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摘要
<正>本文针对声纳阵列信号处理领域的大数据实时计算和资源调度的问题,借鉴分布式生态系统Hadoop中的MapReduce思想,结合遗传算法,设计了基于集群式服务器的声纳系统分布式调度方法。该方法把计算量较大的任务逐步分解成计算量较小且彼此间相互联系的多个子任务,然后通过任务分配策略安排到最合适的刀片处理器上,实现资源统一管理,运算并行进行,一定程度上解决了声纳处理系统中的计算资源分配问题。此方法为水声阵列信号处理、雷达阵列信号处理等领域的大规模数据实时信号的复杂处理提供了一种思路。在当前声纳阵列信号处理中,通常需要对几百甚至上千个传感器采集的海量数据进行实时处理,普通计算机难以满足要求,
