针对现有边峰消除方法缺乏理论分析模型的问题,提出了一种新的边峰消除理论分析通用模型,将现有的各种基于相关函数组合的二进制偏移载波（BOC）信号无模糊处理方法统一起来,同时为算法的设计提供了有力的数学工具.该模型通过建立泛化的扩频符号波形,构建接收BOC信号与本地辅助信号的互相关函数.基于现有方法对该模型进行了数学证明.并在此模型...
数值仿真发现,通过设置Duffing振子初值和参考信号初相使其满足一定关系,Duffing振子从大周期态向混沌态的转变（正向相变）,比较其从混沌态向大周期态的转变（逆向相变）,对周期策动力的幅值体现出了更稳健的敏感性.据此,提出了一种利用Duffing振子逆向相变实现弱正弦信号检测的方法,分析了其可行性,并通过仿真与传统的检测方法进行了对比.数据...
在跳频多址通信系统中,设计具有最优汉明相关特性的跳频序列是至关重要的.基于具有平衡性及差平衡性的函数与具有差平衡性的d-型函数的复合函数,本文构造了一类跳频序列.该类跳频序列的汉明自相关达到了Lempe-l Greenberger界,是一类最优的跳频序列.
本文提出一种基于距离判决的高空平台站（HAPS）通信的动态信道分配（DCA）算法,通过对无线链路功率到收发链路距离的转化,实时监测HAPS通信的收发链路距离来进行无线信道分配,解决HAPS通信中由于负载不均等造成的无线资源无法满足用户需求的问题.通过与随机信道分配算法及最差可接受信道分配算法的性能进行比较,本文提出的基于距离判决的算法能...
本文采用格雷码-相移组合的结构光,结合双目立体视觉技术,研究了三维表面测量方法.三维测量精度主要取决于格雷码-相移的解码精度,由于物体表面反射率不一致,不同区域又会相互反射,一般的阈值分割无法得到准确的二值化条纹图.因此在投射格雷码条纹图案基础上,再投射一组格雷码反码条纹图案.针对格雷码-相移解码过程中的周期错位问题,提出一种新...
本文提出基于感知字典的迭代硬阈值（SDIHT）算法,以此协同构造压缩感知中测量矩阵与重建算法.将成对测量矩阵与感知字典分别用于压缩投影和构造重建算法,重建迭代至残差为零,从而精确恢复原始稀疏信号.本文证明了SDIHT算法精确恢复原始稀疏信号的充分条件.SDIHT算法的优点是重建精度高和计算复杂度低.仿真实验表明,当信号稀疏度或测量次数相同...
半监督学习中的Tr-i Training算法打破了以往算法对充分冗余视图的限制,并通过利用三个分类器处理标记置信度和样本预测问题提高了标记效率.为进一步增强协同训练过程中分类器之间的差异性以提高性能,本文在其理论基础上提出了一种增强差异性的半监督协同分类算法.该算法利用三个不同的分类器进行学习;考虑到分类模型在更新过程中,可能会因随机...
介绍了无线传感器网络中典型的动态用户认证协议,并指出了其优点和问题.在引入一种新的无线传感器网关结构的基础上提出了对动态用户认证协议的改进方案.分析表明：改进的协议保留了原协议高效、低耗的特点并加强了安全性和增加了用户便利性.
为解决访问控制策略的安全性分析问题,提出了一种基于信息熵的策略量化分析理论.首先,根据信息论中加权熵的知识定义了策略安全熵,提出了非授权访问行为的最大不确定性计算方法.然后,分别给出了典型访问控制策略的一维安全熵和N维安全熵,并对结果进行了证明.最后,依据安全熵分析了典型访问控制策略的安全性.
根据同源的同类事物连通的本质特性,本文提出保同类事物正确连通通路的模式分类神经网络模型.该模型包括同源的同类事物样本连通连网排序技术、改进的前向掩蔽神经网络模型拓扑结构的连接权值排序学习算法和改进的增量学习算法.本模型解决了原来排序学习前向掩蔽神经网络模型和许多传统的模式识别方法存在的共同隐患——把同源的同类事物的个别...
本文以有向拓扑结构的传感器网络为背景,通过分析在全局贝叶斯风险最小准则下已建立的集中式和近似分散式两种决策方法各自优势与不足,并考虑到现有的队决策方法求解决策过程中存在着局限性,结合贝叶斯公式和相关图模型理论等,建立了在P-B-P最优准则下针对此类网络的新决策方法.该方法分为在线计算和离线计算两部分,前者主要任务是基于在线测量...
信道分配对于提高认知无线网状网性能具有重要作用.考虑到节点功率对网络干扰的影响,定义了网络干扰边及潜在干扰边,通过量化通信功率控制等级,给出了联合功率控制与信道分配的网络模型.提出一种基于差分演化的功率控制与信道分配算法,设计了实数编码规则及相应的约束控制机制以保证个体的有效性,确保算法的快速收敛.一系列仿真实验表明本文算法...
在对湖库藻类水华形成机理深入研究的基础上,构建了描述藻类水华形成过程的Petri网机理模型,考虑影响藻类水华形成关键因子的综合作用机理,根据实验分析结论,通过构建模糊隶属度函数对Petri网机理模型中的库所信度进行模糊化处理,并采用粒子群算法对机理模型中涉及的权重进行优化率定,同时通过神经网络对机理模型库所信度进行自适应学习,实现了...
利用双线性对构造了一个高效的无证书聚合签名方案,在随机预言机模型下给出了方案的安全性证明,其安全性基于计算Diffie-Hellman难题.与已有的无证书聚合签名方案相比,本文方案更能提高签名验证与传输效率,因聚合签名的验证只需要计算4个双线性对,签名的长度是固定的,仅有320bits,是目前最短的无证书聚合签名.
可信计算的链式度量机制不容易扩展到终端所有应用程序,因而可信终端要始终保证其动态运行环境的可信仍然困难.为了提供可信终端动态运行环境客观、真实、全面的可信证据,提出了可信终端动态运行环境的可信证据收集机制.首先,在可信终端的应用层引入一个可信证据收集,并将该作为可信平台模块（trusted platformmodule,简称TPM）链式度量机制的重...
空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）是一种有效的机载雷达运动目标检测方法.空中目标的高速运动会导致其回波产生严重的距离走动和多普勒模糊,并且目标作加速运动时还会引起多普勒走动.为了有效检测上述目标,本文提出了一种新方法,该方法在目标距离走动校正之前首先进行杂波抑制,避免了直接利用Keystone变换校正存在多普勒...
本文提出了基于NCP门库的一维量子行走可逆逻辑电路设计方案.根据一维量子行走的特点,电路被划分为投掷硬币和S操作两个部分;文章详细分析一维量子行走,对其行为数学建模,巧妙利用可控加减电路实现了S操作.目前对于量子行走算法的研究多数局限于数学理论和数理解析层面,在量子电路理论层面对量子行走算法的研究为数不多.本文利用原始递归给出了...
贝叶斯网络（BN）是不确定知识表示和推理的主要方法之一,是人工智能中重要的理论模型.针对现有混合方法学习BN结构不稳定、容易陷入局部最优等问题,本文将图论中的最大主子图分解理论与条件独立（CI）测试相结合,同时引入少量的局部评分搜索,提出一种新的基于混合方式的BN等价类学习算法.新算法通过确定所有变量的Markov边界构造网络的无向独立...
本文针对复杂系统电磁兼容要素特点和传统TOPSIS无法实现评估结果重用的问题,建立了其系统评估贴近度模型,确定了基于ANP（网络层次分析）的网络分层指标赋权策略,采用基于历史数据库样本统计方法确定的广义基准点替代传统TOPSIS方法仅在待评估方案中确定的正负理想点,应用加权距离算子实现电磁兼容综合评估;最后通过某车载通信系统的评估实例,...
本文提出了电波在煤矿井巷内传播的融合模型：利用波导波模理论修正射线模型,确定巷道内源射线的个数及其离开发射机的方向;通过几何光学基本定律证明矩形巷道内射线传播路径投影的反射定律和夹角定律,推导出射线到达接收天线所在巷道截面的位置、经历的反射次数、路径长度等与射线离开角的关系,以改进主动射线跟踪法,简化计算;运用接收球原理判...
对于物联网WoT面向服务SOA的软件架构成中基于服务质量QoS选择最优服务的问题,给出了反馈控制的QoS属性向量动态更新过程和服务动态评价选择方法.基于WoT设备资源受限的特点,通过指数加权平均和以并发引用服务的客户端个数为价格因素的随机指数标记REM方式估计服务时间,在系统在线概率中加入服务相邻状态检测实现服务可用性的估计,基于偏好权值...
本文结合线性分组码和卷积码,构造出一类信息组长度和约束度都相对较大的多阶幻方卷积码.通过定义一种多维矩阵,进行了状态转移分析,并借助矩阵运算构建出单一结构但却能并行处理的软判决维特比译码器.仿真分析表明,该码类存在大量距离特性优良、高效率的好码,具有获取香农码的良好预期.
为满足未来移动通信对高数据传输速率迅速增长的需求,本文提出了高频谱效率的联合编码调制分集（Joint Coding Modulation Diversity,JCMD）的多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）方案.从全局的角度,该方案通过空时分量交织器和旋转调制对Turbo编码,正交幅度调制（Quadrature Amplitude Modulation,QAM）和MIMO技术进行联合优...
复指数基扩展模型（CE-BEM）具有计算简单、不依赖于信道统计特征等优点,广泛地应用于时变信道估计中.但是CE-BEM由于Gibbs效应存在较大模型误差,本文分析了CE-BEM的模型误差以及基线倾斜法对模型误差的影响,提出了一种抑制模型误差的信道估计方法,该方法利用时分复用导频的特征估计出区间上的斜率,再结合基线倾斜法推导了新的数据模型,并给出LS...
本文针对无线物联网能量有限的应用场景,提出一种基于网络编码的能量受限数据传输机制NCDT.NCDT引入传染病路由的思想,对网络编码数据包的传输方式进行建模.通过限制编码数据包在网络中的复制次数,以及参与数据包交换的移动终端数量,控制网络的整体能量消耗.NCDT机制在限制网络编码资源消耗的同时,保证了在传输过程中取得较高的传输可靠性.
提出一种基于卡尔曼滤波与粒子滤波的非线性滤波算法.这种方法对于状态变量服从线性变化而观测方程为非线性的动态系统模型具有显著的效果.首先使用粒子滤波对状态变量进行初估计,然后对估计结果进行卡尔曼滤波,另外推导出该系统模型下状态变量估计误差的克拉美劳下界.通过计算复杂度分析及仿真实验验证,表明新方法与标准粒子滤波算法复杂度相当...
RFID发现服务没有得到广泛应用,相关标准也没有正式颁布,主要原因之一就是存在诸多安全问题.本文首先分析了存在的典型安全问题,并给出了相应的安全需求,例如RFID私密性保护、RFID编码授权访问、供应链节点不可追踪性、节点认证、消息正确性等.针对这些安全需求,本文提出了一种基于双随机数的RFID发现服务安全通信机制.双随机数主要用来对参与通...
JVM运行时库通过调用自身库函数的安全管理器类能够实现多种安全策略,其中非常重要的一条安全策略是保证程序在执行敏感操作之前必须进行相应的访问控制权限检查.传统上依赖于人工分析来确保JVM运行时库满足该安全策略,由于Java标准类库涵盖上千个类,上万个方法,且处于快速发展和演化过程中,人工分析费时费力,容易出错.本文提出一种全自动、高效...
并行交替采样带来的非均匀误差严重影响采集性能。本文建立了并行交替采集系统的数学模型,实现了一种幅度非均匀误差校正的归一化算法,在误差校正系统中引入可程控参考校正源,再利用查表法同时校正系统的偏置和增益失配误差,然后对时间非均匀性参数进行估计,并通过高精度可编程时钟延时网络对其修正。实验结果表明,该校正方法实时性好,降低了硬...
传统的概率转移矩阵（Probabilistic Transfer Matrix,PTM）方法是一种能够比较精确地估计软差错对门级电路可靠度影响的方法,但现有的方法只适用于组合逻辑电路的可靠度估计.本文提出基于PTM的时序电路可靠度估计方法（reliability estimation of Sequential circuits based on PTM,S-PTM）,先把待评估时序电路划分为输出逻辑模块和次态逻辑模...
购物车(0)