摘要：针对部分并行结构的准循环低密度校验(QC-LDPC)码译码器,提出了一种将译码准码字存储在信道信息和外信息存储块中的高效存储方法,该方法不需要额外的存储块来存储译码准码字,能够减少译码器实验所需的存储资源数量,并且有效降低了译码电路的布线复杂度。在Xilinx XC2V6 000-5ff1 152 FPGA上的实验结果表明,提出的QC-LDPC码译码器设计方法能够在降低系统的BRAM资源需求量的同时有效地提高系统的运行频率和译码吞吐量。

摘要：针对JPEG2000图像压缩编码硬件实现中多级离散小波变换模块(DWT)与优化截断嵌入式模块(EBCOT)之间大量小波系数存储带来的缓存问题,提出了一种新型高效存储的多级二维9/7离散小波变换结构。首先,基于9/7小波变换提升算法,设计了可满足并行结构要求的基本处理单元,并在此基础上搭建了二维变换模块;然后采用一种新型的数据扫描方式,通过对图像分块并进行块间组合扫描,大幅降低了DWT模块与EBCOT模块间的小波系数缓存;最后根据数据扫描特点完成了非折叠结构多级二维小波变换模块的构建。仿真实验结果表明,三级9/7离散小波变换结构处理一幅大小为512×512像素的图像,对比已有硬件结构可节约存储资源40%以上。

摘要：针对传统文件资源存储方法存在存储效率低的问题,提出了一种跨HDFS集群的文件资源分布式高效存储方法。依据HDFS集群文件资源特征及存储原理,分析资源分布式存储的逻辑关系,保证文件资源存储环境安全。依据标准Hadoop布局方案,保持设备物理特性,对资源分布进行优化配置,实现文件资源存储自定义功能。通过文件合并、映射计算元数据在名字节点中内存损耗情况,设计高效存储过程,由此完成集群文件资源的分布式高效存储。在集群环境拓扑结构中进行实验验证,通过实验结果可知,该方法存储效率最高为98%,能够为文件资源安全存储提供技术支持。

摘要：随着数据的指数性增长,存储技术成为信息产业发展的核心动力,存储系统在一定程度上比计算系统和通信系统更加重要。如何高效地存储和优化存储空间,是存储系统急需解决的问题。本文介绍高效存储技术中的RAID技术、重复数据删除技术、数据压缩技术等,并在Linux环境下设计与实现具有高效存储优化特点的应用程序。试验表明该应用程序实现了软件RAID,删除了重复性数据,提高了存储空间利用率,降低了存储能耗。

摘要：机载LiDAR点云数据是遥感大数据的重要组成部分,其海量化的趋势日益显著。本文设计并实现了基于NoSQL的海量机载LiDAR点云分布式存储模型,解决了海量机载LiDAR点云数据的高效存储问题。通过建立基于虚拟格网与线性八叉树的海量机载LiDAR点云数据组织结构,设计了基于虚拟格网号与Morton码的海量机载LiDAR点云数据标识唯一编码;提出了基于HBase的海量机载LiDAR点云数据存储策略,实现了键值和表结构的优化设计;最终实现了海量机载LiDAR点云数据的高效存储和快速查询。

摘要：本文设计了一种符合手机电视T-MMB标准的信道译码解决方案,并进行了MATLAB仿真和FPGA的实现。同时针对部分并行结构的准循环低密度校验(QC-LDPC)码译码器,提出了基于块RAM的高效存储方法。该方法既可以同时读取用于运算的校验节点信息或变量节点信息,又可以实现在同一块RAM中存储不同子矩阵对应的校验节点信息或变量节点信息,不仅避免了块RAM资源的浪费,而且减少了译码器实现所需的存储资源数量。在Xilinx公司Virtex-4系列的FPGA上的实现结果表明,与传统的子矩阵与块RAM一对一存储的译码结构相比,本文提出的QC-LDPC码译码器设计方法能够在减少块RAM数量的同时有效地提高系统的时钟频率和译码吞吐量。

摘要：大数据时代,我们常会面临海量的数据信息,数据类型复杂多样、数据量大且存储分散、空间特性明显。如何实现对海量数据的高效存储与可视化应用,同时保证数据的安全性,是物联网大数据时代数据存储与管理面临的主要难题之一。基于此思想,本文设计并开发了基于Oracle Spatial的大地测量成果管理系统,利用现代空间数据库技术实现了对大地测量成果数据的高效存储与管理,借助数据泵实现数据库迁移备份,有效提升了对地理空间数据的管理效率与管理水平,保障了数据安全。

摘要：互联网和云计算的普及,让IT系统每天产生的日志量暴增.日志是一种带时间戳的时间序列文本数据,由IT系统生成,可能每秒钟产生数百万条,每天达到PB级,具有数据量大、产生速度快的特点,而日志里往往包含重要的系统和应用信息,存储、分析这些日志属于准实时大数据(Fast Big Data).如何高效存储、快速分析这些日志,成为业界的挑战.