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1.
S63标准采用Blowfish算法对原始海图数据加密后发行,数据的解密成为电子海图系统数据转换和更新中一个耗时的过程。为提高数据处理的速度,针对Blowfish分组密码算法的特点,提出一种利用图形处理器(GPU)的海图并行解密算法,并采用数据传输和处理的同步技术进行了优化。测试表明,采用GPU的并行解密算法是纯CPU串行处理的9.8倍。该算法不仅可大大加快海图数据转换和更新过程,对地理信息系统海量数据处理也有一定的借鉴价值。  相似文献   
2.
针对影响拖曳线列阵声纳系统目标检测性能的两种典型近场强干扰源,由宽带近场阵列模型,提出了基于功率谱相关的干扰抵消方法,通过比较基元域频域信号与干扰波束信号功率谱之间的相似关系,找到与每路基元信号相匹配的干扰分量信号,最后通过频域块自适应滤波算法实现每路基元域信号中的干扰抵消。宽带仿真结果与海试表明,这种方法在强干噪比和低信噪比条件下,比最小方差无失真响应和传统基元域干扰抵消方法在阵增益方面提高约10dB。相比传统基元域干扰抵消方法,这种方法能够实现抵消拖船干扰的同时抵消邻近目标强干扰。  相似文献   
3.
S63标准采用Blowfish算法对原始海图数据加密后发行,数据的解密成为电子海图系统数据转换和更新中一个耗时的过程。为提高数据处理的速度,针对Blowfish分组密码算法的特点,提出一种利用图形处理器(GPU)的海图并行解密算法,并采用数据传输和处理的同步技术进行了优化。测试表明,采用GPU的并行解密算法是纯CPU串行处理的9.8倍。该算法不仅可大大加快海图数据转换和更新过程,对地理信息系统海量数据处理也有一定的借鉴价值。  相似文献   
4.
GPS与全站仪组合测量载体航向模型研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对载体运动状态的不同,选择合适的数据处理方法对齐GPS和全站仪两种测量设备测出数据的时间标记,并给出了误差分析公式和试验数据分析结果。结果表明,GPS与全站仪组合测量载体航向时,其静态精度可以达到30”,动态精度可以达到2’。模型可以应用于船舶出航前以及进港时的导航设备标校,缩短其出航反应时间,引导其准确进港靠岸。  相似文献   
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