使用合适的动态分簇协议，将稀疏测量矩阵的选择与路由协议相结合，保证数据采集的均匀性的同时，有效的减少了数据丢失对数据收集精度的影响，提高了无线传感器节点的数据收集精度。与现有技术相比较，本发明自适应性强：由于物联网系统具有复杂的无线链路结构，无线链路不稳定的情况经常发生，而链路不稳定对稀疏测量矩阵的设计有直接的关系，本发明采用稀疏测量矩阵和分簇路由协议同时优化的方式，能够解决链路不稳定对无线传感器节点数据收集的影响，具有自适应性。
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公开(公告)号：CN110967706A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911240626.9
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G01S19/20
Abstract: 本发明属于全球卫星导航检测技术领域，具体涉及一种基于改进无迹卡尔曼粒子滤波的RAIM方法。与现有技术相比较，本发明为实现在非高斯观测噪声环境下有效开展接收机自主完好性监测，通过在粒子滤波方法中引入改进后的无迹卡尔曼滤波，通过改进无迹卡尔曼滤波实现粒子滤波中更合理的状态预测和建议密度计算，能够有效避免粒子退化现象，在保障粒子滤波接收机自主完好性监测方法对非高斯观测噪声环境的适应性的同时，也减少了引入无迹卡尔曼粒子滤波所带来的计算量，保证了算法运算效率。因此，该方案既改善粒子滤波退化问题，同时保障该方法对非高斯观测噪声的适应性，通过对无迹卡尔曼滤波的改进也减少来由其导致的计算量。
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公开(公告)号：CN109460362A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811314437.7
申请日：2018-11-06
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于软件工程技术领域，具体涉及一种基于细粒度特征语义网络的系统接口时序知识分析系统，其包括：构建嵌入式系统测试故障集；在嵌入式系统测试故障集中搜索接口关键问题，分析提取与时序相关的故障，初步形成时序相关的接口故障集；在嵌入式系统测试故障集中搜索与时序关键的故障，分析提取与接口相关的故障，形成接口相关的时序故障集；两个故障集合并形成接口时序故障集；根据时序故障库中的故障类型，利用基于细粒度特征语义网络的方法，提取接口时序关键影响因素，形成嵌入式系统接口时序知识集。由此得到的嵌入式系统接口时序知识可实现测试知识的继承，且具有可扩展性，便于测试知识的推送，提升测试效率。
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公开(公告)号：CN109061448A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811265842.4
申请日：2018-10-29
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G01R31/28
CPC classification number: G01R31/2851
Abstract: 本发明属于集成电路测试技术领域，具体涉及一种基于模块化激励模型的集成电路测试激励生成系统。本发明应用时间轴配置方法产生与测试用例对应的任务点，通过配置任务点，形成包含激励模型的激励文件，实现激励信号的生成。并使任务点对应测试用例，实现对测试用例的可视化管理和批量执行。不仅解决了现有方案中人工成本大，调试复杂的矛盾，而且配置方式简单，适用于ASIC、SOC、FPGA等集成电路的仿真测试。
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