【摘 要】
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目前综合电子战的情报侦察数据融合系统,一般只能适应中、小批次的平台,如果战场环境复杂,平台数目增加,其实时性便很难达到。网络并行是目前解决大型计算的一条方便、经济的
【机 构】
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目前综合电子战的情报侦察数据融合系统,一般只能适应中、小批次的平台,如果战场环境复杂,平台数目增加,其实时性便很难达到。网络并行是目前解决大型计算的一条方便、经济的道路。文章针对数据融合对辐射源、平台的识别推理需要较多时间这一问题,设计和实现了其基于群机并行的识别算法,并在群机NCICluster2000上成功运行,最后给出在其上的实验结果和分析。
At present, the integrated electronic warfare intelligence reconnaissance data fusion system generally can only adapt to medium and small batches of platforms. If the battlefield environment is complex and the number of platforms increases, its real-time nature will be very difficult to achieve. Network parallelization is a convenient and economical way to solve large-scale computing at present. Aiming at the problem that data fusion needs more time for recognition and recognition of radiation sources and platforms, this paper designs and realizes its parallel algorithm based on group-machine and runs successfully on cluster NCICluster2000. Finally, the experiments on it Results and analysis.
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