在虚拟机环境中为客户操作系统分配内存资源时,需在性能和资源利用效率之间进行权衡.本文提出一种基于客户操作系统行为的虚拟机内存均衡方法GOSBMB(Guest Operating System Behaviors based Memory Balancer).该方法在尽量降低性能损失的前提下,根据客户操作系统中进程工作集和磁盘页面缓存对虚拟机监控器呈现的行为特征,以对客户操作系统透明的方式估计它们各自的内存需求,并按需动态调整内存资源.在Xen上实现了GOSBMB原型系统,实验表明,使用GOSBMB动态调整内存资源时,在节约内存资源达69.6%的情况下,客户操作系统的性能损失低于7.6%.
针对当前运动变量描述方法构建弹目相对运动模型中弹道真实加速度建模困难的问题,本文提出了一种高精度惯导速度信息辅助的弹目相对运动模型构建方法.利用高精度惯导速度信息描述导弹自身运动,采用一阶马尔科夫过程描述目标机动,根据角速度与线速度的物理关系,通过速度矢量分解的方法构建基于弹目信息状态变量系统的弹目相对运动模型.并在此基础上提出了高精度惯导速度信息辅助的扩展卡尔曼滤波方法(Inertial Navigation System Velocity Information Aided Extended Kalman Filter,IVIA-EKF),通过该方法可以充分利用惯导信息,抑制导弹量测误差,提高导弹打击精度,仿真实验表明了该方法的合理有效性.