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题名基于机器学习的分布式星载RTs系统负载调度算法
被引量：5
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作者
谭双杰
林宝军
刘迎春
赵帅
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机构
上海科技大学信息科学与技术学院
中国科学院微小卫星创新研究院
中国科学院大学计算机科学与技术学院
上海微小卫星工程中心
中国科学院空天信息创新研究院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第2期336-341,共6页
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文摘
分布式星载多RTs(Remote Terminal)系统的任务主要基于功能进行分配,而数据处理任务的突发性往往会使不同计算机之间负载不均衡。运用灵活的负载调度机制,可以有效调节不同计算机间的负载差异,从而在一定程度上提升计算机系统的整体性能。文中提出了一种基于机器学习的分布式星载RTs系统负载调度算法,包含样本采集、任务吞吐率预测模型构建、吞吐率预测和负载调度等4个步骤。在构建任务吞吐率预测模型环节,通过机器学习的线性回归正规方程获取模型权重,缩短了构建模型消耗的时间。在负载调度环节,若RTs的吞吐率之和大于系统总的负载数据量,则按吞吐率比例给各RTs分配数据,否则只给负载数据量小于自身吞吐率的RTs分配一定量的数据。在多台星载计算机电性能产品构建的地面模拟系统上的实验结果表明,该算法可以使系统所有节点的平均CPU利用率提高23.78%,节点间的CPU利用率方差降低至34.59%,同时目标任务的系统总吞吐量显著提升225.97%。也就是说,该方法在确保系统负载均衡性的同时,可有效提高系统的资源利用率,提升星载计算机系统的数据实时处理性能。
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关键词
分布式系统
星载计算机
机器学习
任务调度
动态负载均衡
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Keywords
Distributed system
On-board computer
Machine learning
Task scheduling
Dynamic load balancing
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分类号
TN927.2
[电子电信—通信与信息系统]
TP181
[电子电信—信息与通信工程]
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题名一种适用于北斗三号星间扩展用户的定轨算法
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作者
邵瑞强
常家超
林夏
谭双杰
龚文斌
林宝军
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机构
上海微小卫星工程中心导航卫星研究所
中国科学院微小卫星创新研究院
中国科学院空天信息创新研究院
中国科学院大学计算机科学与技术学院
上海科技大学信息科学与技术学院
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出处
《中国空间科学技术》
CSCD
北大核心
2024年第1期106-113,共8页
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基金
上海市青年科技英才扬帆计划项目基金(19YF1446400)
上海市青年科技英才扬帆计划项目基金(21YF1446000)。
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文摘
针对北斗卫星导航系统星间链路网络扩展服务航天器的精密轨道确定及时间同步需求,提出了基于多项式轨道拟合方法的轨道确定与时间同步算法,克服了传统算法中使用北斗星间链路双向测量数据必须具备初始轨道和钟差等先验信息的约束,可有效拓宽北斗星间链路使用场景。该算法以多项式表达航天器一段时间的轨道和钟差,并使用星间双向测量数据基于最小二乘算法迭代估计多项式系数,从而完成航天器轨道和钟差解算。利用北斗三号星间链路在轨实测数据的试验表明定轨和时间同步精度均在0.12 m以内,有效验证了该算法的正确性。
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关键词
星间链路
自主定轨
时间同步
最小二乘算法
多项式拟合
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Keywords
inter-satellite-link
autonomous orbit determination
time synchronization
least squares algorithm
polynomial fitting
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分类号
P288.1
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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