本发明涉及一种基于空时自适应处理的多路数据存储和处理系统原型
背景技术：
随着云计算及虚拟化，呈现出“大规模”、“高密度”、“高能耗”、“复杂化”等特点，建设与发展新一代数据中心，提升数据中心基础设施管理将变得日趋重要，数据中心的基础架构融合管理与智能将成为数据中心发展的新趋势。超大型数据中心提供了从基础设施到后面的数据分析、筛选、应用的整个应用服务。不仅是数据分析，还包括与公有云提供的通用化服务不同的专门服务于智能制造的云计算，以及超级运算，这就对大数据的处理能力提出了更高要求。
能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号。传统的关系数据模型、行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。半结构化数据，就是介于完全结构化数据(如关系型数据库、面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音、图像文件等)之间的数据，xml、html文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据(如数字、符号等信息)而且更适合处理非结构化数据(全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息)。
数据沿一相同方向的排列称为一路阵列。标量是零路阵列的表示，行向量和列向量分别是数据沿水平和垂直方向排列的一路阵列，矩阵是数据沿水平和垂直两个方向排列的二路阵列。张量是数据的多路阵列表示，它是矩阵的一种扩展。最常用的张量为三阶张量。三阶张量也称三维矩阵。维数相同的正方三阶张量称为立方体。
空时自适应处理(stap)是一个用来描述同时处理空域和时域信号的自适应阵列的术语。信号的空域分量由阵列传感器收集，而信号的时域分量用每个阵列传感器后的等间隔延时单元产生。stap基本的数据结构可以看成一个三维的数据立方体。这些数据是在m个脉冲的相参处理时间内，每个脉冲进行l个距离采样，n个阵元输出的总和。立方体内的每个单元对应一个复数。这个数据立方体由m·n·l个复数采样得到，这些采样被存储和处理。
本发明提供了一种基于空时自适应处理的多路数据存储和处理系统原型。架构的特征为，将结构化数据、半结构化数据和非结构化数据排列成三路阵列；有n个阵元、m个脉冲的阵列组成了每个距离单元的空时波束形成器输出；从第j个距离单元接受到的数据由mn×1快拍(l＝1)组成；进行多路数据的存储和处理。构建基于空时自适应处理的多路数据存储和处理系统原型。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于空时自适应处理的多路数据存储和处理系统原型。本发明包括以下特征：
发明技术方案
1.一种基于空时自适应处理的多路数据存储和处理系统架构，架构的特征：
1)将结构化数据、半结构化数据和非结构化数据排列成三路阵列；
2)有n个阵元、m个脉冲的阵列组成了每个距离单元的空时波束形成器输出；
3)从第j个距离单元接受到的数据由mn×1快拍(l＝1)组成；
4)进行多路数据的存储和处理。
2.基于权利要求1的架构，构建基于空时自适应处理的多路数据存储和处理系统原型。
附图说明
附图1是基于空时自适应处理的多路数据存储和处理系统原型图。
具体实施方式
这种基于空时自适应处理的多路数据存储和处理系统原型，包括如下步骤特征：
1)将结构化数据、半结构化数据和非结构化数据排列成三路阵列；
2)有n个阵元、m个脉冲的阵列组成了每个距离单元的空时波束形成器输出；
3)从第j个距离单元接受到的数据由mn×1快拍(l＝1)组成；
4)进行多路数据的存储和处理；
5)构建基于空时自适应处理的多路数据存储和处理系统原型。