东北大学信息学院导师
东北大学信息科学与工程学院研究生导师名单
东北大学信息科学与工程学院研究生导师名单信息科学与工程学院研究生导师名单单位名称姓名性别职称是否博士学科研究方向电话备注电气自动化研究所佟玉鹏男副教授电力电子与电力传动、电力系统及其自动化电力电子与电力传动应用2 3913896电气自动化研究所李爱平女副教授电力电子与电力传动、电力系统及其自动化电力传动系统远程控制及应用23974123电气自动化研究所满永奎男副教授是电力电子与电力传动、电力系统及其自动化智能化传动控制2391389 4电气自动化研究所阎士杰男副教授电力电子与电力传动、电力系统及其自动化电气传动理论及其应用239 14665电气自动化研究所冯健男副教授是电力电子与电力传动、电力系统及其自动化智能电气自动化研究所褚恩辉副教授电力电子与电力传动、电力系统及其自动化电气自动化研究所张化光男教授是电力电子与电力传动、电力系统及其自动化智能控制理论、电气工程及其自动化23912544 博士导师电子科学与技术李宏毅男副教授生物医学工程智能控制电子科学与技术康恩顺男副教授生物医学工程电子技术应用、智能控制24334076电子科学与技术马学文女副教授生物医学工程智能控制、数字电子系统24241720电子科学与技术赵丽红女副教授是生物医学工程电子技术应用、模式识别、图象处理23149710电子科学与技术李景宏男副教授生物医学工程电子技术应用、数字信号处理23921887电子科学与技术刘纪红女副教授是生物医学工程科学计算可视化、信号处理及其硬件化62123005电子科学与技术王旭男教授是生物医学工程电子技术应用、智能控制23883746 博士导师电子科学与技术李晶姣女教授是计算机科学与技术嵌入式系统及应用23902101 博士导师电子信息工程研究所孙萍女副教授电工理论与新技术、信号与信息处理过程控制23915318电子信息工程研究所李世平男副教授电工理论与新技术、信号与信息处理工业控制新技术24245488电子信息工程研究所贺立红女副教授电工理论与新技术、信号与信息处理计算机网络及应用31538150 电子信息工程研究所陈宪章男副教授电工理论与新技术、信号与信息处理计算机网络及存贮优化2391414 3电子信息工程研究所李华女副教授电工理论与新技术、信号与信息处理图像处理、智能控制23253879 电子信息工程研究所肖军女副教授是电工理论与新技术、信号与信息处理机器人、智能控制、数字信号处理86273929电子信息工程研究所吴春俐女副教授是电工理论与新技术、信号与信息处理超导电工技术、数字信号处理83683486电子信息工程研究所刘晓志女副教授是电工理论与新技术、信号与信息处理过程控制、数字信号处理836 83981电子信息工程研究所吴建华女教授电工理论与新技术、信号与信息处理智能控制、数字信号处理、图像处理与生物信息处理22952929电子信息工程研究所王安娜女教授是电工理论与新技术、信号与信息处理智能信息处理、图像处理、数字信号处理22872921 电子信息工程研究所张石男教授是电工理论与新技术、信号与信息处理嵌入式系统、数字信号处理8368 7153东软集团李品彦男副教授计算机科学与技术电子商务东软集团张立东男副教授计算机科学与技术商业智能东软集团张伟男副教授计算机科学与技术人工智能、计算机网络东软集团邹豪男副教授计算机科学与技术医学成像技术东软集团袁淮男副研究员计算机科学与技术工作流系统设计与实现、计算机网络安全东软集团余克清男副研究员计算机科学与技术嵌入式计算机软件开发、计算机工作流系统研究东软集团刘春雨男副研究员计算机科学与技术多媒体技术、图像处理与人工智能东软集团柳玉辉男副研究员计算机科学与技术图像处理、网络安全技术东软集团赵宏男教授是计算机科学与技术分布式多媒体信息系统及多媒体网络技术博士导师东软集团刘积仁男教授是计算机科学与技术分布式多媒体、计算机网络、嵌入式软件博士导师东软集团卢朝霞女教授是计算机科学与技术计算机网络安全、数据库理论与计算机集成管理东软集团赵大哲女教授是计算机科学与技术软件工程学东软集团杨利男教授计算机科学与技术数据库与多媒体技术、分布式处理技术东软集团温涛男教授计算机科学与技术网络安全、知识管理与知识工程博士导师东软集团张霞女教授是计算机科学与技术数据管理系统东软集团江早男教授计算机科学与技术图像处理、数字放送东软集团郑全录男研究员计算机科学与技术医学成像技术东软集团江根苗男研究员计算机科学与技术医学成像技术、图像处理与人工智能计算机软件与理论张俐女副教授是计算机科学与技术自然语言处理83672480计算机软件与理论林树宽女副教授是计算机科学与技术机器学习83681141计算机软件与理论鲍玉斌男副教授是计算机科学与技术数据库技术83683113计算机软件与理论董晓梅女副教授是计算机科学与技术安全及保密的理论与技术83687776计算机软件与理论邓庆绪男副教授是计算机科学与技术嵌入式系统23897811计算机软件与理论杨晓春女副教授是计算机科学与技术分布式数据管理与访问控制83687776计算机软件与理论胡明涵女副教授计算机科学与技术自然语言处理83672480计算机软件与理论朱靖波男教授是计算机科学与技术自然语言处理83672481计算机软件与理论王大玲女教授是计算机科学与技术数据挖掘83687776计算机软件与理论于戈男教授是计算机科学与技术数据库理论与技术、嵌入式软件83683113 博士导师计算机软件与理论申德荣女教授是计算机科学与技术分布式数据库及Web信息管理83687776 计算机系统夏利女副教授是计算机科学与技术计算机网络23877443计算机系统史岚女副教授计算机科学与技术计算机体系统构136********计算机系统刘辉林男副教授计算机科学与技术数据库技术、计算机网络83688838计算机系统王剑男副教授计算机科学与技术嵌入式技术23780718计算机系统于亚新副教授是计算机科学与技术数据流、XML技术、并行数据库83681250计算机系统赵海男教授是计算机科学与技术嵌入式技术、信息融合139******** 博士导师计算机系统高福祥男教授是计算机科学与技术嵌入式网络技术、网络安全技术83684033计算机系统王国仁男教授是计算机科学与技术生物信息学、并行处理23912932 博士导师计算机系统乔建忠男教授是计算机科学与技术并行处理技术、操作系统博士导师计算机系统徐久强男教授计算机科学与技术嵌入式技术、无线网络计算机应用技术黄玉基男副教授计算机科学与技术人工智能23929534计算机应用技术周福才男教授是计算机科学与技术信息安全、电子商务关键技术83686984计算机应用技术赵林亮男教授是计算机科学与技术下一代网络、网络管理、CTI、智能网与计算机决策支持系统81951811计算机应用技术张斌男教授是计算机科学与技术Web信息集成、组件技术、Web服务技术83685393 博士导师计算机应用技术王兴伟男教授是计算机科学与技术下一代互联网、IP/DWDM光Internet、移动无线Intern et、分布式多媒体、远程教育关键支撑技术23912873 博士导师计算机应用技术马宗民男教授是计算机科学与技术智能数据与知识工程83681582 博士导师计算中心吕振辽男副教授计算机科学与技术数据库与数据分析、ERP系统、工业过建模与优化23994399计算中心高克宁女副教授是计算机科学与技术Web信息集成83687602计算中心黄卫祖男教授是计算机科学与技术多媒体与网络教育、信息集成、知识处理81602898计算中心姜慧妍女副教授计算机科学与技术计算机辅助图象诊断、模式识别、多媒体技术、专家系统139 ********、83687602 计算中心常桂然男教授是计算机科学与技术计算机网络、网络与信息安全83672602 博士导师控制理论与导航技术王明顺男副教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科智能控制与嵌入式控制83689863控制理论与导航技术石海彬男副教授是控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科切换控制、网络控制、电力系统137******** 控制理论与导航技术郭立新男副教授是控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科智能控制、非线性控制83678053控制理论与导航技术郑艳女副教授是控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科非线性系统、智能控制24194166控制理论与导航技术高立群男教授是控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科、模式识别复杂系统与智能控制、图像识别23914670 博士导师控制理论与导航技术井元伟男教授是控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科复杂控制系统研究、通信网络系统控制83684583 博士导师控制理论与导航技术赵军男教授是控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科非线性系统、切换系统86815415 博士导师控制理论与导航技术杨光红男教授是控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科容错控制、故障诊断8 1908228 博士导师控制理论与导航技术刘晓平男教授是控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科非线性控制、鲁棒控制23914673 博士导师控制理论与导航技术张嗣瀛男教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科复杂控制系统及复杂科学23914678 博士导师、院士流程工业综合自动化实验室曲蓉霞女副教授系统工程企业综合自动化130********、81801流程工业综合自动化实验室刘震男副教授系统工程企业综合自动化139********、81801流程工业综合自动化实验室舒启林男副教授流程工业综合自动化实验室罗小川男副教授流程工业综合自动化实验室王成恩男教授是博士导师秦皇岛分校才书训男副教授计算机科学与技术Web数据挖掘、电子商务与企业信息系统秦皇岛分校白秋果男副教授控制理论与控制工程智能化仪表、电子学技术及应用秦皇岛分校张家生男副教授控制理论与控制工程专家系统与决策支持系统、控制系统仿真与CAD秦皇岛分校任彦硕男副教授控制理论与控制工程现代集成控制系统、计算机控制系统秦皇岛分校赵一丁男副教授控制理论与控制工程复杂工业过程智能控制、生产过程质量检测与控制秦皇岛分校王翠荣女教授是计算机科学与技术网络安全秦皇岛分校丁顺利男副教授计算机科学与技术系统结构、计算机网络技术、数据库系统及其应用秦皇岛分校齐世清男副教授控制理论与控制工程秦皇岛分校刘杰民男副教授计算机科学与技术计算机网络技术、数据库系统及其应用秦皇岛分校刘星女副教授计算机科学与技术网络信息秦皇岛分校顾德英男副教授控制理论与控制工程实时智能控制理论与应用、计算机控制系统、数字信号处理秦皇岛分校马淑华女副教授计算机科学与技术复杂工业过程智能控制、生产过程质量检测与控制秦皇岛分校张春宏男副教授是计算机科学与技术计算机网络秦皇岛分校张金泉男副教授电力电子与电力传动复杂工业过程综合自动化秦皇岛分校王凤文男副教授计算机软件与理论、通信与信息系统智能控制、复杂工业过程综合自动化秦皇岛分校袁静波女副教授计算机系统结构秦皇岛分校王娟女副教授计算机应用技术计算机网络技术、数据库系统及其应用秦皇岛分校金伟男教授计算机应用技术、通信与信息系统轧钢工业过程的智能控制、智能仪表装置设计秦皇岛分校于丁文男教授控制理论与控制工程生化过程的智能控制秦皇岛分校曲秀云女副教授通信与信息系统智能检测技术与自动化控制秦皇岛分校党群男教授计算机科学与技术计算机网络技术、数据库系统及其应用、计算机监测与控制秦皇岛分校汪晋宽男教授是控制理论与控制工程智能控制理论、智能天线、自适应信号处理博士导师人工智能与机器人研究所崔建江男副教授是模式识别与智能系统系统仿真、数字图像处理、冶金自动化仿真技术、虚拟现实83682715人工智能与机器人研究所赵姝颖女副教授是模式识别与智能系统机器人、模式识别、虚拟现实23345680 人工智能与机器人研究所魏颖女副教授是模式识别与智能系统图像处理与模式识别83677890 人工智能与机器人研究所王晓哲女副教授是模式识别与智能系统复杂系统的智能控制23197558人工智能与机器人研究所郝丽娜女副教授是模式识别与智能系统智能机器人、计算机控制系统、计算机仿真、模式识别23344126 人工智能与机器人研究所佟国峰副教授是模式识别与智能系统人工智能与机器人研究所王斐副教授是模式识别与智能系统人工智能与机器人研究所薛定宇男教授是模式识别与智能系统控制系统CAD、计算机仿真、计算机视觉83689762、23914152 博士导师人工智能与机器人研究所郝培锋男教授是模式识别与智能系统控制理论及应用83680829、23913794 人工智能与机器人研究所吴成东男教授是模式识别与智能系统智能控制、建筑智能化83688325、130****6281博士导师软件学院高晓兴男副教授通信与信息系统计算机网络通信技术、通信编码、计算机网络安全、视音频通讯81828822、139******** 软件学院朱志良男教授是计算机科学与技术计算机网络与通信23912869 博士导师通信与信息系统研究所张振川男副教授通信与信息系统数据通信网络及协议无线网23912569通信与信息系统研究所沙毅男副教授通信与信息系统音视频信号处理、嵌入式系统、数字信号处理、软件无线电83681131 通信与信息系统研究所杜荔女副教授是通信与信息系统IP交换技术、网管83685841通信与信息系统研究所原萍女副教授是通信与信息系统现代通信网络的研究23914411通信与信息系统研究所郭磊副教授是通信与信息系统宽带通信网、光网络技术138******** 83684510 通信与信息系统研究所季策副教授是通信与信息系统盲信号处理技术139********通信与信息系统研究所李喆女教授是通信与信息系统计算机网络、无线网23913697 博士导师物流优化与控制高振男副教授是系统工程、物流优化与控制物流优化与控制唐立新男教授是系统工程、物流优化与控制生产调度、物流优化23910348 博士导师系统工程研究所刘树安男副教授是系统工程智能化建模与优化方法及其应有83685618系统工程研究所胡清河男副教授是系统工程智能化建模与优化方法及其应有系统工程研究所刘士新男教授是系统工程生产计划与调度理论、基于人工生命的优化方法系统工程研究所汪定伟男教授是系统工程建模与优化83680662 博士导师系统工程研究所庞哈利男教授是系统工程ERP系统及其决策模型23884792系统工程研究所唐加福男教授是系统工程生产与物流运作管理83685780 博士导师系统工程研究所黄敏女教授是系统工程智能建模、优化与应用23912873 博士导师自动化研究所杨卫国男副教授控制理论与控制工程复杂工业过程综合自动化自动化研究所周玮男副教授控制理论与控制工程过程优化控制及智能仪表25406881自动化研究所王朝利男副教授控制理论与控制工程自动化及其应用23865515自动化研究所余强男副教授控制理论与控制工程智能控制、计算机控制23914689自动化研究所秦树凯男副教授控制理论与控制工程复杂工业过程综合自动化23914667自动化研究所关守平男副教授是控制理论与控制工程过程优化控制、网络化控制系统23115129自动化研究所钱晓龙男副教授控制理论与控制工程控制理论与控制工程自动化研究所李鸿儒男副教授是控制理论与控制工程智能控制、复杂工业过程建模与优化控制83686768 自动化研究所张颖伟女副教授是控制理论与控制工程复杂工业过程综合自动化自动化研究所杨英华男副教授是控制理论与控制工程复杂工业过程综合自动化23924028自动化研究所常玉清女副教授是控制理论与控制工程自动化研究所何大阔男副教授是控制理论与控制工程自动化研究所王小刚男高工控制理论与控制工程复杂工业过程控制自动化研究所高宪文男教授是控制理论与控制工程复杂过程建模与优化控制83687759 博士导师自动化研究所王建辉女教授是控制理论与控制工程网络环境下的先进控制技术、智能控制理论与应用、CA I 23911437 博士导师自动化研究所王福利男教授是控制理论与控制工程复杂工业过程在线监测、诊断与控制23913773 博士导师自动化研究所刘建昌男教授是控制理论与控制工程智能控制理论与应用,复杂过程控制技术的研究239298 55 博士导师自动化研究所陈晓波男教授控制理论与控制工程过程优化控制及智能仪表22718046自动化研究所毛志忠男教授是控制理论与控制工程复杂工业过程综合自动化23914811 博士导师自动化仪表研究所刘克金男副教授检测技术与自动化装置、测试计量技术及仪器过程控制及智能装置239 07013自动化仪表研究所石亚和男副教授检测技术与自动化装置、测试计量技术及仪器单片机应用与智能仪表8 3680916自动化仪表研究所李新光男副教授是检测技术与自动化装置、测试计量技术及仪器安全、环保测控仪器2 3914674自动化仪表研究所杨为民男副教授检测技术与自动化装置、测试计量技术及仪器生产过程参数自动检测、自动控制系统22909560 自动化仪表研究所张传义男副教授检测技术与自动化装置、测试计量技术及仪器过程成像技术与超声检测技术23914780 自动化仪表研究所战明男副教授检测技术与自动化装置、测试计量技术及仪器嵌入式微处理器及应用83 680405自动化仪表研究所王玉涛女副教授是检测技术与自动化装置、测试计量技术及仪器软测量技术、智能检测技术、智能控制技术83685464自动化仪表研究所张华女副教授检测技术与自动化装置、测试计量技术及仪器过程检测技术、动态测量8 3681496自动化仪表研究所梅国辉男副教授是检测技术与自动化装置、测试计量技术及仪器辐射测温、生产过程参数控制技术83681496 自动化仪表研究所谢植男教授是检测技术与自动化装置、测试计量技术及仪器工业生产过程参数检测与优化控制技术、计算机图像处理及在检测技术中的应用23914145 博士导师自动化仪表研究所邵富群男教授检测技术与自动化装置、测试计量技术及仪器多相流测量与过程成像技术博士导师自动化中心张肃宇男副教授是控制理论与控制工程工业过程智能控制83687510自动化中心于百胜男副教授是控制理论与控制工程设备智能维护83687510自动化中心曾培祥男副教授控制理论与控制工程复杂系统的建模与控制83687510自动化中心毛慧欧男副教授是控制理论与控制工程成本控制83687510自动化中心岳恒男教授是控制理论与控制工程多变量智能解耦、复杂工业过程建模、控制及优化自动化中心郑秀萍女副研究员是控制理论与控制工程工业过程综合自动化83687510自动化中心柴天佑男教授是控制理论与控制工程工业过程综合自动化、自适应控制、多变量智能解耦控制83687510 博士导师、院士自动化中心李小平男教授是控制理论与控制工程流程工业综合自动化系统83687510。
东北大学,自动化导师情况.xls
单位名称姓名性别职称学科*研究方向一*研究方向二*研究方向三研究方向四电力系统与电力传动研究所刘震男副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动电力系统自动化电力系统信息化研究虚拟仪表在电力系统中的研究及应用电力系统与电力传动研究所满永奎男副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动电能质量控制新型电力电子整流技术的研究电力系统及电力传动装置的故障诊断风力发电关键技术的研究电力系统与电力传动研究所王大志男教授电力电子与电力传动、电力系统及其自动化、控制理论与控制复杂系统建模与控制智能控制理论及其应用研究随机系统理论及应用复杂系统故障诊断技电气自动化研究所褚恩辉男副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动电力系统的谐波分析与抑制电力系统无功功率补尝技术的研究电力系统有源滤波器的研究软开关电力变换回路及控制方式电气自动化研究所冯健男副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动电能质量分析与控制电力系统SCADA技术电力系统优化运行控制智能过程控制电气自动化研究所李爱平女副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动微型燃气轮机控制技术电力系统远程监控智能化电气传动系统控制电气设备网络远程控制技术电气自动化研究所佟玉鹏男副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动电力系统无功补偿电力系统自动化高频开关电源研究变频调速控制电气自动化研究所王占山男副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动无功优化负荷预测电力系统智能控制电气自动化研究所阎士杰男副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动电力系统滤波和无功补偿电能质量分析与控制高压大功率交流调速系统高性能交流调速系统及其智能控制电气自动化研究所张化光男教授电力电子与电力传动、电力系统及其自动化、控制理论与控制电力系统自动化理论分析及应用大功率电机的节能控制理论及应用模糊自适应控制理论及应用复杂网络和混杂系统控制理论及应用电子科学与技术研究所康恩顺男副教授电路与系统电子技术应用 EDA技术应用智能控制电子科学与技术研究所李宏毅男副教授电路与系统交流调速技术电力电子技术电子科学与技术研究所李晶皎女教授计算机科学与技术、电路与系统、检测技术及自动化装置图像处理技术电子科学与技术研究所李景宏男副教授电路与系统 EDA技术应用集成电路设计数字信号处理及其硬件实现图像处理与识别电子科学与技术研究所刘纪红女副教授电路与系统数字信号处理及其硬件实现智能信息处理 EDA技术应用图像处理与识别电子科学与技术研究所马学文女副教授电路与系统智能控制数字信号检测与处理 EDA技术应用电子技术应用电子科学与技术研究所王旭男教授电路与系统智能化信息检测与处理盲信号分离技术电子科学与技术研究所赵丽红女副教授电路与系统生物特征识别图像处理与识别智能信息处理 EDA技术应用电子信息工程研究所丁山男副教授电工理论与新技术、信号与信息处理可重构计算计算机辅助VLSI设计可重构实时调度理论嵌入式实时操作系统电子信息工程研究所贺立红女副教授电工理论与新技术、信号与信息处理电磁污染与电磁兼容研究故障检测与诊断技术研究脉冲功率技术及其应用医学影像处理技术研究电子信息工程研究所李华女副教授电工理论与新技术、信号与信息处理电路故障诊断方法研究电磁兼容性研究图像压缩技术研究图像配准及融合方法研究电子信息工程研究所李世平男副教授电工理论与新技术、信号与信息处理可再生能源控制技术研究先进工业控制技术研究可编程逻辑器件及应用技术研究大规模集成电路技术研究电子信息工程研究所刘晓志女副教授电工理论与新技术、信号与信息处理电气设备的故障诊断电气传动及控制电力系统动态控制理论与技术信号处理的统计分析方法研究电子信息工程研究所王安娜女教授电工理论与新技术、信号与信息处理电路故障诊断:故障诊断算法、基于PC机及嵌入式系统的故障电力系统故障诊断:故障诊断算法、基于PC机及嵌入式系统的电磁成像:电阻抗及电磁成像技术研究及实现电磁兼容:电磁兼容及抗电磁干扰电子信息工程研究所吴春俐女副教授电工理论与新技术、信号与信息处理电工理论与新技术电磁兼容设计与干扰抑制技术超导电工技术单片机应用电子信息工程研究所吴建华女教授电工理论与新技术、信号与信息处理脉冲功率技术理论与应用研究电能质量控制技术可编程逻辑器件及应用技术电磁兼容技术电子信息工程研究所肖军女副教授电工理论与新技术、信号与信息处理电工理论与新技术电气传动及控制节能新技术信号与信息处理电子信息工程研究所张石男教授电工理论与新技术、信号与信息处理嵌入式系统技术实时信号处理与DSP技术医学影像处理生物医学信号处理东北大学软件中心胡景德男副研究员计算机应用技术东北大学软件中心江根苗男研究员计算机科学与技术医学成像技术、图像处理与人工智能东北大学软件中心江早男教授计算机科学与技术图像处理、数字放送东北大学软件中心李品彦男副教授计算机科学与技术电子商务东北大学软件中心刘春雨男副研究员计算机科学与技术多媒体技术、图像处理与人工智能东北大学软件中心刘积仁男教 授计算机科学与技术分布式多媒体、计算机网络、嵌入式软件东北大学软件中心柳玉辉男副研究员计算机科学与技术图像处理、网络安全技术东北大学软件中心卢朝霞女教 授计算机科学与技术计算机网络安全、数据库理论与计算机集成管理东北大学软件中心温涛男教授计算机科学与技术网络安全、知识管理与知识工程东北大学软件中心杨利男教授计算机科学与技术数据库与多媒体技术、分布式处理技术东北大学软件中心余克清男副研究员计算机科学与技术嵌入式计算机软件开发、计算机工作流系统研究东北大学软件中心袁 淮男副研究员计算机科学与技术工作流系统设计与实现、计算机网络安全东北大学软件中心张 霞女教授计算机科学与技术数据管理系统东北大学软件中心张立东男副教授计算机科学与技术商业智能东北大学软件中心张伟男副教授计算机科学与技术人工智能、计算机网络东北大学软件中心赵 宏男教 授计算机科学与技术分布式多媒体信息系统及多媒体网络技术东北大学软件中心赵大哲女教授计算机科学与技术软件工程学东北大学软件中心郑全录男研究员计算机科学与技术医学成像技术东北大学软件中心邹豪男副教授计算机科学与技术医学成像技术计算机软件与理论研究所鲍玉斌男副教授计算机科学与技术数据库技术计算机软件与理论研究所邓庆绪男副教授计算机科学与技术嵌入式系统计算机软件与理论研究所董晓梅女副教授计算机科学与技术安全及保密的理论与技术计算机软件与理论研究所胡明涵女副教授计算机科学与技术自然语言处理计算机软件与理论研究所林树宽女副教授计算机科学与技术机器学习计算机软件与理论研究所申德荣女教授计算机科学与技术分布式数据库及Web信息管理计算机软件与理论研究所王大玲女教授计算机科学与技术数据挖掘计算机软件与理论研究所王义男教授计算机科学与技术计算机软件与理论研究所杨晓春女副教授计算机科学与技术分布式数据管理与访问控制计算机软件与理论研究所于戈男教授计算机科学与技术数据库理论与技术、嵌入式软件计算机软件与理论研究所张俐女副教授计算机科学与技术自然语言处理计算机软件与理论研究所朱靖波男教授计算机科学与技术自然语言处理计算机系统研究所高福祥男教授计算机科学与技术嵌入式计算机网络计算机网络安全无线传感器网络计算机系统研究所刘辉林男副教授计算机科学与技术信息检索嵌入式计算机技术计算机系统研究所乔建忠男教授计算机科学与技术分布式、并行计算技术分布式、并行操作系统计算机系统研究所史岚女副教授计算机科学与技术计算机网络与信息安全嵌入式计算机技术计算机系统研究所王波涛男教授计算机科学与技术数据流移动计算时空间数据库不确定性计算计算机系统研究所王国仁男教授计算机科学与技术P2P数据管理可视媒体数据管理传感器网络数据管理计算机系统研究所王剑男副教授计算机科学与技术计算机网络嵌入式计算机技术计算机系统研究所夏利女副教授计算机科学与技术下一代网络服务质量移动IPv6计算机系统研究所徐久强男教授计算机科学与技术普适计算与嵌入式系统无线传感器网络计算机体系结构计算机网络计算机系统研究所于亚新女副教授计算机科学与技术跨媒体信息检索数据空间管理XML数据管理数据流计算机系统研究所赵海男教授计算机科学与技术Internet宏观拓扑结构之复杂性嵌入式技术与操作系统传感器网络与数据融合软件拓扑结构中模型驱动型软件测试支撑平台计算机应用技术研究所黄玉基男副教授计算机科学与技术人工智能理论与应用基于事例推理系统研究智能化信息处理方法计算机应用技术研究所马宗民男教授计算机科学与技术Web数据库个性化查询技术本体工程与应用传感器数据管理计算机应用技术研究所王兴伟男教授计算机科学与技术自组织网络基础理论与关键技术认知网络基础理论与关键技术可信网络基础理论与关键技术信息安全基础理论与关键技术计算机应用技术研究所张斌男教授计算机科学与技术服务计算Web信息处理数据挖掘计算机应用技术研究所张锡哲男副教授计算机科学与技术数据挖掘服务计算web智能计算机应用技术研究所赵林亮男教授计算机科学与技术计算机网络智能网络管理智能信息处理计算机应用技术研究所周福才男教授计算机科学与技术网络与信息安全可信计算电子商务基础理论与关键技术混沌分形理论及其应用计算中心常桂然男教授计算机科学与技术网络与协同计算技术网络信息安全技术分布式多媒体系统计算中心高克宁女副教授计算机科学与技术web信息集成计算中心黄卫祖男教授计算机科学与技术知识工程教育技术自然语言处理计算中心吕振辽男副教授计算机科学与技术企业信息化互联网知识挖掘嵌入式计算机系统控制理论与导航技术研究所高立群男教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科、模式识别复杂系统与智能控制图像识别控制理论与导航技术研究所井元伟男教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科复杂控制系统研究通信网络系统控制控制理论与导航技术研究所石海彬男副教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科切换控制网络控制控制理论与导航技术研究所王明顺男副教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科嵌入式控制系统:微控制器硬件系统设计及软件设计智能控制:智能控制理论在MCU系统中的应用控制理论与导航技术研究所杨光红男教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科容错控制、故障诊断控制理论与导航技术研究所张嗣瀛男教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科、模式识别复杂系统与智能控制控制理论与导航技术研究所赵军男教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科非线性系统切换系统控制理论与导航技术研究所郑艳女副教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科导航制导研究流程工业综合自动化实验室罗小川男副教授系统工程复杂生产过程运行控制钢铁生产过程动态优化动态优化算法设计与分析化工过程运行优化方法流程工业综合自动化实验室曲蓉霞女副教授系统工程大型系统建模、优化方法及其应用钢铁企业生产过程管理与优化软件工程、系统体系架构与数据库技术ERP、MES系统研发与计划调度模型优化流程工业综合自动化实验室王成恩男教授系统工程知识工程在复杂产品研制中应用多学科设计系统集成技术制造执行系统技术秦皇岛分校白秋果男副教授控制理论与控制工程工程与环境检测技术及智能仪器计算机自动测试技术嵌入式计算机系统秦皇岛分校才书训男教授计算机科学与技术人工智能信息挖掘数据库应用计算机网络秦皇岛分校党群男教授计算机科学与技术网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校丁顺利男副教授计算机科学与技术网格计算信息挖掘数据库应用秦皇岛分校顾德英男副教授控制理论与控制工程智能控制理论与应用复杂系统综合自动化过程监测、诊断与安全控制秦皇岛分校郭福田男副教授通信与信息系统无线通信信号处理密码学与信息安全秦皇岛分校贺忠海男副教授测试计量技术及仪器、检测技术与自动化装置计算机层析成像技术多相流检测控制工程与环境检测技术及智能仪器生产过程参数测量与优化控制系秦皇岛分校黄力群男副教授通信与信息系统无线通信信号处理光纤通信秦皇岛分校蒋学英女副教授计算机科学与技术网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校金伟男教授测试计量技术及仪器、检测技术与自动化装置生产过程参数测量与优化控制系统工程与环境检测技术及智能仪器计算机层析成像技术多相流检测控制秦皇岛分校李雅珍女副教授通信与信息系统无线通信信号处理密码学与信息安全秦皇岛分校刘杰民男副教授计算机科学与技术网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校刘星女副教授计算机科学与技术网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校马淑华女副教授控制理论与控制工程智能控制理论与应用复杂系统综合自动化过程监测、诊断与安全控制秦皇岛分校孟庆山男副教授通信与信息系统无线通信信号处理密码学与信息安全秦皇岛分校彭艳东男教授计算机科学与技术无线通信信号处理密码学与信息安全秦皇岛分校齐世清男副教授控制理论与控制工程工程与环境检测技术及智能仪器生产过程参数测量与优化控制系统计算机层析成像技术多相流检测控制秦皇岛分校曲荣欣女副教授计算机科学与技术计算机网络路由体系结构计算机网络安全加密算法分析秦皇岛分校曲秀云女副教授测试计量技术及仪器、检测技术与自动化装置生产过程参数测量与优化控制系统工程与环境检测技术及智能仪器计算机层析成像技术多相流检测控制秦皇岛分校任彦硕男副教授控制理论与控制工程智能控制过程监测诊断控制复杂工业过程自动化秦皇岛分校汪晋宽男教授通信与信息系统、控制理论与控制工程、导航制导与控制新一代高速信息网络关键技术自适应自组织网络结构及关键技术软件无线电技术与应用智能控制理论与应用秦皇岛分校王翠荣女教授计算机科学与技术无线网络信息挖掘数据库应用秦皇岛分校王凤文男副教授通信与信息系统新一代高速信息网络关键技术无线通信系统及关键技术软件无线电技术与应用秦皇岛分校王娟女副教授计算机科学与技术网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校王雷震男副教授系统工程制造系统生产与物流运作管理商业与服务系统运作优化与决策复杂系统建模与优化的软计算方法秦皇岛分校吴朝霞女副教授测试计量技术及仪器、检测技术与自动化装置计算机层析成像技术多相流检测控制工程与环境检测技术及智能仪器软测量技术与故障诊断方法研究秦皇岛分校于丁文男教授控制理论与控制工程过程监测诊断控制鲁棒控制非线性系统的建模与控制秦皇岛分校袁静波女副教授计算机科学与技术网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校张春宏男副教授计算机科学与技术网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校张家生男副教授控制理论与控制工程智能控制非线性系统的建模与控制复杂工业过程自动化秦皇岛分校张金泉男副教授控制理论与控制工程过程监测诊断控制自适应控制通信网络系统控制秦皇岛分校张文志男副教授通信与信息系统无线通信信号处理网络应用秦皇岛分校张瑛女副教授通信与信息系统无线通信信号处理密码学与信息安全秦皇岛分校赵一丁男副教授控制理论与控制工程智能控制理论与应用复杂系统综合自动化过程监测、诊断与安全控制人工智能与机器人研究所陈东岳男副教授模式识别与智能系统生物视觉系统模型研究基于视频信息的智能交通系统视频信息的快速模式识别方法人工智能与机器人研究所崔建江男副教授模式识别与智能系统数字图像处理复杂工业过程建模、仿真与控制计算机仿真技术人工智能与机器人研究所郝培锋男教 授模式识别与智能系统工业过程数学模型研究系统仿真技术人工智能识别与分析技术计算机应用人工智能与机器人研究所佟国峰男副教授模式识别与智能系统足球机器人与教育机器人模式识别与智能机器人移动视场全景重建和虚拟现实技术机器人支撑平台软件与仿真技术人工智能与机器人研究所王斐男副教授模式识别与智能系统模式识别智能控制智能机器人助残康复机器人人工智能与机器人研究所王晓哲女副教授模式识别与智能系统复杂系统的智能控制智能优化方法及应用基于视频的智能交通系统人工智能与机器人研究所魏颖女副教授模式识别与智能系统图像处理与模式识别计算机辅助诊断技术自动检测技术人工智能与机器人研究所吴成东男教 授模式识别与智能系统图像智能处理多源信息融合无线传感器网络建筑智能化技术人工智能与机器人研究所薛定宇男教授模式识别与智能系统分数阶控制理论网络控制理论图形与影像处理控制系统仿真与计算机辅助设计人工智能与机器人研究所赵姝颖女副教授模式识别与智能系统计算机视觉机器人智能人机交互虚拟现实软件学院高晓兴男副教授计算机科学与技术、通信与信息系统计算机网络通信技术通信编码计算机网络安全视音频通讯软件学院姜慧妍女副教授计算机科学与技术智能图像处理模式识别三维成像CAD软件学院朱志良男教授计算机科学与技术、通信与信息系统计算机网络与通信通信与信息系统研究所杜荔女副教授通信与信息系统宽带交换网络中的QoS路由技术智能光网络及光网络生存性流量工程技术通信与信息系统研究所郭磊男副教授通信与信息系统智能光网络网络生存性新一代互联网通信与信息系统研究所季策女副教授通信与信息系统自适应盲信号分离与图像处理信号检测与估值技术的研究及应用嵌入式计算机及其开发技术的研究移动通信系统及关键技术的研究通信与信息系统研究所沙毅男副教授通信与信息系统音视频信号处理嵌入式系统数字信号处理软件无线电通信与信息系统研究所宋清泮女副教授通信与信息系统下一代无线通信网中的QoS保证体系多模终端的的网络选择和垂直切换决策异构无线网络的负载平衡和呼叫准入控制无线移动网的移动性管理通信与信息系统研究所原萍女副教授通信与信息系统无线自组织网络通信服务的研究卫星互联网关键技术研究图像处理算法及其应用研究通信与信息系统研究所张振川男副教授通信与信息系统音视频信号处理与编码无线通信技术与系统智能家居网络系统及技术计算机通信及组网技术物流优化与控制高振男副教授系统工程、物流优化与控制生产计划与控制物流优化优化算法物流优化与控制唐立新男教授系统工程、物流优化与控制流程工业生产计划与调度数学规划计算机生产管理制造执行系统系统工程研究所胡清河男副教授系统工程复杂系统建模与优化项目管理理论与应用电子商务/供应链/物流系统工程研究所黄敏女教授系统工程智能优化与决策方法及其应用物流管理及供应链优化与决策面向全球制造的计划与存储控制的建模与优化系统工程研究所刘士新男教授系统工程项目管理与优化调度工业与服务业物流系统建模与优化生产计划/调度理论与方法制造执行系统系统工程研究所刘树安男副教授系统工程复杂系统的建模与优化的软计算方法系统工程研究所庞哈利男教授系统工程制造系统建模、优化与仿真供应链与物流系统运作决策管理ERP/MES系统设计与开发公共交通系统建模、优化与仿真系统工程研究所唐加福男教授系统工程制造系统供应链与物流运作优化质量管理与质量工程商业与服务系统运作优化决策分析与优化的理论、方法系统工程研究所汪定伟男教授系统工程复杂系统建模与优化智能优化算法生产与服务系统的管理技术弹复性工程与紧急响应。
区块链系统中的分布式数据管理技术——挑战与展望
第44卷 第1期2021年1月计 算 机 学 报CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSVol.44No.1Jan.2021收稿日期:2019 03 22;在线发布日期:2019 10 31.本课题得到国家重点研发计划项目(2018YFB1003404)、国家自然科学基金(U1811261,61672142)、辽宁省科学技术基金(20180550321)资助.于 戈,博士,教授,中国计算机学会(CCF)会员,主要研究领域为分布式数据库、分布与并行计算、区块链.E mail:yuge@mail.neu.edu.cn.聂铁铮(通信作者),博士,副教授,中国计算机学会(CCF)会员,主要研究方向为数据库、数据集成、区块链.E mail:nietiezheng@mail.neu.edu.cn.李晓华,博士,讲师,中国计算机学会(CCF)会员,主要研究方向为信息安全、区块链.张岩峰,博士,教授,中国计算机学会(CCF)高级会员,主要研究领域为分布式数据处理、云计算.申德荣,博士,教授,中国计算机学会(CCF)高级会员,主要研究领域为分布式数据库、数据集成.鲍玉斌,博士,教授,中国计算机学会(CCF)高级会员,主要研究领域为数据仓库、OLAP.区块链系统中的分布式数据管理技术———挑战与展望于 戈 聂铁铮 李晓华 张岩峰 申德荣 鲍玉斌(东北大学计算机科学与工程学院 沈阳 110169)摘 要 区块链是在数字加密货币的应用基础之上发展起来的一种分布式数据库技术.区块链系统具有去中心化、不可篡改、分布共识、可溯源和最终一致性等特点,这使其可以用于解决不可信环境下数据管理问题.区块链独特的数据管理功能已经成为各领域应用中发挥区块链价值的关键.本文基于对比特币、以太坊、超级账本等代表性区块链系统的研究分析,阐述区块链系统中分布式数据管理技术.首先,深入讨论区块链系统与传统分布式数据库系统之间的异同点,从分布式部署模式、节点角色、链拓扑结构等多个方面给出区块链的分类.然后,详细分析各类区块链系统所使用的数据存储结构、分布式查询处理与优化技术及其优缺点.最后,总结区块链系统的分布式数据管理技术在各专门领域应用中所面临的挑战和发展趋势.关键词 区块链;分布式数据管理;数据存储;查询处理中图法分类号TP311 犇犗犐号10.11897/SP.J.1016.2021.00028犜犺犲犆犺犪犾犾犲狀犵犲犪狀犱犘狉狅狊狆犲犮狋狅犳犇犻狊狋狉犻犫狌狋犲犱犇犪狋犪犕犪狀犪犵犲犿犲狀狋犜犲犮犺狀犻狇狌犲狊犻狀犅犾狅犮犽犮犺犪犻狀犛狔狊狋犲犿狊YUGe NIETie Zheng LIXiao Hua ZHANGYan Feng SHENDe Rong BAOYu Bin(犛犮犺狅狅犾狅犳犆狅犿狆狌狋犲狉犛犮犻犲狀犮犲犪狀犱犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵,犖狅狉狋犺犲犪狊狋犲狉狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔,犛犺犲狀狔犪狀犵 110169)犃犫狊狋狉犪犮狋 Blockchainisatechniqueofdistributeddatabasewhichisdevelopedwiththeapplicationsofdigitalencryptedcurrency.Ablockchainsystemhasthecharacteristicsofdecentralization,non tampering,distributedconsensus,provenanceandeventualconsistency,whichmakesitbeappliedtosolvedatamanagementproblemsoftheuntrustedenvironments.Thedatamanagementfunctionofablockchainsystemhasalreadybecometheimportantfeatureforplayingitsvalueintheapplicationsofdifferentdomains.Blockchainsystemsmakeeverynodecontainacompletecopyofledgerdata,andusedistributedconsensusalgorithmstoensuretheconsistencyofdata.Therefore,ablockchainsystemisanewkindofdistributeddatamanagementsystemscomparedwithtraditionaldistributeddatabasesystems.WithanalyzingtherepresentativeblockchainsystemsincludingBitcoin,EthereumandHyperledgerFabric,thispaperfocusesonthedistributeddatamanagementtechniquesinexistingblockchainsystems,whichcoversqueryprocessing,smartcontract,networkcommunication,anddatastoragelayersinthearchitectureofblockchainsystems.Thispaperfirstdiscussesthemaindifferencesandsimilaritiesbetweenablockchainsystemandatraditionaldistributeddatabasesystem.Justlikeadistributeddatabasesystem,ablockchainsystemhasfeaturesofdistribution,transparency,autonomyandscalabilityonmanagingdata,butitisalsodifferentfrommostofdistributeddatabasesystemsontopologic,datadistribution,queryprocessing,consistencyandsecuritymechanism.Then,thispaperpresentstheclassificationofblockchainsystemsondifferentaspectsofdistributeddeploymentstyles,noderolesandtopologicalstructures.Withthedevelopmentofblockchaintechnology,blockchainsystemsaredesignedtoadaptblockchainapplicationenvironments.Themodelsofpublicblockchain,consortiumblockchainandprivateblockchainareproposed,andfunctionsofblockchainareregroupedanddeployedtomakenodesplaydifferentrolesinasystem.Moreover,themultipletopologicstructuresofblockchainareproposed.Besidesthechainstructureoftraditionalblockchain,theDAGstructures,suchasTangleandLattice,areappliedtoimprovetheefficiencyofblockchainsystems.Thirdly,thispaperanalyzesthetechniquesofdistributeddatastoragemanagement,distributedqueryprocessingandoptimizationusedinblockchainsystemsanddiscussestheiradvantagesanddisadvantages.Specifically,thedatastoragetechniquesofexistingblockchainsystemsaredeeplyanalyzed,includingthedatastructuresofstorage,aswellastheorganizationofdatafilesandoptimizationtechniques.Key ValuedatabasessuchasLevelDBareusuallyusedinblockchainsystemstoimprovetheefficiencyofaccessingledgerdataandstatedata.Currently,moreresearchworksfocusonusingdifferentmethods,includingdatabase,indexanddistributedstorage,tooptimizethestorageofblockchain.Thispaperalsoanalyzesvariousqueriesintheexistingblockchainsystemsandclassifiesthemintothreetypes:accountquery,transactionqueryandcontractquery.Thedistributedqueryprocessingtechniquesusedinblockchainsystemsarediscussed.Fourthly,thispaperpointsoutthechallengesanddevelopmenttrendsofdistributeddatamanagementtechniquesforblockchainsystems,includingdistributedstorageforblockchaindata,efficientandsecureconsensusmechanismforblockchaintransactions,highavailablequeryprocessing,distributedmanagementofsmartcontracts,privacyprotectionforblockchaindata,dataauditandmonitoringinblockchainsystem.Finally,thispapershowsthedistributeddatamanagementofblockchainsystemsinvariousdomain specificapplications,suchasfinance,manufacture,networkstorage,creditandotherfields.犓犲狔狑狅狉犱狊 blockchain;distributeddatamanagement;datastorage;queryprocessing1 引 言在“互联网+”应用日益普及的大环境下,大量应用需要将发生的事件、行为、状态持久地记录在分布式环境中以用于日后的查询,即进行分布式记账.分布式记账已经逐渐成为互联网应用中的一项重要功能.以电子商务交易系统为例,客户需要执行提交订单、通过电子银行向商家支付货款、从物流公司收货等操作,商家需要执行接受订单、通过物流公司发货、通过电子银行收款等操作,电子银行方需要执行从客户收款、向商家付款等操作,物流公司需要执行从商家收货、收取物流款、向客户发货等操作.客户、商家、物流公司、电子银行共四方处于一个分布式环境中,在每一个环节都需要记录相关的操作和信息.由于各方之间并不存在完全信任关系,最终以哪一方记录的账目为确认信息是一个重要的问题.传统的方法采用由电子商务交易服务平台作为公正的第三方进行统一记账,所有的交易信息的查询操作全部在这个平台上进行处理,物流公司和银行的部分数据也以接入的方式添加至交易服务平台.在这种传统集中式记账方式里,主要的交易信息存储在单一的记账方,这是一种“逻辑”上的集中式存储模式,即交易数据存储在唯一的某业务参与方并由其负责管理.集中式记账方式存在的问题包括:(1)记账方为了保证可靠性需要存储数据的多个副本,从而造成了数据存储的性能瓶颈;(2)交易数据可能被记账方篡改且无法验证,因此各参与方需要完全信任记账方;(3)记账方受到攻击后数据难以恢复.因此,传统集中式记账方式存在着存储效率低、可信性差、易受攻击等弊端.为了解决以上难题,采用分布式记账方式的比921期于 戈等:区块链系统中的分布式数据管理技术———挑战与展望特币系统(Bitcoin)[1]在2008年被首次提出,并受到广泛关注.随后,区块链技术作为比特币系统所采用的底层技术逐渐引起工业界与学术界的重视,比特币系统所具有的分布共享性、共识性、不可篡改性、可溯源性和最终一致性等特点均来源于区块链技术.在基于区块链技术的分布式记账方式中,所有参与方都可以保存一份相同的完全账本,新加入的参与方可以下载完全账本并验证账本的正确性.这种方式降低了传统集中式记账方式中记账方的多副本数据维护成本,同时参与方也可以通过访问本地数据提高访问效率.此外,在区块链系统中,交易的账目采用数字签名和加密算法处理,从而提高了系统中数据的安全性,而区块之间通过哈希值串联的数据关联方式和基于共识算法确认区块的数据写入机制也使得区块链上的数据极难被篡改.起初,区块链技术所支撑的比特币系统仅是一个专用的交易系统,并不支持虚拟货币交易以外的其他功能,这严重限制了区块链技术在分布式数据管理上的应用.随着区块链技术的发展,产生了大量新型区块链系统.2014年由Buterin基于区块链技术推出了以太坊(Etherum)平台[2].以太坊提供了基于智能合约的编程功能,支持区块链应用的二次开发,这标志着区块链2.0时代的诞生.超级账本(HyperledgerFabric)[3]则是基于IBM早期贡献出的OpenBlockchain为主体搭建而成的Linux基金会的区块链项目,其主要目的是发展跨行业的商用区块链平台技术.在超级账本框架中,包括了HyperledgerFabric①、HyperledgerBurrow②、HyperledgerSawtooth③和HyperledgerIroha等多个项目,构成了完整的生态环境.区块链3.0时代[4]则是将区块链技术的应用范围扩展到各类应用之中,服务领域除金融、经济之外,还包括政府、健康、科学、文化等领域.区块链技术将支持各类资产交易与登记的去中心化可信处理,并与物联网等技术融合.未来,区块链技术将会与其他新兴技术相结合用于各类应用之中,诸如区块链+科学、区块链+医疗、区块链+教育、区块链+能源等应用将会迅速发展.目前,区块链技术已应用于多个领域之中.在数字货币服务领域,支持支付、兑换、汇款、交易功能;在金融服务领域,支持清算、结算、安全监管、反洗钱等功能;在B2C服务领域,支持无人管理的商亭等新业务;在P2P租赁管理领域,支持无需中介的货物交换、租赁等共享经济新业务;在供应链管理领域,支持物理资产签名、物流跟踪和交付等功能;在知识产权保护领域,用于建立不可篡改的权利和拥有权;在征信管理领域,支持身份认证、日志审计和监管等;在溯源管理领域,支持数据鉴别与存证、防伪溯源等功能.区块链技术是一种建立在多种技术之上的分布式共享账本技术,而区块链本质上是一种多方参与共同维护的分布式数据库.相对于集中式数据库管理系统,区块链系统采用去中心化或者弱中心化的数据管理模式,没有中心节点,所有参与节点均可以存储数据,而事务的持久性则依靠参与节点共同维护的不断增长的数据链和非集中式的共识机制予以实现,保证了数据在基于验证基础上的可信性.此外,相比于传统的分布式数据库和分布式数据存储系统,区块链系统的参与节点可以获得完整的数据副本,而非部分数据的副本.区块链系统的特殊数据存储机制和一致性共识机制是其不同于传统分布式数据库系统的主要原因.区块链的数据存储结构和数据组织方式不同于其他数据存储系统.区块链将数据记录组织成区块(Block),并在每个区块的区块头中通过记录前一区块的哈希值将区块组织成链式结构.这种结构使区块链的数据存储具有不易篡改性、可溯源性和可验证性.然而,区块链的存储结构和基于密码学算法的共识机制也为数据管理带来了交易确认效率低和查询不便等诸多弊端.例如在记录交易的吞吐量方面,使用区块链技术的比特币系统仅支持每秒处理7笔交易数,并且还需要经过1小时以上时间才可以确认写到区块(相关研究表明43%的比特币交易未能在一小时内得到处理④).此外,区块链的数据记录按时间顺序存储在区块中,这为交易数据的查询处理带来了挑战,当前很多数字货币系统的查询处理都要依赖于某种键值数据库系统.其次,区块链的共识机制也不同于分布式数据库系统.区块链系统为了在P2P网络环境下保证交易操作符合事务特性,需要维护数据一致性,并避免“双重支付”(DoubleSpends)的发生,这是区块链共03计 算 机 学 报2021年①②③④HyperledgerFabric.https://www.hyperledger.org/projects/fabricHyperledgerBurrow.https://www.hyperledger.org/projects/hyperledger burrowHyperledgerSawtooth.https://www.hyperledger.org/projects/sawtoothStudy:43%ofBitcoinTransactionsAren’tProcessedafterFirstHour.2017.https://www.ccn.com/43 bitcoin transactions not processed one hour study says识机制的主要考虑的问题.同时,由于区块链网络本身是一个去中心化的网络,参与节点完全自治,并没有统一的节点负责管理和维护,为此区块链节点之间需要使用P2P技术实现数据广播以更新节点的状态信息和账本信息.区块链系统公认的基础架构模型[5]主要分为6层,本文在其基础上增加了查询层,以便对区块链系统的查询处理机制进行分析.这样,区块链系统架构扩展为7层,如图1所示,主要包括:(1)应用层.基于区块链的各类应用,如数字货币、区块链金融、区块链征信等;(2)查询层.实现对交易账本数据的访问和验证,以及对账号状态的查询;(3)合约层.由脚本、算法机制和智能合约所构成的可编程基础框架;(4)激励层.负责为奖励记帐工作而进行货币发行、交易费用分配任务;(5)共识层.封装网络节点的PoW、PoS、DPoS和PBFT等各类共识算法,实现分布式共识机制;(6)网络层.封装P2P组网机制,数据传播机制和数据验证机制;(7)数据层.封装底层数据区块的数据结构和加密机制.当前的区块链系统大多基于该系统架构进行实现,其中数据层、网络层、共识层和查询层是区块链系统的必要元素.现有相关工作针对区块链系统不同层次的技术和区块链在各领域上的应用进行了大量研究与综述.对于区块链系统所包含的关键技术和研究现状,以及未来的发展趋势,袁勇等人[5]在区块链的基础架构模型方面对比特币的原理和技术进行了系统的阐述,何蒲等人[6]结合比特币系统介绍了区块链的概念和技术,并对前景进行了展望,邵奇峰等人[7]对比特币、以太坊和超级账本等多个区块链平台进行分析,总结了区块链的优势、劣势和发展趋势.在应用层方面,文献[8]对区块链在数字货币上的应用进行了全面的综述,刘敖迪等人[9]介绍了区块链技术在信息安全领域的研究现状和进展.由于区块链具有健壮的数据存储能力,因此相关研究工作在数据存储系统上进行区块链技术的应用[10 11].对于合约层,贺海武等人[12]结合多个领域应用场景对智能合约技术的概念、关键技术和面临的问题进行了阐述.此外,对于共识层、网络层和数据层,已有研究分别对区块链系统的共识机制[13 14]、安全机制[15 16]、网络协议[17]、可信数据管理[18]和查询处理[19]进行了整理和综述.区块链在设计之初就是以进行防篡改的数据存储和管理为目的,分布式数据管理是区块链系统的主要功能之一.区块链技术中涉及分布式数据管理的部分主要集中在区块链架构的查询层、合约层、网络层和数据层,其中查询层和合约层在区块链系统中负责实现对数据的处理操作,如图1所示.本文主要以分布式数据管理为视角,基于对当前主流的区块链系统分析,对比不同区块链系统在数据管理上的差异,对其中分布式数据管理所涉及的数据存储技术、查询处理机制和算法进行阐述和分析,并对区块链研究中涉及分布式数据管理的挑战进行探讨,对各领域的应用进行展望.本文第2节对区块链系统的分布式数据管理机制进行分析,对比区块链系统和传统分布式数据管131期于 戈等:区块链系统中的分布式数据管理技术———挑战与展望理系统的异同;第3节介绍区块链系统的分类;第4节介绍区块链系统中的数据存储技术,包括物理存储结构,对比不同区块链系统在物理存储机制上的差异,以及区块链系统所采用的数据存储优化技术;第5节介绍区块链系统的数据查询处理技术;第6节探讨区块链系统在分布式数据管理方面所面临的研究挑战和发展方向;第7节展望区块链所支持领域应用的场景和待解决的问题;第8节总结全文.2 区块链系统的分布式数据管理区块链系统作为一种分布式数据库管理系统,主要以解决数字货币的货币转移、兑换和支付功能而被提出.区块链的特征主要体现在数据的公开透明、不可篡改和网络结构的去中心化等几个方面.由于区块链主要面向的是不可信数据存储环境下的记账应用,因此在数据存储上采用了去中心化、全副本的分布式方式,即所有参与方均通过P2P网络结构连接,并可以存储完整的共享账本.由此可见,区块链系统在管理交易记账上虽然使用了分布式数据管理方式,但与传统的集中式数据管理和分布式数据库系统管理数据的方式均有所差别.本节主要将区块链系统与传统数据管理方式进行对比和分析,并阐述彼此间的共同点和差异性.图2 记账业务流程对比2 1 区块链与传统分布式数据库的共同点区块链技术主要是针对现有金融机构的集中式记账系统的信任问题而被提出的,其本身是由分布式存储、P2P网络、加密算法、共识机制等多种技术所构成的.中本聪基于区块链技术设计并发行了数字货币“比特币”,用以解决美国次贷危机中所展现的金融机构信任问题.相比于金融机构的集中式记账系统,基于区块链技术的交易记账系统具有公开透明、去中心化、可溯源查询和不可篡改等诸多的优势,从而避免了集中式记账方式中账本的真实性高度依赖于对记账方信任的弊端.这里以电子商务的交易记账应用为例,对传统基于清算中心的集中式记账方式和基于区块链的分布式记账方式的记账业务流程进行对比.传统集中式记账方式如图2(a)所示,交易相关的账目数据集中存储在清算中心的数据库中,交易的参与各方如果需要调用完整的交易信息需要访问清算中心,其弊端主要体现在完全依赖于对清算中心记账方的信任,一旦记账方失信或遭受攻击,其保存的数据也随之失去可信性.区块链的分布式记账方式如图2(b)所示,其中账本数据是整体共享的,以区块为单位通过密码学算法链接在一起,且网络中任何一个参与方均可以存储完整的共享账本副本,而数据的安全性则也是基于密码学算法予以保证.由于所有参与方均保存有共识后的共享账本,因此任何一个参与方进行双重支付或篡改账本数据的难度变得极大,从而保证账本数据在不可信环境中的可信性.区块链系统的分布式记账方式使其在数据存储管理的方式上与分布式数据库相同,即存储结构化的数据集合,这些数据逻辑上属于同一系统,物理上分布在计算机网络的各个不同场地上[17].区块链系统同样具有分布式数据库所具有的诸多特性:(1)分布性区块链系统与分布式数据库系统在数据的存储方面都是物理上分散、逻辑上统一的系统.区块链系统中具有全局统一的数据模式,数据以副本形式存储在参与节点中,每个参与节点存储的是数据模式相同且数据一致的共享账本.(2)透明性区块链系统在数据访问上具有透明性,用户看到的共享账本是全局数据模型的描述,就如同使用集中式数据库一样,在记录交易数据时也不需要考虑共享账本的存储场地和操作的执行场地.在数据复制方面,区块链系统的共享账本存储在各个参与节点上,并通过共识机制自动维护数据的一致性.23计 算 机 学 报2021年(3)自治性区块链系统的参与节点具有高度的自治性.在通信方面,参与节点可以独立地决定如何与其他参与者进行通信;在查询方面,参与节点本地就保存了完整的共享账本,可以在本地执行对账本数据的访问.(4)可伸缩性区块链系统支持参与节点规模的任意扩展.区块链系统允许参与节点在任意时刻加入和退出系统.而且,由于区块链的参与节点保存的是完整共享账本,因此对于参与节点重新加入区块链系统后,仅需要从其他节点更新缺失的区块数据即可完成数据的重新分布,不会影响整体的系统性能.2 2 区块链与传统分布式数据库的差异区块链系统原始的设计目的之一是解决非信任环境下数据的可信性问题.所谓的非信任环境是指负责数据存储的节点可能随意篡改数据而其他参与节点又无法识别,这将造成参与节点之间的互不信任问题.对于传统分布式数据库管理系统而言,系统建立在信任环境,其中参与节点采用统一管理的方式,节点之间具备完全相互信任的关系.因此区块链与传统的分布式数据库在数据管理方式上又具有显著的差异,如图3所示,具体体现在以下几个方面:(1)去中心化拓扑结构在参与节点的网络拓扑结构方面,区块链系统的去中心化结构采用了基于P2P的分布式模式,这种结构与基于P2P网络结构[20]的数据库系统(P2PDBS)[21 22]相似.如图3(b)所示,区块链节点通过通信控制器(CM)仅基于邻居地址进行通信,其加入和退出都是随意和动态的.传统分布式数据库虽然数据分布在不同的场地,但是通常采用中心化的主从结构,由全局的网络管理层存储各个局部数据库节点的地址和局部数据的模式信息,以用于查询处理时进行全局优化和调度,如图3(a)所示.(2)数据分布方式分布式数据管理的数据存储方式,通常分为两类[23]:①分割式.数据被划分成若干个不相交的分片,分别保存在不同的节点上,数据的划分方法分为水平分片和垂直分片;②复制式.同一个数据分片保存在一个以上的节点上,复制方式分为部分复制和全复制.分割式能够节省数据的存储空间,查询时需要在节点间传输数据,虽然使用半连接等算法可进行优化,但效率依然较低.复制式通过多节点的数据冗余存储可提高查询效率,但耗费存储空间且需要维护数据一致性.区块链系统的数据分布采用的是全复制式,即每个参与节点都在本地复制了具有全局模式的全部数据.因此,数据在区块链系统中是全局共享的,如图3(b)所示.相比于区块链系统,传统分布式数据库的分布方式主要基于在全局模式创建局部模式,再对数据进行垂直分片和水平分片,如图3(a)所示,每个节点存储的是全局数据分片的副本,再通过数据分片的元信息管理实现全局数据的访问和查询处理.当前很多基于分布式数据库技术的大数据存储系统,如HBase①等,均采用集中式的元信息管理节点管理数据副本的分布信息.图3 区块链系统与传统分布式数据库系统对比(3)数据查询处理区块链系统中对账本信息的查询处理通常在存331期于 戈等:区块链系统中的分布式数据管理技术———挑战与展望①ApacheHBaseReferenceGuide.http://hbase.apache.org/book.html储了完整共享数据的参与节点本地执行.由于区块数据采用基于文件的存储方式且本身缺少索引结构,因此在区块链上直接执行对账本查询只能使用顺序扫描的方式访问所有区块数据.目前区块链系统常用的查询优化方式是将账本记录存储在Key Value数据库中,以提高数据的访问效率.当前,比特币和以太坊等系统都使用了LevelDB①存储和检索数据.需要说明的是,在以太坊这类支持智能合约的第二代区块链系统中,智能合约代码的执行处理是嵌入在区块链记账功能中的.因此,对智能合约代码的调用是在所有参与进行共识验证的节点上执行.传统分布式数据库的查询处理主要基于数据副本的大小和分布场地进行优化[24],而在面向大数据的分布式数据库上则采用基于并行计算思想的查询优化方法[25].(4)数据一致性维护数据一致性是保证数据正确性和可信性的关键,区块链系统采用共识机制来保证各节点上数据的一致性.在数字货币的应用中通常采用工作量证明机制(PoW)通过算力竞争保证分布式的一致性[26],如解决基于SHA256、Ethash②等算法的数学难题,而从节约能耗的角度,则会采用权益证明机制(Proof of Stake,PoS)和授权权益证明机制(DelegatedProof of Stake,DPoS)等③方法.其中,使用工作量证明机制进行一致性维护的最大问题在于共识的效率过低,一个区块的一致性需要在其后生成一定长度的后续区块之后才能够被确认.分布式数据库系统通常采用包括实用拜占庭容错PBFT[27]、Paxos[28]、Gossip[29]、RAFT[30]等高效的算法维护数据的一致性,而这些算法也被一些面向联盟链应用的区块链系统所采用.(5)数据安全性机制区块链系统在安全性方面主要为用户提供了数据篡改验证、数据溯源和加密安全机制.数据的篡改可以通过校验前后区块的哈希值进行验证,因此要篡改数据并被所有参与者认可就需要在算力上付出高昂代价以重新生成区块,其难度相比传统的集中式和分布式数据库都要大很多.但是在数据的可访问性上,由于区块链的共享性,所有用户均可访问完整数据,而传统数据库管理系统则基于用户身份验证方式控制数据的访问.为了解决共享数据上的隐私安全性问题,区块链采用了基于非对称加密的交易方式实现匿名交易,其优点是很好地保护了用户隐私,缺点是一旦密钥丢失,用户的账号信息将无法恢复.综上所述,区块链系统相比传统分布式数据库系统,在记账方式上提供了更好的分布性、透明性和可信性,在功能上提供了防篡改验证机制和智能合约机制,因此更加适合在非可信环境下的匿名使用.另一方面,相比传统的分布式数据库系统,区块链系统在网络结构、数据存储和访问方式上也具有显著的差异.3 区块链系统的分类3 1 区块链系统部署方式的分类区块链系统根据其分布式部署方式和开放对象被划分为三种:“公有链”(PublicBlockchain)、“联盟链”(ConsortiumBlockchain)和“私有链”(PrivateBlockchain).三类区块链系统的对比如表1所示.表1 各区块链系统类型对比公有链联盟链私有链网络结构完全去中心化部分去中心化(多)可信中心节点规模无控制可控有限加入机制随时可以参加特定群体或有限第三方机构内部节点记账方任意参与节点预选节点机构内部节点数据读取任意读取受限读取受限读取共识机制容错性高、交易效率低(PoW或PoS等)容错性和交易效率适中(PBFT,RAFT)容错性低、交易效率高(Paxos,RAFT)激励机制有代币激励无代币激励无代币激励代码开放完全开源部分开源或定向开源不开源(1)公有链公有链是对所有人开放的,任何互联网用户都能够随时加入并任意读取数据,能够发送交易和参与区块的共识过程.比特币和以太坊等虚拟货币系统就是典型的公有链系统.公有链是完全去中心化的结构,其共识机制主要采用PoW、PoS或DPoS等方式,将经济奖励和加密算法验证相结合,以保证经济奖励和共识过程贡献成正比.此外,公有链中程序开发者对系统的代码是完全开源的,而且开发者无权干涉用户.在分布式数据管理方面,公有链系统的优势和缺陷主要包括以下几个方面:43计 算 机 学 报2021年①②③LevelDB.http://leveldb.org/RayJ.Ethash.https://github.com/ethereum/wiki/wiki/EthashBitshares.DelegatedProofofStake.http://docs.bits hares.org/bitshares/dpos.html。
东北大学辅导员石昌远
春风化雨,桃李芳菲——东北大学辅导员石昌远事迹材料一、个人简历石昌远,男,汉族,中共党员, 1978年10月生。
2002年8月起从事辅导员工作,2010年担任东北大学信息科学与工程学院2006级计算机科学与技术专业(228人)辅导员。
二、获奖情况2008年:辽宁省就业工作先进工作者;2010年:辽宁省就业工作先进工作者;2010辽宁省高校辅导员年度人物。
三、工作情况莫道为教辛勤苦, 丹心一点到春时。
从2002年大学毕业做学生辅导员,8年多来石昌远同志始终坚守在学生工作的第一线。
“常怀感激之情,永抱进取之心”,他用爱心传递教育,用行动践行诺言,他无悔地实现着他的人生选择和“服务学生,奉献自我,追求个人与社会的共同进步”这一永恒的奋斗目标。
正是凭着对辅导员工作的满腔热爱,对教育事业的无比忠诚,才赋予了他神圣的使命感和自强不息的奋斗动力,成为广大东信学子的知心人。
献身事业,成就人生“事业心强,肯付出,有思想,是个有前途的年轻人”,这是大家对石昌远同志的普遍评价。
无论是每一项重要工作,还是具体的日常事务,都能看到石昌远同志忙碌的身影,并做到准确认真、开拓创新地落实和推动。
从在东北大学信息学院从事辅导员工作到现在,学院学生工作在他的参与和推动下,取得了很多的成绩,他开创了东信论坛,筹划建立了东信希望小学,策划并推动学院本科生班级对接共建,编纂《信息学院学生工作年鉴》、《东北大学信息学院毕业生就业状况》,策划和开发学院学生工作干部工作指南信息系统、学院学生就业信息网()、学院校友资源管理平台,并坚持创新地做好红色实践基地建设、全院党员集中培训等活动,为学院和学校学生思想政治教育工作的开展创立了诸多品牌,多项活动被评为精品活动。
在石昌远同志的带动和影响下,信息学院一批政治强、业务精、纪律严、作风正的辅导员队伍正在脱颖而出,成为东北大学学生思想政治教育的骨干力量,成为信息学子的人生导师和知心朋友。
他认真履行《普通高等学校辅导员队伍建设规定》,以“四个坚持”切实地加强辅导员的队伍建设工作:坚持“三个一”工程(即办公室每位同志每人每年读一本书、写一篇论文、作一场报告)、坚持开展寒暑假工作研讨会、坚持每周例会制度、坚持辅导员培训工作机制。
东北大学-硕士指导教师简况表
2.视觉传达设计。 2.模具设计。 2.测试技术与故障诊断。 2.可靠性设计与分析 2.虚拟仿真与虚拟测量技术。 2.逆向工程中曲面点云数据的精简技术。 2.计算机辅助机械设计。 2.基于CNC的交互式物理化薄壳曲面成型。 2.计算机辅助几何设计。 2.计算机三维建模方法的研究。 2.自动检测。 2.热工技术研究。 2.摩擦学设计。 2.优化设计。 2.冶金机械。 2.异地协同设计理论及实现方法。 2.加工过程的智能控制。 2.虚拟制造与数字样机。 2.机电一体化技术。 2.协同设计支持系统。 2.数控机床与数控技术。 2.误差分离与几何量误差可视化在线监测及预 2.机械制造装备自动化技术。 2.工业机器人与自动化装备。 2.现代测量理论与计算机测控技术。 2.数控刀具磨床及刀具的修磨。 2.计算流体力学及应用。 2.薄模技术。 2.新型磁控靶与离子源的仿真优化研究。 2.纳米功能薄膜机器相关器件的研究。
导师类别
博士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 博士生导师 博士生导师 博士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 博士生导师 博士生导师 博士生导师 硕士生导师 博士生导师 博士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师 硕士生导师
副所长
副所长 所长 副所长
副所长
副校长 院长(艺术学院)
研究所副所长 研究所副所长 副处长 副院长
副主任 中心主任
东北大学机械
一级学科名称
东北大学信息学院导师
音视频信号处理
嵌入式系统
数字信号处理 嵌入式计算机及其开发技术的研究 流量工程技术 三维成像 计算机网络安全 CAD
软件无线电 移动通信系统及关键 技术的研究
自适应盲信号分离与图像处 信号检测与估值技术 理 的研究及应用 宽带交换网络中的QoS路由 智能光网络及光网络 技术 生存性 智能图像处理 计算机网络通信技术 计算机网络与通信 图像处理与模式识别 计算机视觉 模式识别 足球机器人与教育机器人 模式识别 通信编码
复杂工业过程建模与优化控 智能优化方法及其应 复杂工业过程故障监测与诊断 制 用 复杂工业过程建模、控制与 复杂工业过程综合自 传动与计算机控制 优化 动化 生产过程自动控制
智能控制理论与应用
复杂过程建模、控制 与优化
复杂系统建模与优化
智能优化算法
生产与服务系统的管理技术
弹复性工程与紧急响 应
系统工程研究所
*研究方向二
*研究方向三
研究方向四
分布式仿真
复杂工业过程建模、控制与 智能解耦控制 优化 流程工业综合自动化 光纤传感器技术 软测量技术 生产执行系统 光电检测技术 自动化测试技术与仪器
智能检测技术
智能控制技术
红外辐射测温理论与技术 梅国辉 李新光 刘克金 邵富群 石亚和 红外辐射测温技术
图像处理技术的研究 与应用 生产过程参数检测、系统建模与优化控制 连铸参数检测 建模与优化
工业过程数学模型研究 数字图像处理 复杂系统的智能控制 网络应用 网络应用 网络应用 网络应用 网络应用 网络应用 网络应用 无线通信 过程监测诊断控制 人工智能
系统仿真技术
人工智能识别与分析技术
计算机应用
复杂工业过程建模、 计算机仿真技术 仿真与控制 智能优化方法及应用 基于视频的智能交通系统 数据库应用 数据库应用 数据库应用 数据库应用 数据库应用 数据库应用 数据库应用 信号处理 自适应控制 信息挖掘 信息挖掘 信息挖掘 信息挖掘 信息挖掘 信息挖掘 信息挖掘 信息挖掘 网络应用 通信网络系统控制 数据库应用 计算机网络
东北大学计算机专业考研总结
2015东北大学硕士导师简况表
磨削与精密加工技术 数控机床与数控技术 快速成形与激光加工技术 现代测量理论与计算机测控技术 高档数控机床设计制造技术 机器人技术 康复医疗机械与仿生机械 精密与超精密加工
磨削与精密加工 现代测量理论与计算机测控技术
先进制造与自动化技术研究 数控机床动态性能分析及优化技
所
术
先进制造与自动化技术研究 所
机械工程
机械工程 机械工程 机械工程 机械工程
机械工程 机械工程 机械工程 机械工程 机械工程 机械工程 机械工程 机械工程 机械工程 机械工程 机械工程
机械工程 机械工程 机械工程
机械工程
机械工程
机械工程 机械工程
机械电子工程
是
机械电子工程
是
机械电子工程
是
机械电子工程
是
机械电子工程
是
机械设计及理论
研究员
男 1959.2
研究员
男 1970.12
研究员
男 1963.2
副教授
男 1964.7
教授(博士导 师)
男
1957.3
副教授
男 1965.3
教授(博士导 师)
女
1968.3
副教授
男 1957.6
副教授
男 1976.6
副教授
男 1980.5
副教授
男 1978.4
教授
男 1963.10
教授(博士导 师)
机械工程 机械工程 机械工程 机械工程 机械工程 机械工程 机械工程 机械工程
机械工程 机械工程
机械制造及其自动 化机械制造及其自动 化机械制造及其自动 化机械制造及其自动 化机械制造及其自动 化机械制造及其自动 化机械制造及其自动 化机械制造及其自动 化机械制造及其自动 化机械制造及其自动 化
东北大学导师信息
究
交通系统
识别方法
复杂工业过程建模、 控制与优化
复杂系统综合自动化
机器视觉
电力系统的谐波分析 电力系统无功功率补 电力系统有源滤波器 软开关电力变换回路 直流开关电源及逆变
与抑制
尝技术的研究
的研究
及控制方式
器的软开关技术
数字图像处理
复杂工业过程建模、 仿真与控制
计算机仿真技术
秦皇岛分校
党群 网络应用
单位名称
姓名
*研究方向一
*研究方向二
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白秋果
工程与环境检测技术 及智能仪器
计算机自动测试技术
嵌入式计算机系统
计算机软件与理论研究 所
鲍玉斌
数据库技术
研究方向四
研究方向五
备注
秦皇岛分校
才书训 人工智能
信息挖掘
数据库应用
计算机网络
计算机监控
自动化中心
柴天佑 多变量智能解耦控制 自适应控制
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技术的研究
流程工业综合自动化 与先进控制技术
智能控制理论与系统
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医学成像技术、图像 处理与人工智能
东软集团
江早 图像处理、数字放送
软件学院
姜慧妍 智能图像处理
模式识别
三维成像
CAD
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数据库应用
信息挖掘
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控制理论与导航技术研 究所
装置的故障诊断
研究
成控制
预测控制理论与应用
自适应控制理论与应 用
复杂工业系统建模、 控制与优化
东北大学 教师信息表
教师个人信息查询数据截止时间:2007-12-27 12:46:06教师工资号考核年教师姓名职称岗位部门000077382007张化光教授一级教授电气自动化研究所000024842007王兴伟教授二级教授计算机应用技术研究000068102007唐加福教授二级教授系统工程研究所000022742007唐立新教授一级教授物流优化与控制研究000028022007杨光红教授一级教授控制理论与导航技术000020612007井元伟教授三级教授控制理论与导航技术000077332007冯健副教授三级副教授电气自动化研究所000024862007李喆教授二级教授通信与信息系统研究000075832007郭磊副教授一级副教授通信与信息系统研究000024352007张斌教授二级教授计算机应用技术研究000039432007高福祥教授三级教授计算机系统研究所000077222007黄敏教授三级教授系统工程研究所000024052007赵林亮教授三级教授计算机应用技术研究000024492007于戈教授一级教授计算机软件与理论研000020642007高立群教授三级教授控制理论与导航技术000022222007王福利教授直聘教授自动化研究所000022062007谢植教授二级教授自动化仪表研究所000024822007王国仁教授二级教授计算机系统研究所000075492007吴成东教授一级教授人工智能与机器人研000077482007王安娜教授三级教授电子信息工程研究所000077872007赵军教授二级教授控制理论与导航技术000065362007周福才教授三级教授计算机应用技术研究000012322007褚恩辉副教授一级副教授电气自动化研究所000075202007刘秀翀讲师二级讲师电气自动化研究所000024602007赵海教授三级教授计算机系统研究所000024082007张振川副教授一级副教授通信与信息系统研究000078912007邓庆绪副教授二级副教授计算机软件与理论研000022232007毛志忠教授三级教授自动化研究所000077362007薛定宇教授三级教授人工智能与机器人研000075322007马宗民教授二级教授计算机应用技术研究000024932007鲍玉斌副教授一级副教授计算机软件与理论研000077882007关守平副教授一级副教授自动化研究所000021082007汪定伟教授一级教授系统工程研究所000078872007王玉涛副教授一级副教授自动化仪表研究所000077932007刘士新教授三级教授系统工程研究所000020962007王建辉教授二级教授自动化研究所000022582007刘辉林副教授一级副教授计算机系统研究所000020482007王旭教授三级教授电子科学与技术研究000022092007刘建昌教授直聘教授自动化研究所000024652007李晶皎教授三级教授电子科学与技术研究000021922007吴建华教授三级教授电子信息工程研究所000077462007李鸿儒副教授一级副教授自动化研究所000095202007黄玉基副教授二级副教授计算机应用技术研究000095072007王大玲教授三级教授计算机软件与理论研000078372007原萍副教授二级副教授通信与信息系统研究000078952007贾明兴副教授三级副教授自动化研究所000078362007朱靖波教授三级教授计算机软件与理论研000078122007常玉清副教授二级副教授自动化研究所000078042007杜荔副教授一级副教授通信与信息系统研究000084232007梅国晖副教授三级副教授自动化仪表研究所000022562007余强副教授三级副教授自动化研究所000078102007赵丽红副教授二级副教授电子科学与技术研究000005942007申德荣教授三级教授计算机软件与理论研000077802007胡清河副教授二级副教授系统工程研究所000078652007边春元讲师一级讲师电力系统与电力传动000078072007孟红记讲师一级讲师自动化仪表研究所000092872007王成恩教授一级教授信息管理与集成研究000020492007满永奎副教授二级副教授电力系统与电力传动000078032007李爱平副教授二级副教授电气自动化研究所000075182007王智良讲师一级讲师电气自动化研究所000077282007高宪文教授三级教授自动化研究所000022462007张石教授三级教授电子信息工程研究所000075222007孙秋野助教助教电气自动化研究所000095012007刘纪红副教授一级副教授电子科学与技术研究000078492007郭军讲师二级讲师计算机应用技术研究000078922007杨晓春副教授一级副教授计算机软件与理论研000078312007钱晓龙副教授一级副教授自动化研究所000039752007雒兴刚讲师一级讲师系统工程研究所000074162007王占山副教授二级副教授电气自动化研究所000022552007闫士杰副教授三级副教授电气自动化研究所000022932007肖军副教授一级副教授电子信息工程研究所000075292007何大阔副教授三级副教授自动化研究所000077912007袁平讲师一级讲师自动化研究所000019412007庞哈利教授三级教授系统工程研究所000068602007高岩讲师一级讲师计算机应用技术研究000005812007贺立红副教授三级副教授电子信息工程研究所000078752007宫俊讲师二级讲师系统工程研究所000077512007周玮副教授一级副教授自动化研究所000028172007郝培锋教授三级教授人工智能与机器人研000024472007李景宏副教授二级副教授电子科学与技术研究000022282007王剑副教授二级副教授计算机系统研究所000078382007于亚新副教授三级副教授计算机系统研究所000022102007刘树安副教授一级副教授系统工程研究所000077202007赵姝颖副教授一级副教授人工智能与机器人研000095232007夏利副教授二级副教授计算机系统研究所000022782007李华副教授二级副教授电子信息工程研究所000078202007潘峰讲师一级讲师人工智能与机器人研000078292007徐林讲师一级讲师自动化研究所000075752007王洪峰助教助教系统工程研究所000078512007姚羽讲师一级讲师计算机系统研究所000078152007崔建江副教授一级副教授人工智能与机器人研000075662007王俊伟讲师二级讲师系统工程研究所000005842007韩东红讲师一级讲师计算机系统研究所000075572007乔建忠教授二级教授计算机系统研究所000077672007沙毅副教授二级副教授通信与信息系统研究000078262007徐建有讲师一级讲师物流优化与控制研究000000002007张云洲讲师二级讲师人工智能与机器人研000078932007王斌讲师一级讲师计算机系统研究所000022812007王庆讲师二级讲师系统工程研究所000005972007郑艳副教授三级副教授控制理论与导航技术000075612007王斐副教授二级副教授人工智能与机器人研000022672007陈宏志讲师一级讲师电力系统与电力传动000077122007王小刚副教授二级副教授自动化研究所000075212007杨东升助教助教电气自动化研究所000022772007陈春华讲师一级讲师自动化研究所000021672007邵富群教授三级教授自动化仪表研究所000074022007陈大力助教助教人工智能与机器人研000095112007杜玉远讲师一级讲师电子科学与技术研究000068112007王波涛教授三级教授计算机系统研究所000095092007董晓梅副教授一级副教授计算机软件与理论研000074192007张瑞友讲师二级讲师系统工程研究所000077712007刘晓志副教授三级副教授电子信息工程研究所000095082007张俐副教授二级副教授计算机软件与理论研000020892007徐心和教授二级教授人工智能与机器人研000006002007杨卫国副教授三级副教授自动化研究所000075582007佟国峰副教授一级副教授人工智能与机器人研000075742007郭哲助教助教系统工程研究所000075352007赵相国讲师二级讲师计算机系统研究所000078882007吴宏林讲师二级讲师计算机软件与理论研000028272007乔百友讲师一级讲师计算机系统研究所000005912007康恩顺副教授三级副教授电子科学与技术研究000078902007魏颖副教授一级副教授人工智能与机器人研000005962007李世平副教授三级副教授电子信息工程研究所000078562007付冲讲师一级讲师通信与信息系统研究000005902007史岚副教授三级副教授计算机系统研究所000024342007胡明涵副教授三级副教授计算机软件与理论研000078502007张天成讲师一级讲师计算机软件与理论研000074102007潘震东助教助教系统工程研究所000092922007曲蓉霞副教授二级副教授信息管理与集成研究000078992007杨雷讲师二级讲师计算机应用技术研究000068152007高振副教授三级副教授物流优化与控制研究000078622007张一飞讲师二级讲师计算机软件与理论研000075692007叶丹助教助教控制理论与导航技术000006012007王明顺副教授一级副教授控制理论与导航技术000074052007赵宇海助教助教计算机系统研究所000075592007郭楠讲师一级讲师计算机应用技术研究000021722007李新光副教授一级副教授自动化仪表研究所000005872007马学文副教授三级副教授电子科学与技术研究000078302007杨钢讲师一级讲师自动化仪表研究所000075722007王会珍助教助教计算机软件与理论研000075482007崔东亮讲师一级讲师信息管理与集成研究000075152007叶柠助教助教电子科学与技术研究000077592007吴春俐副教授三级副教授电子信息工程研究所000075602007尤富强讲师一级讲师自动化研究所000021212007孙萍副教授一级副教授电子信息工程研究所000022662007张传义副教授三级副教授自动化仪表研究所000074072007王迎春讲师一级讲师电气自动化研究所000093192007罗小川副教授二级副教授信息管理与集成研究000075712007谭树彬讲师二级讲师自动化研究所000077492007张华副教授三级副教授自动化仪表研究所000078892007任飞亮助教助教计算机软件与理论研000022452007秦树凯副教授二级副教授自动化研究所000078762007赵志滨讲师二级讲师计算机软件与理论研000078632007姚兰讲师二级讲师计算机系统研究所000077472007杨英华副教授二级副教授自动化研究所000075372007杨丹助教助教电子科学与技术研究000078962007李芳芳助教助教计算机软件与理论研000075962007信俊昌助教助教计算机系统研究所000005892007李丹讲师二级讲师电子信息工程研究所000005922007李宏毅副教授三级副教授电子科学与技术研究000075772007冷芳玲助教助教计算机软件与理论研000078532007林树宽副教授二级副教授计算机软件与理论研000074032007董久祥助教助教控制理论与导航技术000075342007徐久强教授三级教授计算机系统研究所000078782007王爱侠讲师二级讲师电子科学与技术研究000078232007孙宇舸讲师一级讲师电子科学与技术研究000078002007曹英禹讲师一级讲师通信与信息系统研究000028842007苏丽杰讲师二级讲师物流优化与控制研究000075792007马明旭讲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2.330.008.00 2.580.00 13.2512.780.000.000.000.00 2.13 2.130.007.80 1.000.00 6.25 6.25 2.810.00 1.000.00 0.000.000.000.0010.080.00 6.38 6.380.000.000.000.00 2.85 2.85 2.750.00 2.010.00 0.000.00 5.000.00 2.700.00 0.000.000.000.00 1.92 3.00集体活动E业业绩总和1.16753.870.13550.912.27458.051.28426.230.78423.932.72417.964.89399.831.41397.030.89384.951.03380.420.76376.100.38374.810.89353.791.91353.560.26346.400.26319.770.26314.010.90310.872.04310.870.63298.700.00294.100.63292.171.13291.411.38281.510.75280.471.76276.111.13273.920.26271.770.38265.450.13248.641.76238.050.63234.090.00231.091.63228.930.91227.581.89218.131.76215.310.51213.562.02206.721.40204.865.64197.131.64195.230.38189.221.89183.500.38182.631.39181.311.04180.340.13178.550.89175.950.88173.371.01170.83 4.88169.24 1.13167.32 0.38165.11 0.63163.13 0.75157.91 0.13157.76 0.78152.45 0.88151.17 0.13146.00 2.14144.81 2.54143.850.88143.051.27142.303.60142.081.01140.362.00140.34 1.63140.300.38138.131.13137.081.26137.072.14135.380.63133.371.00133.321.76132.382.39129.92 4.73127.80 2.26126.72 1.13123.68 1.63121.78 0.38121.160.63118.681.63117.912.65117.01 1.38116.06 1.76116.03 1.27115.81 5.53115.62 0.88110.42 5.01110.330.50110.291.38109.442.51108.58 0.00108.16 0.64107.543.45105.97 0.51105.76 0.38104.390.13104.221.00102.800.63102.69 0.88102.020.00100.931.1499.49 0.8899.36 0.1399.062.1396.73 1.3896.400.1395.941.7695.56 1.2695.11 1.3895.11 1.2694.08 0.6393.360.6393.171.2691.97 1.9191.18 1.2686.19 1.3885.701.0183.812.0183.57 1.6383.46 0.6383.07 0.7682.50 0.1381.84 0.1381.05 2.6680.76 1.3879.761.0479.032.1378.44 1.7678.420.3878.021.2677.83 0.3977.740.7676.841.1376.842.5275.38 1.5174.16 1.1673.970.2673.881.3873.64 0.3872.380.5171.481.7671.33 1.0270.97 1.6370.970.6370.161.5168.71 0.0068.20 4.8868.05 1.2567.22 1.0167.172.5966.65 0.2665.030.0064.741.7663.02 1.5162.58 1.1361.56 1.7661.26 0.8860.96 2.1360.63 1.2560.46 1.6359.870.8859.671.3859.59 1.3859.23 1.1359.03 0.7658.930.3858.881.6458.37 0.6358.24 3.2158.140.0057.311.0157.26 0.5156.21 0.3856.032.0155.951.1455.002.0154.85 2.0154.39 1.0153.13 0.0051.86 0.3851.52 0.0050.850.6450.331.3850.10 1.8849.72 4.3849.21 0.6348.63 0.0048.580.1346.681.3846.450.6345.771.8844.950.5044.641.3843.320.0042.671.1341.07 1.6341.03 1.5240.960.6340.191.0040.072.3838.88 0.3938.880.8838.380.8838.321.7536.51 1.2536.090.8936.071.3833.19 1.2633.081.3832.152.5530.63 0.8830.030.3829.431.5128.87 1.6328.370.2526.531.6326.05 1.5123.91 0.1323.632.6423.501.1323.312.5121.300.0020.721.3820.01 0.0018.552.5316.36 1.5016.27 0.5015.81 0.6315.64 0.3815.57 2.0115.521.1315.172.1814.99 1.5114.420.6313.411.1312.06 1.8811.94 0.0010.08 2.558.93 1.268.87 0.007.70 0.00 4.92。
东北大学信息学院导师
单位名称姓名*研究方向一*研究方向二*研究方向三研究方向四研究方向五备注电力系统与电力传动研究所刘震电力系统自动化电力系统信息化研究虚拟仪表在电力系统中的研究及应用电力系统与电力传动研究所满永奎电能质量控制新型电力电子整流技术的研究电力系统及电力传动装置的故障诊断风力发电关键技术的研究混合动力电动车辆总成控制电力系统与电力传动研究所王大志复杂系统建模与控制智能控制理论及其应用研究随机系统理论及应用复杂系统故障诊断技飞行器姿态控制博士生导师电气自动化研究所褚恩辉电力系统的谐波分析与抑制电力系统无功功率补尝技术的研究电力系统有源滤波器的研究软开关电力变换回路及控制方式直流开关电源及逆变器的软开关技术电气自动化研究所冯健电能质量分析与控制电力系统SCADA技术电力系统优化运行控制智能过程控制变频调速控制电气自动化研究所李爱平微型燃气轮机控制技术电力系统远程监控智能化电气传动系统控制电气设备网络远程控制技术直接转矩控制技术电气自动化研究所佟玉鹏电力系统无功补偿电力系统自动化高频开关电源研究变频调速控制电气自动化研究所王占山无功优化负荷预测电力系统智能控制电气自动化研究所阎士杰电力系统滤波和无功补偿电能质量分析与控制高压大功率交流调速系统高性能交流调速系统及其智能控制复杂工业过程自动化电气自动化研究所张化光电力系统自动化理论分析及应用大功率电机的节能控制理论及应用模糊自适应控制理论及应用复杂网络和混杂系统控制理论及应用神经网络控制和混沌控制理论及应用博士生导师电子科学与技术研究所康恩顺电子技术应用 EDA技术应用智能控制电子科学与技术研究所李宏毅交流调速技术电力电子技术电子科学与技术研究所李晶皎图像处理技术博士生导师电子科学与技术研究所李景宏 EDA技术应用集成电路设计数字信号处理及其硬件实现图像处理与识别电子科学与技术研究所刘纪红数字信号处理及其硬件实现智能信息处理 EDA技术应用图像处理与识别电子科学与技术研究所马学文智能控制数字信号检测与处理 EDA技术应用电子技术应用计算机应用研究电子科学与技术研究所王旭智能化信息检测与处理盲信号分离技术博士生导师电子科学与技术研究所赵丽红生物特征识别图像处理与识别智能信息处理 EDA技术应用电子信息工程研究所丁山可重构计算计算机辅助VLSI设计可重构实时调度理论嵌入式实时操作系统系统级SoC设计电子信息工程研究所贺立红电磁污染与电磁兼容研究故障检测与诊断技术研究脉冲功率技术及其应用医学影像处理技术研究数字水印技术研究电子信息工程研究所李华电路故障诊断方法研究电磁兼容性研究图像压缩技术研究图像配准及融合方法研究图像压缩技术研究电子信息工程研究所李世平可再生能源控制技术研究先进工业控制技术研究可编程逻辑器件及应用技术研究大规模集成电路技术研究现代语音及图像处理技术研究电子信息工程研究所刘晓志电气设备的故障诊断电气传动及控制电力系统动态控制理论与技术信号处理的统计分析方法研究独立分量分析技术在通讯领域的应用研究电子信息工程研究所王安娜电路故障诊断:故障诊断算法、基于PC机及嵌入式系统的故障电力系统故障诊断:故障诊断算法、基于PC机及嵌入式系统的电磁成像:电阻抗及电磁成像技术研究及实现电磁兼容:电磁兼容及抗电磁干扰电子系统设计电子信息工程研究所吴春俐电工理论与新技术电磁兼容设计与干扰抑制技术超导电工技术单片机应用电磁场数值分析与计算电子信息工程研究所吴建华脉冲功率技术理论与应用研究电能质量控制技术可编程逻辑器件及应用技术电磁兼容技术医学影像处理技术与应用电子信息工程研究所肖军电工理论与新技术电气传动及控制节能新技术信号与信息处理无线传感器网络技术应用研究电子信息工程研究所张石嵌入式系统技术实时信号处理与DSP技术医学影像处理生物医学信号处理嵌入式系统技术东软集团胡景德东软集团江根苗医学成像技术、图像处理与人工智能东软集团江早图像处理、数字放送东软集团李品彦电子商务东软集团刘春雨多媒体技术、图像处理与人工智能东软集团刘积仁分布式多媒体、计算机网络、嵌入式软件博士生导师东软集团柳玉辉图像处理、网络安全技术东软集团卢朝霞计算机网络安全、数据库理论与计算机集成管理东软集团温涛网络安全、知识管理与知识工程博士生导师东软集团杨利数据库与多媒体技术、分布式处理技术东软集团余克清嵌入式计算机软件开发、计算机工作流系统研究东软集团袁 淮工作流系统设计与实现、计算机网络安全东软集团张 霞数据管理系统东软集团张立东商业智能东软集团张伟人工智能、计算机网络东软集团赵 宏分布式多媒体信息系统及多媒体网络技术博士生导师东软集团赵大哲软件工程学东软集团郑全录医学成像技术东软集团邹豪医学成像技术计算机软件与理论研究所鲍玉斌数据库技术计算机软件与理论研究所邓庆绪嵌入式系统计算机软件与理论研究所董晓梅安全及保密的理论与技术计算机软件与理论研究所胡明涵自然语言处理计算机软件与理论研究所林树宽机器学习计算机软件与理论研究所申德荣分布式数据库及Web信息管理计算机软件与理论研究所王大玲数据挖掘计算机软件与理论研究所王义博士生导师计算机软件与理论研究所杨晓春分布式数据管理与访问控制计算机软件与理论研究所于戈数据库理论与技术、嵌入式软件计算机软件与理论研究所张俐自然语言处理计算机软件与理论研究所朱靖波自然语言处理计算机系统研究所高福祥嵌入式计算机网络计算机网络安全无线传感器网络计算机系统研究所刘辉林信息检索嵌入式计算机技术计算机系统研究所乔建忠分布式、并行计算技术分布式、并行操作系统博士生导师计算机系统研究所史岚计算机网络与信息安全嵌入式计算机技术计算机系统研究所王波涛数据流移动计算时空间数据库不确定性计算XML计算机系统研究所王国仁P2P数据管理可视媒体数据管理传感器网络数据管理博士生导师计算机系统研究所王剑计算机网络嵌入式计算机技术计算机系统研究所夏利下一代网络服务质量移动IPv6计算机系统研究所徐久强普适计算与嵌入式系统无线传感器网络计算机体系结构计算机网络计算机系统研究所于亚新跨媒体信息检索数据空间管理XML数据管理数据流计算机系统研究所赵海Internet宏观拓扑结构之复杂性嵌入式技术与操作系统传感器网络与数据融合软件拓扑结构中模型驱动型软件测试支撑平台博士生导师计算机应用技术研究所黄玉基人工智能理论与应用基于事例推理系统研究智能化信息处理方法计算机应用技术研究所马宗民Web数据库个性化查询技术本体工程与应用传感器数据管理博士生导师计算机应用技术研究所王兴伟自组织网络基础理论与关键技术认知网络基础理论与关键技术可信网络基础理论与关键技术信息安全基础理论与关键技术企业信息化基础理论与关键技术博士生导师计算机应用技术研究所张斌服务计算Web信息处理数据挖掘博士生导师计算机应用技术研究所张锡哲数据挖掘服务计算web智能计算机应用技术研究所赵林亮计算机网络智能网络管理智能信息处理计算机应用技术研究所周福才网络与信息安全可信计算电子商务基础理论与关键技术混沌分形理论及其应用计算中心常桂然网络与协同计算技术网络信息安全技术分布式多媒体系统博士生导师计算中心高克宁web信息集成计算中心黄卫祖知识工程教育技术自然语言处理计算中心吕振辽企业信息化互联网知识挖掘嵌入式计算机系统控制理论与导航技术研究所高立群复杂系统与智能控制图像识别博士生导师控制理论与导航技术研究所井元伟复杂控制系统研究通信网络系统控制博士生导师控制理论与导航技术研究所石海彬切换控制网络控制控制理论与导航技术研究所王明顺嵌入式控制系统:微控制器硬件系统设计及软件设计智能控制:智能控制理论在MCU系统中的应用控制理论与导航技术研究所杨光红容错控制、故障诊断博士生导师控制理论与导航技术研究所张嗣瀛复杂系统与智能控制院士、博士生导师控制理论与导航技术研究所赵军非线性系统切换系统博士生导师控制理论与导航技术研究所郑艳导航制导研究流程工业综合自动化实验室罗小川复杂生产过程运行控制钢铁生产过程动态优化动态优化算法设计与分析化工过程运行优化方法嵌入式技术与优化系统流程工业综合自动化实验室曲蓉霞大型系统建模、优化方法及其应用钢铁企业生产过程管理与优化软件工程、系统体系架构与数据库技术ERP、MES系统研发与计划调度模型优化面向汽车行业的生产过程管理与优化流程工业综合自动化实验室王成恩知识工程在复杂产品研制中应用多学科设计系统集成技术制造执行系统技术秦皇岛分校白秋果工程与环境检测技术及智能仪器计算机自动测试技术嵌入式计算机系统秦皇岛分校才书训人工智能信息挖掘数据库应用计算机网络计算机监控秦皇岛分校党群网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校丁顺利网格计算信息挖掘数据库应用秦皇岛分校顾德英智能控制理论与应用复杂系统综合自动化过程监测、诊断与安全控制秦皇岛分校郭福田无线通信信号处理密码学与信息安全秦皇岛分校贺忠海计算机层析成像技术多相流检测控制工程与环境检测技术及智能仪器生产过程参数测量与优化控制系秦皇岛分校黄力群无线通信信号处理光纤通信秦皇岛分校蒋学英网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校金伟生产过程参数测量与优化控制系统工程与环境检测技术及智能仪器计算机层析成像技术多相流检测控制秦皇岛分校李雅珍无线通信信号处理密码学与信息安全秦皇岛分校刘杰民网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校刘星网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校马淑华智能控制理论与应用复杂系统综合自动化过程监测、诊断与安全控制秦皇岛分校孟庆山无线通信信号处理密码学与信息安全秦皇岛分校彭艳东无线通信信号处理密码学与信息安全秦皇岛分校齐世清工程与环境检测技术及智能仪器生产过程参数测量与优化控制系统计算机层析成像技术多相流检测控制秦皇岛分校曲荣欣计算机网络路由体系结构计算机网络安全加密算法分析秦皇岛分校曲秀云生产过程参数测量与优化控制系统工程与环境检测技术及智能仪器计算机层析成像技术多相流检测控制秦皇岛分校任彦硕智能控制过程监测诊断控制复杂工业过程自动化秦皇岛分校汪晋宽新一代高速信息网络关键技术自适应自组织网络结构及关键技术软件无线电技术与应用智能控制理论与应用复杂系统综合自动化博士生导师秦皇岛分校王翠荣无线网络信息挖掘数据库应用秦皇岛分校王凤文新一代高速信息网络关键技术无线通信系统及关键技术软件无线电技术与应用秦皇岛分校王娟网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校王雷震制造系统生产与物流运作管理商业与服务系统运作优化与决策复杂系统建模与优化的软计算方法秦皇岛分校吴朝霞计算机层析成像技术多相流检测控制工程与环境检测技术及智能仪器软测量技术与故障诊断方法研究秦皇岛分校于丁文过程监测诊断控制鲁棒控制非线性系统的建模与控制秦皇岛分校袁静波网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校张春宏网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校张家生智能控制非线性系统的建模与控制复杂工业过程自动化秦皇岛分校张金泉过程监测诊断控制自适应控制通信网络系统控制秦皇岛分校张文志无线通信信号处理网络应用秦皇岛分校张瑛无线通信信号处理密码学与信息安全秦皇岛分校赵一丁智能控制理论与应用复杂系统综合自动化过程监测、诊断与安全控制人工智能与机器人研究所陈东岳生物视觉系统模型研究基于视频信息的智能交通系统视频信息的快速模式识别方法人工智能与机器人研究所崔建江数字图像处理复杂工业过程建模、仿真与控制计算机仿真技术人工智能与机器人研究所郝培锋工业过程数学模型研究系统仿真技术人工智能识别与分析技术计算机应用人工智能与机器人研究所佟国峰足球机器人与教育机器人模式识别与智能机器人移动视场全景重建和虚拟现实技术机器人支撑平台软件与仿真技术基于移动机器人的动态传感器网络人工智能与机器人研究所王斐模式识别智能控制智能机器人助残康复机器人双足机器人人工智能与机器人研究所王晓哲复杂系统的智能控制智能优化方法及应用基于视频的智能交通系统人工智能与机器人研究所魏颖图像处理与模式识别计算机辅助诊断技术自动检测技术人工智能与机器人研究所吴成东图像智能处理多源信息融合无线传感器网络建筑智能化技术机器人控制博士生导师人工智能与机器人研究所薛定宇分数阶控制理论网络控制理论图形与影像处理控制系统仿真与计算机辅助设计博士生导师人工智能与机器人研究所赵姝颖计算机视觉机器人智能人机交互虚拟现实软件学院高晓兴计算机网络通信技术通信编码计算机网络安全视音频通讯软件学院姜慧妍智能图像处理模式识别三维成像CAD专家系统软件学院朱志良计算机网络与通信博士生导师通信与信息系统研究所杜荔宽带交换网络中的QoS路由技术智能光网络及光网络生存性流量工程技术通信与信息系统研究所郭磊智能光网络网络生存性新一代互联网通信与信息系统研究所季策自适应盲信号分离与图像处理信号检测与估值技术的研究及应用嵌入式计算机及其开发技术的研究移动通信系统及关键技术的研究通信与信息系统研究所沙毅音视频信号处理嵌入式系统数字信号处理软件无线电通信与信息系统研究所宋清泮下一代无线通信网中的QoS保证体系多模终端的的网络选择和垂直切换决策异构无线网络的负载平衡和呼叫准入控制无线移动网的移动性管理感知网络研究通信与信息系统研究所原萍无线自组织网络通信服务的研究卫星互联网关键技术研究图像处理算法及其应用研究通信与信息系统研究所张振川音视频信号处理与编码无线通信技术与系统智能家居网络系统及技术计算机通信及组网技术物流优化与控制高振生产计划与控制物流优化优化算法物流优化与控制唐立新流程工业生产计划与调度数学规划计算机生产管理制造执行系统钢铁工业过程优化与控制博士生导师系统工程研究所胡清河复杂系统建模与优化项目管理理论与应用电子商务/供应链/物流系统工程研究所黄敏智能优化与决策方法及其应用物流管理及供应链优化与决策面向全球制造的计划与存储控制的建模与优化风险管理中的建模与优化研究博士生导师系统工程研究所刘士新项目管理与优化调度工业与服务业物流系统建模与优化生产计划/调度理论与方法制造执行系统系统工程研究所刘树安复杂系统的建模与优化的软计算方法系统工程研究所庞哈利制造系统建模、优化与仿真供应链与物流系统运作决策管理ERP/MES系统设计与开发公共交通系统建模、优化与仿真系统工程研究所唐加福制造系统供应链与物流运作优化质量管理与质量工程商业与服务系统运作优化决策分析与优化的理论、方法博士生导师系统工程研究所汪定伟复杂系统建模与优化智能优化算法生产与服务系统的管理技术弹复性工程与紧急响应博士生导师自动化研究所常玉清软测量技术复杂工业过程建模与优化复杂工业过程质量监测自动化研究所陈晓波复杂工业过程建模、控制与优化复杂系统综合自动化机器视觉自动化研究所高宪文复杂过程建模、智能控制与优化网络控制理论与应用预测控制理论与应用过程监测、诊断与安全控制博士生导师自动化研究所关守平过程建模与优化控制光电检测技术网络控制系统自动化研究所何大阔复杂工业过程建模与优化控制智能优化方法及其应用复杂工业过程故障监测与诊断自动化研究所贾明兴流程工业综合自动化与先进控制技术智能控制理论与系统故障检测与诊断方法自动化研究所李鸿儒智能控制理论及应用复杂工业过程的建模、控制与优化综合自动化工程技术与应用自动化研究所刘建昌智能控制理论与应用复杂过程建模、控制与优化博士生导师自动化研究所刘晓平非线性控制理论及应用奇异控制系统鲁棒控制理论及应用电力系统的分析与控制问题自动化研究所毛志忠预测控制理论与应用自适应控制理论与应用复杂工业系统建模、控制与优化博士生导师自动化研究所钱晓龙工业控制网络运动控制现场总线智能节点开发自动化研究所秦树凯流程工业综合自动化与先进控制技术智能控制技术过程监测及故障诊断自动化研究所王朝利自动化研究所王福利复杂工业过程建模与优化控制复杂工业过程监测及故障诊断流程工业综合自动化关键技术研究博士生导师自动化研究所王建辉智能控制理论及其应用网络环境下的先进控制技术复杂工业过程建模、控制与优化数字信号处理博士生导师自动化研究所王小刚建模优化控制自动化研究所杨卫国复杂工业过程建模、控制与优化复杂工业过程综合自动化传动与计算机控制生产过程自动控制单片机控制自动化研究所杨英华复杂工业过程建模智能控制技术过程监测及故障诊断自动化研究所余强智能控制的研究与应用自动化工程实践智能控制仪表的开发自动化研究所张颖伟自动化研究所周玮复杂工业过程建模与应用过程优化控制智能控制产品开发与设计机器博弈自动化仪表研究所李新光环保测量仪器与开发研究粉粒物料水分检测与控制研究粉尘爆炸防护与检测研究自动化仪表研究所刘克金过程控制及智能装置自动化仪表研究所梅国辉红外辐射测温技术连铸参数检测建模与优化自动化仪表研究所邵富群生产过程中的计算机层析成像技术多相流参数测量方法及系统博士生导师自动化仪表研究所石亚和单片机应用与智能仪表自动化仪表研究所王玉涛软测量技术智能检测技术智能控制技术自动化仪表研究所谢植红外辐射测温理论与技术图像处理技术的研究与应用生产过程参数检测、系统建模与优化控制博士生导师自动化仪表研究所杨为民生产过程参数自动检测自动控制系统自动化仪表研究所战明嵌入式微处理器及应用自动化仪表研究所张传义过程成像技术与超声检测技术自动化仪表研究所张华过程检测技术动态测量自动化仪表研究所赵勇光纤传感器技术光电检测技术自动化测试技术与仪器自动化中心柴天佑多变量智能解耦控制自适应控制流程工业综合自动化院士、博士生导师自动化中心李小平综合自动化系统自动化中心岳恒复杂工业过程建模、控制与优化智能解耦控制自动化中心郑秀萍流程工业综合自动化生产执行系统自动化中心卢绍文系统建模与仿真分布式仿真。
东北大学硕士导师简况表汇总
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现代设计与分析研究所 现代设计与分析研究所 现代设计与分析研究所 现代设计与分析研究所 现代设计与分析研究所 现代设计与分析研究所 现代设计与分析研究所 现代设计与分析研究所 现代设计与分析研究所 现代设计与分析研究所 现代设计与分析研究所 现代设计与分析研究所 现代设计与分析研究所 东北大学秦皇岛分校
导师姓名 陈立杰 房立金 巩亚东 胡明 李虎 刘平 盛忠起 史家顺 谢华龙 于天彪 原所先 张镭 张耀满 朱立达 邹平 马廉洁 张艾群 赵吉宾 郑荣 郝丽娜 李东升 李允公 刘宇 罗忠 宋伟刚 王宏 程红太 陈建文 宋锦春 王炳德 周恩涛 王海芳 李斌 林扬
干涉型光纤海洋参数传感器的分布式测量方法研究
干涉型光纤海洋参数传感器的分布式测量方法研究郑洪坤 1, 2吕日清 1赵 勇1, 3, 4彭 昀 3, 4 林子婷 1 刘睿杰1摘 要 光纤传感器因其灵敏度高、体积小等优点在海洋监测领域得到了广泛关注. 目前高性能的海洋温盐深参数监测光纤传感器大都基于干涉原理, 难以实现同一系统内多个传感器的复用, 不能满足海洋环境参数高时空分辨力的监测需求. 基于调频连续波原理, 提出一种适用于干涉型海洋参数光纤传感器的大容量复用方法. 利用不同干涉仪端面反射光与参考光形成Mach-Zehnder 干涉光谱的特征频率确定不同传感器的位置, 通过不同端面特征频率间的拍频还原了单个传感器的光谱. 设计并搭建了干涉型海洋参数传感器的分布式传感系统, 实现了系统中传感器的定位以及光谱信号还原, 并通过理论计算证明分布式传感系统中至少可以实现500个传感器的复用. 本论文的研究可以为高性能干涉型光纤传感器的海洋参数链式监测提供技术支持.关键词 光纤传感器, 传感器复用, 调频连续波技术, 法布里−珀罗干涉传感器, 海洋监测引用格式 郑洪坤, 吕日清, 赵勇, 彭昀, 林子婷, 刘睿杰. 干涉型光纤海洋参数传感器的分布式测量方法研究. 自动化学报,2023, 49(9): 1941−1950DOI 10.16383/j.aas.c220682Research on the Distributed Measurement Method of OceanOptical Fiber Sensor Based on InterferometerZHENG Hong-Kun 1, 2 LV Ri-Qing 1 ZHAO Yong 1, 3, 4 PENG Yun 3, 4 LIN Zi-Ting 1 LIU Rui-Jie 1Abstract Optical fiber sensor has attracted a lot of focus in the ocean observation domain for its high sensitivity and small volume. Currently, the high performance optical fiber sensor is mainly dominated by sensors based on the interference principle. It is hard to achieve the multiplexing with a large number of sensors, which cannot meet the monitoring requirement of high spatiotemporal resolution of ocean parameters. In this paper, a large capacity multi-plexing technology based on frequency modulation continuous wave for interferometric optical fiber sensors is pro-posed. The Mach-Zehnder interferometer formed by the reference beam and reflected light is used to locate the posi-tion of the sensor, and the beat frequency between two reflective mirrors is employed to recover the spectrum of the sensor. The distributed sensing system for interferometric optical fiber sensors is designed and built, and the posi-tioning and distinction spectral signals of sensors are realized. The theoretical calculation result indicates the multi-plexing amount of sensors can reach 500 at least. The research work in this paper paves the way for the chain mon-itoring of ocean parameters based on high performance interferometric optical fiber sensors.Key words Optical fiber sensors, sensor multiplexing, frequency modulated continuous wave (FMCW) technology,Fabry-Perot interferometer sensors (FPI), ocean monitoringCitation Zheng Hong-Kun, Lv Ri-Qing, Zhao Yong, Peng Yun, Lin Zi-Ting, Liu Rui-Jie. Research on the distrib-uted measurement method of ocean optical fiber sensor based on interferometer. Acta Automatica Sinica , 2023,49(9): 1941−1950随着我国综合实力的提高, 海洋在经济发展、军事安全、科学研究等领域的作用也越来越重要,因而得到了广泛的关注[1−2]. 传感器作为获取信息的一种重要手段, 在海洋监测方面也发挥着越来越大的作用. 光纤传感器作为一种新型的无源传感器件,具有灵敏度高、体积小、抗电磁干扰等优点[3−4], 已经在很多领域发挥作用. 近年来, 面向海洋监测应收稿日期 2022-08-30 录用日期 2022-12-01Manuscript received August 30, 2022; accepted December 1,2022国家自然科学基金(61933004, U22A2021), 河北省自然科学基金创新研究群体(F2020501040), 中央高校基本科研业务费(N2304003)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (61933004), National Natural Science Foundation of China (U22A2021), Natural Science Foundation of Hebei Province In-novative Research Group Project (F2020501040), and Funda-mental Research Funds for the Central Universities (N2304003)本文责任编委 董峰Recommended by Associate Editor DONG Feng1. 东北大学信息科学与工程学院 沈阳 1108192. 之江实验室光纤传感研究中心 杭州 3111213. 东北大学秦皇岛分校控制工程学院 秦皇岛 0660044. 河北省微纳精密光学传感与检测技术重点实验室 秦皇岛 0660041. College of Information Science and Engineering, Northeast-ern University, Shenyang 1108192. Research Center for Optic-al Fiber Sensing, Zhejiang Laboratory, Hangzhou 3111213. Sch-ool of Control Engineering, Northeastern University at Qin-huangdao, Qinhuangdao 0660044. Hebei Key Laboratory of Micro-Nano Precision Optical Sensing and Measurement Techno-logy, Qinhuangdao 066004第 49 卷 第 9 期自 动 化 学 报Vol. 49, No. 92023 年 9 月ACTA AUTOMATICA SINICASeptember, 2023用的光纤传感器也得到了快速发展, 大量的海洋参数传感方案被提出, 目前主要涉及到海洋的温度、盐度和深度三个参数的测量[5]. 由于分布式光纤仅对温度和应变敏感, 目前光纤传感器的温度盐度深度测量以点式传感器为主.光纤光栅(Fiber bragg grating, FBG)通常结合敏感材料实现对海洋温盐深参数的测量, 通过敏感材料实现灵敏度的放大. 中科院半导体所的Wang 等[6]通过将FBG固定在毛细不锈钢管中实现了对FBG的温度增敏, 温度分辨力可以达到0.01 ℃; 通过将FBG和弹性膜片增敏结构相结合可以实现1.57 nm/MPa的压力测量灵敏度[7]; 将FBG和水凝胶相结合[8], 利用水凝胶的水分累积和扩散特性将盐度变化转换为FBG栅区的应变变化, 实现了灵敏度为9.5 nm/‰ 的盐度测量. 由于FBG的光谱形状为一个窄带宽的峰值, 光谱的大范围高分辨率解调实现较为方便, 而且可以通过波分复用技术实现多个传感器的级联. 但是基于该原理的传感器灵敏度普遍偏低.基于该种情况, 研究者们提出了多种基于干涉原理的高灵敏海水温度盐度测量方案. 2010年, Liao 等[9]通过飞秒激光刻蚀技术在光纤上形成Mach-Zeh-nder干涉仪, 直接将待测介质作为传感臂, 传感器的折射率灵敏度可以达到9148 nm/RIU, 可以实现nm/‰量级的盐度灵敏度. 本课题组提出了一种同一结构中两种干涉效应共存的传感方案[10], 在一个结构中就可以对温度和盐度双参数进行解耦. 之后, 为了方便传感器的布设, 降低外界拉伸对传感器的影响, 将透射式传感结构更改为反射式[11]. 这些基于干涉原理的传感器虽然具有很高的测量灵敏度, 但是传感器的复用比较困难. 基于干涉原理的光纤传感器的光谱在波长域内是准正弦分布的, 传感器的灵敏度和测量范围存在矛盾, 虽然已经通过干涉光谱解调算法解决了基于干涉原理的光纤传感器灵敏度和测量范围之间的矛盾[12−14], 但是同一系统中通过频分复用技术复用的传感器数量也是有限的. 为了解决干涉式光纤传感器的复用问题, 本文提出了一种基于调频连续波(Frequency modu-lated continuous wave, FMCW)技术的复用方案,将反射端面返回的光与参考臂的光形成Mach-Zehn-der干涉仪, 用于确定传感器的位置; 通过同一传感器不同反射端面间的拍频恢复传感器的光谱. 搭建了用于传感器分布测试的系统, 编写了数据处理软件用于光谱的采集与处理, 通过在系统中接入用于温度盐度测试的级联法布里−珀罗干涉仪(Fabry-Perot interferometer, FPI)探头和用于应变测试的FPI探头, 分别对应海洋环境测试中的温度、盐度、深度这三个基本参数, 并测试了实验系统中传感器的响应特性.1 理论介绍γ图1给出了FMCW的技术原理图, FMCW技术利用可调谐激光器(Tunable laser source, TLS)发出频率随时间变化的光, 反射光因在光纤中传输表现出相对于参考光的延时特性, 通过探测器(Pho-toelectric detector, PD)探测到参考光和传感光形成的干涉光, 通过干涉光的频率反推得到反射端面的位置信息[15−16]. 假设入射光是调频速度为 Hz/s 的线性扫频光, 入射光经过耦合器分到参考臂和传感臂上, 参考臂的电场表达式可以写为:f0E0a其中表示扫频光的起始频率, 为入射电场的幅值, 表示耦合器到参考臂的分光比.TLSCouplerReflectorReflectorReference armSensing armPDTLS: Tunable laser sourcePD: Photoelectric detector图 1 FMCW原理示意图Fig. 1 Schematic graph of FMCW当入射光从反射面返回时, 可以表示为一个与入射光存在时间延时的扫频信号:ττ=2n∆l/c r其中表示由于参考臂与传感臂臂长差造成的时延差, 具体可以计算为. 表示传感器端面的反射率. 两束光相干之后通过探测器对相干光进行探测, 探测得到的光强可以表示为:可以看出, 拍频信号与参考光和传感臂间的时延存在线性对应关系, 进而可以通过该方法确定传感臂与参考臂的长度差. 图2给出了参考臂和传感臂光频率的变化情况, 两束具有时延的光形成了一个具有固定频率差的干涉信号, 这与式(3)是相同的. 当系统中的传感臂中存在多个反射面时, 会形成多个与参考臂具有不同光程差的干涉信号, 根据光程差可以确定反射面所处的位置, 通过不同反射1942自 动 化 学 报49 卷端面与参考臂形成的干涉光谱间的拍频, 可以反推得到干涉光谱的信息, 进而可以实现单个传感器干涉光谱的还原.2 仿真分析本文编写了MATLAB 代码对基于FMCW 技术的传感器复用系统进行了仿真, 仿真中采用的系统如图3所示, 仿真中设置可调谐激光器的波长扫描范围为1 530 nm ~ 1 570 nm, 扫频速度大致为10 THz/s, 将99%注入到传感系统的传感臂中用于得到较强的反射光. 环形器将光注入到复用在传感臂上的传感器中并收集传感器的反射光. 用于传感器分光的耦合器分光比为95 : 5, 并在系统的4 m 、5 m 和6 m 位置处设置三个FPI 传感器, 通过平衡探测器(Balanced photoelectric detector, BPD)对相干光进行探测. TLSBPDCouplerCoupler CouplerSensor 1Sensor 2Sensor 3CouplerCouplerCirculor SensingReferenceTLS: Tunable laser sourceBPD: Balanced photoelectric detector1%99%50%95%95%95%5%5%5%50%图 3 分布式传感仿真系统图Fig. 3 Simulation configuration of thedistributed sensing system图4给出了系统的仿真光谱, 仿真光谱包含了不同位置处反射面的光谱叠加情况, 从时域光谱上很难区分不同反射面, 采用快速傅里叶变换(Fast Fourier transform, FFT)对叠加光谱进行了频谱分析, 可以得到不同反射端面的位置信息. 图5(a)给出了傅里叶分析的结果, 可以看出, 在频谱的4 m 、5 m 、6 m 位置处出现了3个特征频率, 频谱中的1 m 和2 m 处的特征频率则是由于3个FPI 传感器之间拍频形成的. 由于传感臂的反射光很弱, 因而传感器间拍频信号的强度也会很弱, 可以通过提高参参考臂传感臂时间 /s频率 /H ztgt图 2 参考臂和传感臂频率随时间的变化Fig. 2 Frequency changing of reference beamand sensing arm with time1 5301 5351 5401 5451 5501 5551 5601 5651 570Wavelength /nm0.0050.0100.0150.0200.0250.030I n t e n s i t y /a .u .图 4 仿真得到的系统光谱Fig. 4 Simulated spectrum of the systemDistance /mDistance/mI n t e n s i t y /a .u .I n t e n s i t y /a .u .(a)(b)图 5 仿真光谱的频谱特性图((a)仿真光谱频谱特性图;(b)仿真光谱频谱特性分析放大图)Fig. 5 Frequency spectrum of the simulated spectrum ((a) Frequency spectrum of the simulated spectrum;(b) Partial enlarged drawing of thefrequency spectrum)9 期郑洪坤等: 干涉型光纤海洋参数传感器的分布式测量方法研究1943考臂信号强度的方法进一步提高参考光与传感光拍频信号强度, 降低传感器之间光谱拍频对光谱恢复的影响. 由于每个FPI 都是由相邻很近的两个反射面构成的, 为了实现对干涉光谱的恢复, 对4 m 处的频谱进行了放大, 由图5(b)给出, 发现两个端面在频域是可以区分的, 因而可以实现对传感器光谱的还原.之后对FPI 光谱的恢复方法进行了研究, 利用矩形窗将传感器特征频谱处的复频谱信号截取出来, 补零后对其进行反傅里叶变换, 得到还原光谱,如图6所示. 信号通过带通滤波器后会产生延时,延时的大小与滤波器设置的参数有关, 通过将滤波后数据延时点删除可以消除滤波延时的影响. 由于恢复的传感器光谱为同一传感器两个反射面与参考臂形成的干涉光谱间的拍频, 两个信号的延时特性一致, 因而对恢复信号的影响可以忽略. 此外, 由于系统中同一传感器的延时参数是统一的, 即使带通滤波对系统响应光谱有微小影响也是可以忽略的.虽然真实光谱和还原光谱具有近似的谱形, 但是还原光谱的谷值处较为尖锐, 因为在反傅里叶变换(Inverse FFT, IFFT)后对信号进行取模运算,导致信号没有负值部分, 这会造成信号的失真. 通过分析, 发现信号在拍频时导致了频率的减半, 具体原因可以由式(4) 给出, 可以看出两个信号在进行拍频之后会形成一个高频和低频信号的乘积, 拍频后的低频信号频率为两个信号频率差的一半. 因而可以通过倍频的方法将信号频率调整为一致, 即对信号做一个平方, 本方案中利用积化和差公式将拍频信号倍频, 使得拍频信号与真实信号频率相同.N 之后对系统中可以复用的传感器数量进行理论计算, 第 个端面的反射强度为:P in r m P out r c 1,N N r c 2,n n αN N r m 10−10其中 表示输入到参考臂中的光, 表示光纤反射端面的反射率, 是反射面反射到探测器的能量. 表示第 个耦合器第1个端口的输出能量比, 表示第 个耦合器第2个端口的输出能量比, 平方表示光在耦合器中传播一个来回, 表示第 个耦合器的插入损耗. 假设本系统中采用99 : 1的耦合器将光分配给系统中的传感器, 传感器法兰间的连接没有损耗, 所有FPI 传感器端面都置于盐水(折射率近似为1.33)中, 端面的反射率 大概为0.0025, 进入传感臂的光功率为10 mW, 传感器中第500个传感器的反射能量为2.2× mW,如果参考臂的输入光功率为20 μW, 那么两束光相干后的光功率约为4.2 nW. 这个光强度大于探测器的噪声等效功率, 可以通过光电探测器探测得到.∆v =c /(2nL )∆λ=λ2/(2nL )本方案中采用的方案为相干探测方案, 最大的传感长度需要综合考虑系统中光源的线宽、数据采集卡的采样率以及可调谐激光器的波长扫描速度;根据光源线宽和相干长度之间的关系: ,本方案中采用的可调谐激光器的线宽为60 kHz, 光源的相干长度为1.66 km. 按照本方案中设置的采样率(62.5 MHz)和波长扫描速度(80 nm/s), 为了利用参考干涉仪光谱实现等频率重采样, 参考干涉仪每个周期至少有5个采样点, 根据干涉光谱计算公式 , 系统的最大传感距离为125 m.3 实验系统搭建为了对系统的特性进行测试, 搭建了实验测试系统, 为了实现高的距离分辨力, 系统中采用的光I n t e n s i t y /a .u .I n t e n s i t y/a .u .1.21.00.80.60.40.201.51.00.50−0.5−1.0Wavelength /nm(a)Wavelength /nm(b)图 6 还原光谱与真实光谱对比((a)周期不匹配的情况; (b)周期匹配的情况)Fig. 6 Comparison between the retrieved and real spectrum ((a) Mismatch phenomenon;(b) Match phenomenon)1944自 动 化 学 报49 卷y =cos (2π2nl /λ)频率扫描范围应该设置的尽可能大, 本文采用的可调谐激光器是等波长间隔扫描的, 然而干涉光谱在波长域并不是标准的正弦分布, 根据干涉仪的干涉光谱公式 , 波长位于正弦函数的分母上, 虽然波长相对于腔长较小, 得到的干涉光谱随波长是一个类正弦信号, 但是这也会导致FFT 分析结果不准确, 尤其是在波长范围较大的情况下.为了消除激光器非线性扫频的影响, 本方案中采用了附加干涉仪作为重采样的标准, 利用干涉光谱在频域是标准三角函数的特点, 三角函数在零点之间的间隔是确定的, 通过利用参考干涉仪的零点实现光谱的等频率间隔重采样.搭建了实验系统如图7所示的带有附加干涉仪的传感系统. 采用的光源为波长范围为1 480 nm ~1 640 nm, 品牌为Santec, 型号为TSL770的可调谐激光器, 调谐速度为0 ~ 200 nm/s. 系统中使用品牌为Conquer, 型号为KG-PR-200 M 的光探测器, 探测带宽为200 MHz, 用于获取参考部分的干涉信号, 所选的PD 的波长探测范围为850 nm ~1 650 nm. 通过 Thorlabs 品牌的PDB570C 型号的BPD 将传感部分的参考臂与传感臂的干涉光进行相干探测. 本方案中采用的BPD 工作波长范围可以覆盖1 200 nm ~ 1 700 nm, 探测带宽可以覆盖0 ~ 400 MHz.选用Advantech 公司的PCIE-1840采集卡(Data acquisition, DAQ)作为信号采集器件将探测器得到的信号读入电脑中, 该采集卡可以实现4通道16位分辨率的信号采集, 每个通道的采样率可以达到125 MHz, 在本实验中将采集卡的采样率设置为62.5 MHz, 实验中可调谐激光器的波长范围为1 530 nm ~ 1 570 nm, 波长调谐速度为80 nm/s, 数据每次采样时间为0.5 s. 需要用到采集卡的三个通道, 一个通道用作采集卡的触发信号, 一个通道用于参考信号的采集, 一个通道用于传感信号的采集.在利用参考干涉仪的光谱进行重采样时, 将参考信号作为参考时钟, 信号的等波数采样可以通过硬件法或者软件法实现. 硬件法是通过将PD 探测得到的参考信号作为外部时钟信号输入到采集卡中. 软件法则是将PD 探测到的参考采样信号和BPD 探测到的传感信号同时输入到采集卡的信号通道中.由于每次扫描产生的参考信号不能连续稳定存在,因而不能作为一个可靠的外部时钟. 此外, 采集卡对外部时钟的频率是有限制的, 参考时钟的频率应该为10 MHz 左右才可以满足外部时钟采集需求.故采用了软件法对光谱进行重采样.为了实现对系统光谱的处理与单个传感器的光谱恢复, 基于LabView 开发环境编写了用于数据处理的软件, 用于系统光谱的实时显示与处理. 图8给出了数据处理软件的前面板, 前面板包含多个用于设置采集系统的输入控件, 主要包括可调谐激光器的起始扫描波长、终止波长、扫描速度的输入, 采集卡的采样速率也可以通过输入控件进行设置, 信号通道下拉菜单可以对信号的输入通道进行选择.此外, 为了提高数据的读取效率, 设置了用于调整采样段长与采样段数的输入控件. 为了直观地显示光谱信息, 图中右侧的4个波形图分别用于显示原始采样光谱、重采样后的光谱、重采样光谱的频谱特性图以及还原后传感器的干涉光谱. 理论上可以做到全部传感器光谱的显示, 由于目前复用规模较小, 为了清晰地显示单个光谱的变化情况, 显示面板中只显示了单个传感器光谱的恢复, 之后会考虑进行多个传感器光谱的同时处理, 利用还原光谱显TLSCPCPPCPDDAQBPDCIRCPCPCP CPFP1FP2FP3CP CP1%1%50%50%99%99%50%50%95%95%95%50%5%5%5%50%TLS: Tunable laser source PC: Polarization controller CP: Coupler CIR: CirculatorPD: Photoelectric detectorBPD: Balanced photoelectric detectorTLS图 7 实验搭建的FMCW 系统Fig. 7 FMCW system configuration in experiment9 期郑洪坤等: 干涉型光纤海洋参数传感器的分布式测量方法研究1945示控件作为带通滤波的参数选择参考, 构建多个传感器光谱滤波参数数组, 实现多个传感器光谱同时恢复.图9给出了数据采集处理软件的后面板, 后面板中对数据的主要操作包括采集卡配置、信号重采样、FFT频谱分析、IFFT光谱还原以及光谱存储几个部分, 这3个过程都涉及到大量的数据操作,开始时采用了LabView内置的VI函数对光谱数据进行处理, 由于光谱数据量较大, 处理效率较低. 之后改用LabView内置的MATLAB脚本VI函数作为数据处理函数, 大大地提高了数据处理速度. 本实验中利用参考干涉仪作为参考时钟对传感光谱进行等频率重采样, 为了方便信号采样, 将时钟信号减去基值后通过比较器将波形从正弦波转换为方波, 当方波两个相邻采样点出现正负跳变时, 采集一个传感信号点, 通过该种方法可以实现快速的传感光谱重采样. 利用FFT对重采样的信号进行频谱特征分析, 之后通过矩形窗截取传感光谱的特征频谱, 实现传感器光谱的恢复.4 实验验证在所设计的大容量传感器复用系统中进行了应变和盐度实验. 本文侧重于分布式干涉式光纤传感器的实现, 因而选取了应变模拟压力的测量效果,海洋的压力通过增敏结构以应变的形式传递到光纤传感器结构上. 在系统中接入了3个传感器, 传感器1和传感器3为常见的基于单模−空心−单模结构的光纤FPI应变传感器, 该传感器通过在单模光纤中间熔接一段空心光纤制作; 传感器2为利用单模光纤错位熔接制作的双FPI级联的温盐传感器,该传感器的制作方法可以参考本课题组的论文[12].首先将传感器接入到FMCW系统中, 经过采集软件的重采样之后, 得到的复合光谱如图10所示.之后用FFT分析了复合光谱的频率特性, 图11展示出了光谱的频谱特性, 子图中给出了接入3个传感器的频谱情况, 对应整体频谱中蓝色椭圆圈出的部分. 可以看出, 由于本方案中采用的波长扫描范围较大, 所以光谱的频率分辨力较高, 可以区分同一传感器内的不同反射端面. 图中紫色的特征峰值是由于光纤法兰连接处的反射造成的. 可以明显地看出, 传感器3的光强远大于传感器1和传感器2的光强, 这是为了能够区分传感器位置. 传感器3接入的光为95%, 传感器3的反射光强度接近前两个传感器的20倍, 且3个传感器是等间隔分布的,Data acquisition and processing software图 8 数据采集处理软件前面板Fig. 8 Front panel of the data processing software采集卡配置光谱重采样频谱分析光谱还原光谱存储图 9 数据处理软件后面板Fig. 9 Back panel of the data processing software1946自 动 化 学 报49 卷通过这种方法可以快速地找出系统中3个传感器的特征频率. 图中绿色的特征频率是由于传感器以及法兰之间的反射光拍频形成的.图12给出了传感器的应力测试系统, 通过三维位移滑台用于固定光纤, 铁架台用于悬挂光纤,将砝码悬挂在光纤自由端, 用于给传感结构施加定量的应力. 在弹性范围内, 光纤的应力和所施加的质量之间存在线性对应关系. 因为砝码的质量精度可以做到很高, 本文采用砝码悬挂法对光纤实现精确的应变控制.对传感器中传感器1进行应力测试后, 从数据处理软件上得到了不同应变下的光谱, 对光谱数据进行了处理. 对获取的干涉光谱进行平滑与寻峰操作, 得到了不同质量下的干涉峰值, 对不同质量下的干涉峰值进行拟合, 得到的拟合结果如图13(a)所示, 可以看出, 随着所施加砝码质量的增加, 干涉光谱的峰值波长表现出红移响应, 传感器的灵敏度可以达到23.35 pm/g, 拟合线性度可以达到0.997.图13(b)给出了传感器1在同一质量下连续监测38次的波长变化情况, 测量标准差(Standard devi-0.60.40.20−0.2−0.4−0.6V o l t a g e /V0.10.2Time /s0.30.40.50 g spectrum图 10 重采样后的复合传感光谱Fig. 10 Composite sensing spectrumafter resampling3.91.6 × 1051.2 × 1058.0 × 1044.0 × 1044.913Frequency /10 HzFrequency /10 HzFrequency /HzFrequency /10 Hz4.9147.0667.0678.8868.8878.888A m p l i t u d e /a .u .A m p l i t u d e /a .u .2.61.303A m p l i t u d e /a .u .210A m p l i t u d e /a .u .86420×10×10×100 2 × 1054 × 1056 × 1058 × 1051 × 106图 11 重采样光谱的频谱图Fig. 11 Frequency spectrum of theresampled spectrum传感结构光纤位移滑台铁架台图 12 光纤应力特性测试装置Fig. 12 Strain characteristic test device ofthe optical fiberP e a k w a v e l e n g t h /n mP e a k w a v e l e n g t h /n mSalinity /‰(a)Number of points(b)图 13 应力传感器响应特性((a)不同质量下谐振波长拟合效果; (b)固定质量下传感器波长监测)Fig. 13 Responses of the strain sensor ((a) Wavelength fitting result under different weights; (b) Wavelengthrecord under a fixed weight)9 期郑洪坤等: 干涉型光纤海洋参数传感器的分布式测量方法研究1947ation, SD)可以达到40.85 pm, 这可能是由于环境波动以及光源抖动等因素造成的.之后对双FPI级联的温盐传感器的盐度(折射率)响应特性进行测试, 将传感器2放置于设计的盐度传感平台上. 通过胶头滴管向传感平台一侧滴加盐水, 通过吸水纸从另一侧吸收盐水, 将待测浓度的盐水进行3次冲刷用于减小浓度差的影响. 本方案中采用吸水纸的原因在于盐水的表面张力相对于有机溶液较大, 盐水无法可靠浸入传感结构(或者传感器的响应时间较长), 影响测试结果的准确性. 在实际应用中不需要更换液体, 只需要保证待测液体浸入到传感器即可, 可以考虑事先将传感器结构浸泡于有机溶液中. 由于本传感器结构较小,浸泡需要的有机溶剂较少, 对实际测量产生的影响可以忽略, 测试环境由图14给出. 盐度测试采用的是海洋国家计量中心生产的中国系列标准海水.胶头滴管传感结构盐度传感平台图 14 传感器盐度特性测试装置Fig. 14 Salinity characteristic testdevice of the sensor图15给出了传感器的光谱情况, 图15(a)表示传感器的原始光谱, 这包含两个FPI传感器的混叠光谱, 通过带通滤波器将两个传感器的光谱进行恢复, 对盐度敏感的传感器光谱在图15(b)中给出,对温度敏感的传感器光谱在图15(c)中给出. 可以看出, 使用带通滤波器可以很好地区分两个传感器光谱.本实验中仅对盐度响应特性进行测试, 对不同盐度下的响应光谱进行了分析. 分析结果在图16中给出, 对光谱的特征峰值与盐水浓度进行了线性拟合, 光谱随着盐度的增加表现出右移响应. 传感器的盐度灵敏度可以达到242.58 pm/‰, 拟合线性度可以达到0.9996, 传感器的盐度和波长之间具有很好的响应特性. 该传感器的盐度灵敏度与文献[17]基本是一致的, 可以认为传感器的性能不受到复用系统影响. 传感器随盐度变化的波长移动量达到9.7 nm, 光谱移动量接近光谱周期的2倍, 采用光谱峰值追踪法无法进行有效的光谱处理. 本次实验中, 结合经验法对光谱进行寻峰, 之后的实验可以考虑采用干涉光谱腔长解调技术对光谱进行解调[12],就可以实现大动态范围、高分辨力的光谱解调.图17给出了传感器在同一盐度下光谱特征峰值连续监测的效果, 通过计算得到该传感器的波长标准差为20.68 pm, 对应盐度的标准差为0.085‰.1.8 × 10−1.3 × 10−9.0 × 10−4.5 × 10−(a)Voltage/V1.4 × 10−1.0 × 10−7.0 × 10−3.5 × 10−(b)3.0 × 10−1.5 × 10−−1.5 × 10−−3.0 × 10−(c)Voltage/VVoltage/VWavelength /nm图 15 传感器2的光谱分解效果Fig. 15 Spectrum decomposition of sensor2Peakwavelength/nmWeight /g图 16 传感器2盐度响应特性拟合Fig. 16 Salinity response characteristicfitting result of sensor 21948自 动 化 学 报49 卷。
基于异构多核的多类型DAG任务的响应时间分析
第43卷 第6期2020年6月计 算 机 学 报CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSVol.43No.6June2020收稿日期:2019 08 30;在线出版日期:2020 03 06.本课题得到国家重点研发计划(2018YFB1702003)、国家自然科学基金(61602104,61972076,U1908212,61871107)及兴辽英才计划(XLYC1902017)资助.常爽爽,博士研究生,主要研究方向为嵌入式实时系统、并行计算.E mail:1610539@stu.neu.edu.cn.赵栩锋,硕士研究生,主要研究方向为物联网、嵌入式实时系统.刘震宇,硕士研究生,主要研究方向为物联网、嵌入式实时系统.邓庆绪(通信作者),博士,教授,中国计算机学会(CCF)会员,主要研究领域为物联网、嵌入式实时系统.E mail:dengqx@mail.neu.edu.cn.基于异构多核的多类型犇犃犌任务的响应时间分析常爽爽 赵栩锋 刘震宇 邓庆绪(东北大学计算机科学与工程学院 沈阳 110004)摘 要 由于异构多核并行架构能够利用不同体系结构的优势来提供更高的性能,近年来受到了广泛的关注.本文是对异构多核平台上多类型DAG(DirectedAcyclicGraph)任务的最坏响应时间进行分析.多类型DAG是一种任务内并行模型,其中包含不同类型的节点,每个节点必须在其指定类型的处理器内核上执行.传统的研究在分析多类型DAG任务的最坏响应时间时高估了节点受到的阻塞,导致得到的响应时间上界过于悲观.为此,我们首先提出了一种新的多类型DAG任务转化算法,该算法通过将节点拆分成单位节点,并在不破坏原有依赖关系的基础上按照单位节点分配策略在单位节点之间增加新的边,构成一个新的多类型DAG任务,从而减少每个节点可能并行执行的节点个数,降低被阻塞时间.在该转化算法的基础上,我们提出了一个新的最坏响应时间分析方法,用来验证支持异构并行计算的多类型DAG任务的可调度性.通过对随机生成的多类型DAG任务进行的实验表明,我们提出的最坏响应时间上界比现有方法的精确度提高20%以上.关键词 异构平台;多核嵌入式系统;实时调度;响应时间分析;多类型DAG任务中图法分类号TP399 犇犗犐号10.11897/SP.J.1016.2020.01052犚犲狊狆狅狀狊犲犜犻犿犲犃狀犪犾狔狊犻狊狅犳犜狔狆犲犱犇犃犌犜犪狊犽狊狅狀犎犲狋犲狉狅犵犲狀犲狅狌狊犕狌犾狋犻 犆狅狉犲狊CHANGShuang Shuang ZHAOXu Feng LIUZhen Yu DENGQingXu(犇犲狆犪狉狋犿犲狀狋狅犳犆狅犿狆狌狋犲狉犛犮犻犲狀犮犲犪狀犱犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵,犖狅狉狋犺犲犪狊狋犲狉狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔,犛犺犲狀狔犪狀犵 110004)犃犫狊狋狉犪犮狋 Heterogeneousmulti coresandparallelarchitectureshaverecentlygainedmuchattentionowingtoutilizethestrengthofdifferentarchitecturesforofferinghigherperformance.Thispaperanalyzestheworst caseresponsetimeoftypedDAGtasksonheterogeneousmulti coreplatforms,i.e.,atypedDAGtaskcontainsdifferenttypesofvertices,andtheworkloadofeachvertexmustexecuteonitsparticulartypeofcores.Bindingcodesnippetsofaprogramtoaspecifictypeofcoresisacommonoperationinheterogeneousmulti coresschedulingandcanbeeasilyimplementedinmainstreamparallelprogrammingframeworksandoperatingsystems.Inrecentyears,scholarsdomesticandoverseashavemadegreatprogressintheresearchofheterogeneousparalleltaskschedulingwithreal timeconstraints.However,therearestillmanyproblemswiththeexistingresearchresults.ThetraditionalresearchoverestimatedtheinterferenceoftheverticesintheDAGwhenanalyzingtheworst caseresponsetimeoftypedDAGtasks,leadingtotheupperboundofpessimisticresponsetime.Forthisreason,weproposeatypedDAGtransformationalgorithm,whichcanobtainanewDAGtaskbyaddingextraedgesonthebasisofretainingthedependencybetweentheoriginalvertices,soastoreducethenumberofverticesthatcanbeexecutedinparallelforeachvertexandreducethepossibilityofeachvertexbeingblocked.Themainideaofthealgorithmistodivideverticesintomultipleunit nodesandassignunit nodestodifferentsetsofparallelunit nodesaccordingtotheprincipleofminimizingtheincrementofblockingtime.Whenallunit nodesintheDAGareallocated,theconversionofDAGtaskscanberealizedbyconnectingadjacentsetsofparallelunit nodeswithedges.Basedonthistransformationalgorithm,weproposeanewworst caseresponsetimeanalysismethodtoverifytheschedulabilityoftypedDAGtasksthatsupportheterogeneouscomputing.AcomparisonofrandomlygeneratedDAGtasksshowsthattheaccuracyofournewworst caseresponsetimeismorethan20%higherthantheexistingbounds.Basedontheactualheterogeneoushardwaredeviceplatform,wecarriedoutexperimentsontheactualtypedDAGtasktoevaluatethecorrectnessofthenewworst caseresponsetimeupperboundDTAproposedbyusinthepracticalapplication.Theexperimentalresultsshowthatthetheoreticaltimeobtainedbyourworst caseresponsetimeanalysismethodisalwaysgreaterthantheactualrunningtime,sothenewresponsetimeupperboundDTAproposedbyusissafeandreliable.Theresearchinthispaperhasapositivesignificancetoimprovetheabilitytocomputetheworst caseresponsetimeofthetypedDAGtaskinheterogeneousmulticoresplatform.OurfutureworkwillfocusonextendingtheexistingresponsetimeanalysismethodstoanalyzetheresponsetimeupperboundofmultipletypedDAGtasks.Atthesametime,wewillstudyamoreefficienttypedDAGtasktransformationalgorithm,whichcanrealizeDAGtasktransformationinashortertime,andtheresultisapproximatetotheupperboundofresponsetimeproposedbyus.犓犲狔狑狅狉犱狊 heterogeneousplatform;multi coreembeddedsystem;real timescheduling;responsetimeanalysis;typedDAGtasks1 引 言为了满足日益增长的计算性能需求,并行硬件架构已成为多核嵌入式领域的主流.并行编程模型是利用这些体系结构性能的基础.近年来,国内外学者对具有实时性约束的并行任务调度问题的研究取得了很大的进展[1].一些研究人员开发了多种并行编程范例,如MPI[2]、OpenMP①以及并行编程语言CilkPlus[3].所有这些并行编程范例目前都支持任务内并行,即任务由多个可以同时执行的并行代码部分组成.DAG任务模型是一种很有前景的任务内并行程序模型.它的实时调度与分析在实时高性能计算领域[4 13]得到了广泛的关注.此外,由于异构硬件体系结构能够利用不同硬件特有的处理能力,并能提供比同构体系结构更高的性能和效率,受到人们越来越多的关注.通常情况下,异构硬件架构由性能和功能不对称的设备组成,这些设备将低功耗通用多核处理器(称为主机)与专用的协处理器(例如Cell/BESPUs)或数据并行加速器(例如FPGAs)集成在一起,如NVIDIATegraX1[14]和XilinxUltraScale[15].目前的并行编程语言倾向于支持异构多核.例如,在OpenMP中,proc_bind子句可用于指定线程到某些处理内核的映射.在OpenCL②中,clCreateCommandQueue函数可用于为某些设备创建命令队列.在本文中,我们研究在异构多核处理器上实时调度多类型DAG任务,任务中的每个节点被显式地绑定到特定类型的处理器内核上执行.将程序的代码片段绑定到特定类型的内核是异构多核调度中的一种常见操作,很容易在主流并行编程框架和操作系统中实现.文献[16 18]研究了基于异构平台下的多类型DAG任务的响应时间分析问题.这些研究是在work conserving算法下对多类型DAG任务进行调度,具体的响应时间分析方法如下.文献[16]第一次提出了一般的多类型DAG任务模型的响应时间上界,但是该上界非常悲观.文献[17]中提出了对具有约束的多类型DAG任务模型的响应时间分析策略.文献[18]提出了两个新的响应时间上界,其中一个上界在精度上优于文献[16]中的算法,另一个上界通过更加详细地分析DAG任务图结构信息,显著提高了响应时间的分析精度.然而文献[18]的响应时间分析方法依然非常悲观,因为在分析每条路35016期常爽爽等:基于异构多核的多类型DAG任务的响应时间分析①②Openmpapplicationprograminterface,version5.0.http://www.openmp.org2018OpenCL.https://www.khronos.org/opencl/径的最坏响应时间时,它考虑了路径上节点受到已经完成或尚未执行的同类型不同路径上节点的干扰,这显然是不必要的.文献[19]通过将每个DAG任务分解为一组具有人为设置的释放时间和截止日期的独立子任务,进一步分析了多类型DAG任务的调度问题.本文的目的是对多类型DAG任务进行研究,得到一个更加精确的响应时间上界.针对先前工作中存在的问题,我们提出了一种新的多类型DAG任务转换策略,在保留DAG任务中节点原有依赖关系的基础上,通过增加新的边对原DAG任务进行转换,转化后得到的新的DAG任务中每个节点可能受到阻塞时间的计算会更加精确.基于该DAG转化策略,我们提出了一种新的最坏响应时间分析方法,用于验证支持异构计算的多类型DAG任务的可调度性.通过对随机生成的多类型DAG任务进行的实验表明,我们提出的新的最坏响应时间上界比现有的方法精确度提高20%以上.本文第2节论述相关工作;第3节介绍系统模型;第4节列举现有的最坏响应时间分析方法,并分析这些响应时间上界中存在的问题;第5节提出一种新的DAG转换策略;第6节描述一种新的多类型DAG任务的最坏响应时间分析方法;第7节将我们的方法与现有响应时间分析策略进行实验,验证我们提出的新方法的优越性以及正确性;最后,第8节对全文进行总结,并给出今后的研究方向.2 相关工作为了满足日益增长的处理器性能需求,并行异构硬件体系结构成为嵌入式实时领域的主流.基于DAG建模的应用程序调度问题是并行编程模型的基础,也是实现高性能的关键.文献[20 21]提出了经典的一般DAG任务(任务内部只包含一种类型的节点)的响应时间上界.在文献[20 21]的基础上,大量国内外学者针对一般DAG任务的响应时间上界进行了深入研究.在早期的工作中,对于一般DAG任务模型的调度策略分为直接调度策略和基于模型转换的调度策略.在直接DAG调度策略中,在不需要了解任务内部结构的情况下,直接将优先级分配给节点,包括全局调度策略[9,12,22]、联合调度策略[7,11,23 24]、划分调度策略[8]以及条件节点调度策略[22,25].基于模型转换的调度策略是对每个DAG任务的内部结构进行离线分析.在DAG任务中,任何优先级约束都是通过为每个独立的节点分配中间的释放时间和最后截止期来实现的,从而保证它们的独立执行,因此在下一个节点释放之前,前面的所有节点必须完成调度.该方法将并行DAG任务调度的难点分解为顺序多核调度[3,26 27].文献[16]提出了对多类型DAG任务调度的最坏响应时间分析的早期研究,该文提出的响应时间上界非常悲观,而且存在非自持续性问题,即当内核数量增加时,最坏响应时间反而可能会增加.文献[18]针对该任务模型进行进一步的研究,提出了两个新的最坏响应时间上界.第一个上界在不增加时间复杂度的情况下提高了文献[16]中响应时间上界的精度,并解决了非自持续性问题.第二个上界研究了多类型DAG任务的内部结构信息,进一步提高了响应时间上界的精度,但计算开销比较大.然而,文献[18]中提出的响应时间上界仍然十分悲观,因为当分析每条路径的最坏响应时间时,它考虑了来自已经完成或尚未执行的不同路径上的同类型节点带来的阻塞时间,而这些阻塞不一定发生.文献[17]对具有约束的多类型DAG任务模型进行了响应时间分析,该DAG任务模型有且只有两种类型的节点(其中一种类型有多个节点,这些节点可以在多核主处理器上执行;另一种类型只有一个节点,该节点在一个单核加速处理设备上执行,称为犗犳犳犾狅犪犱节点).文献[17]提出了一个模型转化算法,通过对多类型DAG任务进行转换,使与犗犳犳犾狅犪犱节点潜在并行执行的节点集转化为在DAG图结构中与犗犳犳犾狅犪犱节点并行,并在该转换算法的基础上提出了响应时间上界的分析方法.除此之外,先前也存在大量文献研究不同工作负载在特定处理器上执行的调度问题,例如包含处理集约束[28 29]、区间处理集约束[30 31]和树层次结构处理集约束[32].国内外学者在异构多核处理器上对具有工作负载跟处理器绑定约束的独立任务的调度做了大量的研究,文献[33 34]对这项工作进行了全面的综述.3 系统模型3 1 平台模型本文讨论的问题基于由犓种类型的处理器组成的异构多核平台, ={犆1,…,犆犓},犆犽(犽∈[1,犓])表示第犽种类型的处理器内核集合.我们用犿犽来表示第犽种类型的内核个数,即犿犽=|犆犽|.当4501计 算 机 学 报2020年={犆1,犆2}且犿2=1,其他参数不变时,我们的平台模型退化成文献[17]中研究的模型.3 2 任务模型本文研究的多类型DAG任务模型可以表示为犌=(犞,犈,Γ,犮),其中犞表示所有节点的集合,犈表示所有边的集合.每个节点狏犻∈犞代表一段连续执行的代码.每条边(狏犻,狏犼)∈犈代表节点狏犻和狏犼存在前驱后继关系.类型函数Γ:犞 用来定义每个节点的类型.我们用Γ(狏犻)∈犓来表示节点狏犻的类型,例如Γ(狏犻)=犽表示节点狏犻必须在类型为犽的处理器内核集合犆犽上执行.权重函数犮:犞× +0用来定义每个节点的最坏响应时间,例如,类型为犽的节点狏犻在犆犽上的执行时间最多为犮(狏犻).如果存在一条边(狏犻,狏犼)∈犈,那么称节点狏犻是狏犼的前驱节点,并且狏犼是狏犻的后继节点.这表示狏犼直到狏犻完成以后才可以执行.狆狉犲(狏犻)和狊狌犮(狏犻)分别用来表示节点狏犻的前驱节点集合和后继节点集合.如果在犌中存在一条从狏犻到狏犼的路径,则称狏犻是狏犼的祖先节点,狏犼是狏犻的后代节点.我们用犪狀狊(狏犻)和犱犲狊(狏犻)分别表示狏犻的祖先节点集合和后代节点集合.没有祖先的节点称为源节点狏src,没有后代的节点称为汇聚节点狏snk.为了不失一般性,我们假设犌中有且只有一个源节点和一个汇聚节点.当犌中有多个源节点(汇聚节点)时,可以在犌中加入一个虚拟的执行时间为0的源节点(汇聚节点)使其与所有的源节点(汇聚节点)连接以满足我们的模型.当一条路径犾={狏1,狏2,…,狏狇}包含源节点和汇聚节点时,我们称这条路径为完整路径.我们用犔来表示犌中所有完整路径的集合,犔={犾1,犾2,…,犾狀}.犾max用来表示犌中的最长路径.犾犲狀(犾)表示路径犾的长度,犌中最长路径犾max的长度可以用犾犲狀(犌)表示,计算公式如下:犾犲狀(犾)=∑狏∈犾犮(狏),犾犲狀(犌)=max犾∈犔{犾犲狀(犾)}. 12)如图1所示是一个多类型DAG任务,它包含两种类型的节点,类型1的节点用浅灰色表示,类型2的节点用深灰色表示.每个节点的最坏执行时间用节点旁的数字表示.最长路径为犾max={狏0,狏1,狏4,狏8,狏11,狏12},最长路径长度为犾犲狀(犾max)=10,犾犲狀(犌)=犾犲狀(犾max)=10.3 3 调度模型我们研究的任务模型是在异构平台 上调度多类型DAG任务犌.当节点狏犻所有的前驱节点都执行结束时,我们说狏犻是待执行节点.假设节点狏犻的类型为犽,狏犻必须在处理器内核集合犆犽上执行.在本篇论文中,我们基于work conserving调度算法对多类型DAG任务犌进行响应时间分析,即当类型为犽的节点狏犻是待执行节点时,犆犽中不允许有空闲的内核.该调度策略的伪代码如下.算法1. work conserving调度算法.输入:DAG任务犌输出:任务犌的响应时间1.WHILE犌中存在类型为犽的待执行节点狏犻2. IF犆犽中存在空闲的内核犮犼3. 在犮犼上执行狏犻4. ENDIF5.ENDWHILE本文的目标是找到多类型DAG任务犌的最坏响应时间的安全上界,可以表示为汇聚节点狏snk的完成时间和源节点狏src开始执行时间的差.4 最新研究方法及其悲观性分析本节首先介绍多核响应时间分析方法的基础理论,然后对现有的异构多核的响应时间分析方法进行介绍,最后分析这些方法的悲观性.现有的基于异构平台的多类型DAG任务的响应时间分析方法都是基于work conserving调度算法.该调度算法同样适用于同构多核平台下的单一类型的DAG任务.本文以多类型DAG任务犌作为被分析任务进行阐述.4 1 同构平台下犇犃犌任务的响应时间分析文献[21]提出了犿个内核的同构处理器平台下的基于work conserving调度策略的单类型DAG任务的经典响应时间上界.犚hom(犌) 犾犲狀(犌)+狏狅犾(犌)-犾犲狀(犌)犿(1)式(1)中不等式右侧第2项表示犌中最长路径上节点被阻塞的时间.当最长路径上的节点狏犻的所有前驱节点已经完成但是犆犽中没有空闲的处理器内核时,我们称狏犻被其他节点阻塞.55016期常爽爽等:基于异构多核的多类型DAG任务的响应时间分析4 2 异构平台下犇犃犌任务的响应时间分析文献[16]第一次提出了异构平台 下基于work conserving调度策略的多类型DAG任务犌的响应时间上界,如下所示.犚(犌) 犾犲狀(犌)+∑犽∈犓狏狅犾犽(犌)犿犽-犾犲狀(犌)max犽∈犓{犿犽}(2)狏狅犾犽(犌)表示犌中类型为犽的节点的最坏执行时间之和,狏狅犾犽(犌)=∑Γ(狏犻)=犽犮(狏犻).文献[18]进一步改进了文献[16]的响应时间上界.犚(犌) max犾∈犔{珟犚(犾)}(3)珟犚(犾)表示任务犌中完全路径犾∈犔的响应时间,可以通过两种方式进行计算,分别为式(4)和式(5).珟犚(犾)=犾犲狀(犾)+∑犽∈犓狏狅犾犽(犌)犿犽-∑狏犻∈犾犮(狏犻)犿Γ(狏犻)(4)犿Γ(狏犻)表示可以执行类型为Γ(狏犻)的节点的处理器内核个数.式(3)和式(4)给出的犚(犌)的计算方法可以在多项式时间内完成.珟犚(犾)=犾犲狀(犾)+∑犽∈犓∑狏犻∈IVS(犾,犽)犮(狏犻)犿犽(5)IVS(犾,犽)表示任务犌中类型为犽但是与路径犾上类型为犽的节点不在同一条路径上的节点集合.如式(5)所示,珟犚(犾)包括两个部分:路径犾的长度以及路径犾上所有节点被阻塞的时间之和.文献[18]认为该集合中的节点具有潜在的可能性会与路径犾上类型为犽的节点抢夺处理器的使用权,因此可能会阻塞路径犾上类型为犽的节点的执行.式(3)和式(5)给出的犚(犌)的计算方法可以在伪多项式时间内完成.文献[17]提出了一种针对异构平台下两种类型节点的DAG任务(一种类型有多个节点在多核主处理器上运行,另一种类型只有一个节点在单核加速设备上运行)的最坏响应时间分析方法.作者根据加速设备上运行的节点不会阻塞主处理器上的节点这一特点,提出了一个DAG转化算法使得加速设备上的节点尽可能跟主处理器上的节点并行执行,从而减少主处理器上节点的响应时间,获得更加精确的响应时间上界.4 3 现有的响应时间分析方法中存在的问题尽管现有的研究已经为异构处理器平台上的多类型DAG任务提供了多个有效的响应时间分析方法,但是这些方法仍存在不足之处.例如,文献[17]关注一种特殊的多类型DAG任务的研究,该DAG任务中只有两种类型的节点,并且其中一种类型只有一个节点,因此具有很大的局限性.文献[16]和[18]研究一般的多类型DAG任务模型(参见第3节).文献[18]中提出的第一种响应时间计算方法(3)和(4)在精度上明显优于文献[16]中的式(2),并解决了文献[16]中存在的非自持续性问题.文献[18]中的第二种响应时间计算方法(3)和(5),进一步提高了响应时间的上界的分析精度,但它仍然是非常悲观的.正如式(5)所示,每条路径犾的响应时间由路径犾的长度和路径上节点受到节点集合∪犽∈犓IVS(犾,犽)内节点阻塞的时间之和两部分组成.然而IVS(犾,犽)在式(5)中的定义高估了可能对路径犾中的节点造成阻塞的节点数量,这将在计算路径犾的响应时间时引入过多的阻塞时间.事实上,IVS(犾,犽)中的所有节点并非都可以对路径犾上同类型节点造成阻塞.也就是说,如果狏犼在路径犾上的同类型节点狏犻开始执行之前已经完成,或者狏犼在狏犻完成之后才开始执行,则节点狏犼不会阻塞狏犻.此外,在work conserving调度算法下,如果与狏犻并行执行的节点数小于类型为犽的内核数犿犽,则这些节点可以与狏犻同时执行,不会对狏犻造成阻塞.以图1中的任务为例,因为在文献[18]中,多类型DAG任务由work conserving算法进行调度,图1中DAG任务犌的节点可能的执行顺序如图2所示.图2 犌work conserving行顺序如图1所示,多类型DAG任务犌中存在路径犾1={狏0,狏1,狏4,狏7,狏8,狏11,狏12},根据文献[18]有IVS(犾1,1)={狏3,狏6,狏7}以及IVS(犾1,2)={狏2,狏5,狏9,狏10}.根据路径的响应时间计算式(5)可知珟犚(犾1)=犾犲狀(犾1)+∑狏犻∈IVS(犾1,1)犮(狏犻)犿1+∑狏犼∈IVS(犾1,2)犮(狏犼)犿2=18.5.由于多类型DAG任务犌是由work conserving算法进行调度,如图2所示,路径犾1中的节点狏4开始执行时,IVS(犾1,2)中的节点狏2已经完成,因此狏2不会对狏4造成阻塞.所以更准确的犾1响应时间是犚(犾1) 18.5-犮(狏2)/犿2=16.5.因为文献[18]中的第二种响应时间计算方法式(3)和式(5)是分别计算犌中每条路径的响应时间,随后从中选取最大的响应时6501计 算 机 学 报2020年间的数值作为整个DAG任务的最坏响应时间,所以在计算每条路径的响应时间时引入不必要的阻塞时间会最终导致DAG任务犌的最坏响应时间过于悲观.5 多类型犇犃犌任务转化算法通过上一节的分析,我们可以知道每条路径犾的响应时间计算分为两部分:一部分是路径犾的长度,另一部分是路径犾上的节点被阻塞的时间.因此提高节点受阻塞时间的计算精度是我们工作的重点.现有的异构多核DAG任务响应时间计算方法悲观的主要原因在于高估了每条路径犾上节点受到的阻塞,这些阻塞来自于DAG任务中其他路径上可能会与路径犾上同类型节点竞争处理器内核的节点集合.在这一节我们提出一种多类型DAG任务转化算法,通过对DAG任务的内部结构进行分析,在不破坏节点原有依赖关系的基础上加入新的边,减少DAG任务中每条路径犾上同类型节点竞争处理器内核的节点个数,以减少每条路径犾上节点的被阻塞时间.5 1 节点拆分多类型DAG任务转化算法的第一步是将多类型DAG任务犌中的每个节点(除了狏src和狏snk)拆分为单位执行时间的节点(执行时间为1,简称为单位节点).如图3所示,我们使用狏犻,犼来表示节点狏犻的第犼个单位节点.单位节点的数量等于原节点狏犻的最坏执行时间,并且单位节点之间由表示依赖关系的边连接.一个单位节点只能在前驱节点完成后执行.3 图4 图1中DAG任务犌上节点被拆分后的DAG任务犌′犌的每个节点都可以被分割成与狏src和狏snk相连的单位节点,从而构成一个新的DAG任务犌′.图4为图1中DAG任务的每个节点(除了狏src和狏snk)被拆分为单位节点后的新的多类型DAG任务犌′.节点拆分是为了下一步确定单位节点并行连接的节点集合做准备.由于DAG任务中的节点是以整数时间为单位执行的,因此我们将节点拆分为多个单位节点是合法的.当多类型DAG任务中除了源节点和汇聚节点以外的所有节点的最坏响应时间具有最大公约数犲时,我们可以将犲个单位时间作为最小执行单元进行拆分,这样可以大规模减少拆分后多类型DAG任务犌′的规模.我们根据节点的最坏执行时间,对节点进行拆分.当节点的实际执行时间小于最坏执行时间时,剩余未执行的单位节点的执行时间为零,不会消耗处理器资源.5 2 多类型犇犃犌任务转化策略在前面的步骤中,DAG任务犌通过节点拆分转换为新的DAG任务犌′.接下来,我们提出一个DAG任务转化策略,通过增加新的边来缩小可能会导致每个单位节点被阻塞的节点集合.在这里我们给出一个新的定义———并行节点段.定义1(并行节点段). 假设在犌′中存在犙(犌′)个并行节点段犛γ(0 γ 犙(犌′)),犙(犌′)=犾max-犮(狏src)-犮(狏snk)+2.所有的并行节点段之间是串行关系.每个并行节点段犛γ内包含多个并行的单位节点,犛γ={狏1,1,…,狏狆,狇}.犙(犌′)表示犌′中最长路径上节点(包括单位节点、源节点以及汇聚节点)的个数.如图5所示,由于任务犌′中最长路径上节点个数为9,所以有9个并行节点段.通过DAG任务转化策略,犌′最终会被转化为多个并行节点段犛γ串行相连的形式,来自不同并行节点段的单位节点之间不会相互阻塞.每个犛γ内部的单位节点是并行关系,所以在响应时间计算阶段,我们只需要考虑每个并行节点段内部相同类型单位节点之间的阻塞.因此,下一步我们需要解决的问题是如何将单位节点分配给不同的并行节点段犛γ.5.2.1 多类型DAG任务转化算法算法2给出了将单位节点分配到不同并行节点段的伪代码.分配算法的主要思想是在不违反节点间依赖关系的基础上,为每一个单位节点狏犻,犼分配尽可能大的并行节点段的可分配范围,然后从可分配的并行节点段范围内找到一个最佳的并行节点段犛γ从而完成狏犻,犼的分配.我们通过图5举例描述图4中任务犌′的单位节点分配过程.75016期常爽爽等:基于异构多核的多类型DAG任务的响应时间分析。
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姓名(汉语拼性别职称音排序)朱志良男教授周福才男教授张伟男副教授张爽女副教授张吉良男副教授于瑞云男副教授于海男副教授杨广明男教授王兴伟男教授谭振华男副教授宋杰男副教授任涛男副教授刘园女副教授刘国奇男副教授李丹程女教授姜琳颖女副教授姜慧研女教授郝培锋男教授韩春燕女副教授郭贵冰男副教授高天寒男副教授董傲霜女副教授代钰女副教授程维男副教授陈东明男教授研究方向信息整合与中间件技术、多媒体信息处理、虚拟现实及地理信息系统、混沌分形与数据压缩网络与信息安全、可信计算、电子商务安全的关键技术信息安全、多媒体信息处理、图像处理大数据、移动社交云、软件工程信息安全,智能设备/嵌入式系统安全,近似计算在人工智能/大数据/图像处理中的应用无线传感器网络、参与式感知技术、移动互联网、虚拟现实技术复杂网络,混沌,非线性动力系统信息安全技术、嵌入式系统分布式网络安全、网络信任管理、云存储安全信息整合,数据仓库计算机网络通信及加密算法电子商务,信任机制,信誉系统,激励机制移动互联网,社会计算,大数据分析信息系统工程、软件架构嵌入式系统、计算机网络图像处理,模式识别,计算机辅助诊断软件工程,工业过程数学模型研究,系统仿真技术,人工智能识别及分析方法研究,社会安全动态视频识别方法与系统研究,计算机应用,高速公路道桥隧质量评估方法及计算机系统研究等信息系统工程、分布式系统、嵌入式系统、网络通信推荐系统、社交网络分析、信任计算、数据挖掘下一代互联网及网络安全虚拟现实技术服务组合;服务QoS管理复杂网络信息处理与安全邮箱zzl@zhoufc@zhangjl@yury@yuh@yanggm@ wangxw@ tanzh@songj@rent@ liuyuan@ liuguoqi@ lidc@jiangly@ jianghy@haopeifeng@hancy@guogb@gaoth@ dongas@daiy@ chengw@ chendm@。
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工程与环境检测技术 及智能仪器
计算机自动测试技术
嵌入式计算机系统
秦皇岛分校
才书训 男 教授 计算机科学与技术 人工智能
EDA技术应用
图像处理与识别
电子科学与技术研究所 马学文 女 副教授
电路与系统 智能控制
数字信号检测与处理 EDA技术应用
电子技术应用
电子科学与技术研究所 王 旭 男
教授
电路与系统
智能化信息检测与处 理
盲信号分离技术
电子科学与技术研究所 赵丽红 女 副教授
电路与系统 生物特征识别
图像处理与识别 智能信息处理
电力系统有源滤波器 的研究
软开关电力变换回路 及控制方式
电力系统及其自动化 、电力电子与电力传 电能质量分析与控制 电力系统SCADA技术
动
电力系统优化运行控 制
智能过程控制
电力系统及其自动化 、电力电子与电力传
动
微型燃气轮机控制技 术
电力系统远程监控
智能化电气传动系统 电气设备网络远程控