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题名ASO-S卫星源包数据拼接与排序策略研究
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作者
裴欣
佟继周
马福利
于勤思
杨广建
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机构
中国科学院国家空间科学中心空间科学卫星运控部
中国科学院大学计算机科学与技术学院
齐鲁空天信息研究院
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出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第5期166-176,共11页
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文摘
源包数据排序是科学卫星地面段数据处理的关键步骤。常用的排序方法将待排序的源包相关信息全部加载到内存,在处理大体量的下行数据时占用内存资源多、执行时间较长,在多次下行数据拼接时数据量会成倍数增长。此外,常用的排序方法对异常数据的处理不够全面,可能导致部分源包排序错误,进而影响后续的数据分析。针对先进天基太阳天文台(ASO-S)提出了一种新的源包数据拼接与排序策略。该策略在单次下行数据的源包索引排序和多次下行数据的源包索引拼接与排序的处理过程中,对不同类型异常做出了相应的处理,并设计了索引信息片段切割再排序算法,减少多次下行数据拼接后源包重排序、去重计算的数据量。使用多组实验数据对该策略进行了验证与测试,实验结果表明,该策略在对时间码跳变等异常数据的处理上源包排序准确率达到100%,在对多次下行数据拼接处理时减少了内存资源的占用率,缩短了执行时间,能够有效提升源包排序的准确率和数据处理效率,为ASO-S卫星产出高质量科学数据产品奠定了良好基础。
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关键词
卫星数据预处理
多次下行数据拼接
源包排序
先进天基太阳天文台
单次下行
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Keywords
satellite data preprocessing
multiple downlink data splicing
source packet sorting
Advanced Space-based Solar Observatory(ASO-S)
single downlink
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于WiFi的无线语音接收终端设计
被引量：1
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作者
刘虎
沈元元
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机构
中国矿业大学信电学院
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2012年第12期37-40,共4页
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文摘
针对目前的语音调度系统存在实时性差、需要布设大量电缆等问题,设计了一种基于WiFi的无线语音接收终端。该语音接收终端工作时,无线收发模块GS1011接收来自无线网络的数据帧,STM32微控制器以中断方式将接收到的数据放入环形缓存区中,当环形缓存区数据大于播放阈值,STM32微控制器从环形缓存区中读取语音数据并通过音频编解码模块VS1053解码播放。同时,该语音接收终端采用RTP协议结合环形缓存及动态调整语音回放速率的措施来消除网络抖动现象。测试结果表明,该语音接收终端响应时间不到1s,语音信号稳定,消除了网络抖动带来的影响。
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关键词
WiFi无线通信
语音通信
语音接收终端
网络延时
网络抖动
数据包排序
语音流式设计
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Keywords
WiFi wireless communication
voice communication
voice receiving terminal
network delay
network jittering
data packet sort
speech flow design
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分类号
TD655.3
[矿业工程—矿山机电]
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题名多重索引加时间戳校正的科学卫星源包排序法
被引量：1
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作者
马文臻
邹自明
黎建辉
李冰
石涛
孙小涓
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机构
中国科学院计算机网络信息中心
中国科学院国家空间科学中心
中国科学院大学
中国科学院空天信息创新研究院
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出处
《计算机系统应用》
2022年第1期37-46,共10页
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基金
中国科学院“十三五”信息化建设专项(XXH13505-04)
北京市科技计划(Z181100002918002)。
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文摘
卫星载荷数据源包的排序还原是地面数据处理流程中的重要环节,其正确性和完备性直接影响基于数据开展的科学研究.在对国际现行CCSDS标准下的卫星数据组织和星地数传机制可能给地面数据处理带来的数据异常情形与源包排序挑战进行剖析的基础上,提出了"多重索引+时间戳校正"的源包排序方法,不仅能够解决由于空间科学卫星数据采集频率极快而导致的地面源包排重和拼接难题,而且在帧计数、源包计数、时间码等关键索引信息发生异常的情况下,仍然能够给出正确的结果,在我国空间科学卫星任务实践中大幅提升了源包排序处理的正确率,同时有效地提升了处理效率.
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关键词
空间科学卫星
数据处理
源包排序
多重索引
时间戳校正
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Keywords
space science satellite
data processing
source packet sorting
multiple index
timestamp correction
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分类号
V474
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名基于Hadoop的海量数据TCP报文重组技术
被引量：5
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作者
刘贤熜
宋斌
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机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期113-117,123,共6页
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文摘
当前基于单机系统的传输控制协议(TCP)报文重组工具随着数据量的增大,运行效率越来越低,难以满足大数据时代的需求。为此,提出一种基于Hadoop的海量数据TCP报文重组系统。利用Hadoop分布式文件系统(HDFS)以及MapReduce并行处理框架,对TCP报文重组中的数据读取和结果输出步骤进行并行化处理。采用M apReduce辅助排序技术实现海量TCP数据流的分类。测试结果表明,与基于单机系统的报文重组工具相比,基于Hadoop的报文重组系统工作效率更高,并且当数据量达到100 GB时,运行效率可提升近84%。
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关键词
海量数据
传输控制协议
报文重组
分布式系统
并行处理
辅助排序
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Keywords
mass data
Transfer Control Protocol （TCP）
packet reassembly
distributed system
parallel processing
secondary sort
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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