定义了一个新的复指数函数将典型的16-QAM非常模信号的实部和虚部分别映射至单位圆上.然后利用映射后星座坐标的实部和虚部之间的关系建立代价函数,从而提出了一种新的盲均衡算法.新算法克服了著名的恒模盲均衡算法及其典型的改进算法在对非常模信号均衡时稳态误差大的缺点.通过理论证明验证了新算法在无噪声环境下稳态均方误差为0;通过仿真实验...
针对Hadoop Yarn资源调度问题,为提高集群作业执行效率,提出一种基于蚁群算法与粒子群算法的自适应Hadoop资源调度算法SRSAPH.SRSAPH中,通过Hadoop Yarn跳通信机制获取负载、内存、CPU速度等属性信息初始化信息素矩阵;同时,将粒子群算法的自我认知能力与社会认知能力引入到蚁群算法,提高算法的收敛速度;此外,根据蚁群算法全局最优解的波动趋势动...
针对具有空时分组码的多载波CDMA（Space Time Block Coding Multi Carrier Code Division Multiple Access,STBC-MC-CDMA）信号扩频码及信息序列的联合估计问题,结合序贯蒙特卡罗（Sequential Monte Carlo,SMC）算法和卡尔曼滤波技术,充分利用STBC和OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）调制的正交属性,提出了一种快速的盲解扩...
为了改善脑电中的眼电伪迹过估计问题及环境干扰耦合引起的非线性混合对眼电去除效果的影响,提出一种基于快速核独立成分分析（Fast Kernel Independent Component Analysis,Fast KICA）与离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）的眼电自动去除方法,即（Fast Kernel Independent Wavelet Transform,FKIWT）方法.首先,利用Fast KICA方法...
能耗是制约便携式智能设备发展的重要瓶颈.随着嵌入式操作系统的广泛应用,因不能合理使用操作系统的API而导致的能耗错误已经成为各种嵌入式应用开发过程中不容忽视的因素.为减少应用中的能耗错误,以符号执行技术为基础,根据禁止休眠类能耗错误的特点,设计了对应的能耗错误检测方法.该方法首先利用过程内分析,获得单个函数的符号执行信息.然后借...
为了实现相机标定,本文提出了一种基于非刚体的线性迭代相机自标定方法,该方法假定非刚体由若干个非刚性基线性组成,利用所有图像点组成的图像矩阵为一个低秩矩阵的特性,实现射影重建;利用相机的约束关系线性迭代地实现相机标定.该方法克服了现有自标定方法要求物体做刚体运动的缺点,模拟实验和真实实验数据结果表明,能够有效地实现相机标定.
物联网感知设备的服务描述文件为海量资源的发现与检索提供了有效的支持,是面向服务的物联网架构的基础.当前服务描述文件主要通过开发人员手工撰写完成,工作量大.现有研究SPITFIRE提出了一种半自动方法协助开发人员撰写服务描述文件,但方法本身为集中式方法,配置较复杂且精度过度依赖人工参数调优,不适合大规模部署.针对物联网海量设备的描述问...
提出了一种非局部的特征方向图像插值方法,有效地保持了插值图像轮廓的光滑,抑制了图像边缘的模糊.这种方法把非局部Hessian矩阵的特征向量视为图像特征方向,使图像能量泛函沿这个方向进行扩散,其扩散强度由图像局部Hessian矩阵特征值参与控制.它克服了传统方法以梯度方向指示图像特征方向的局部性,使图像能量泛函沿正确方向扩散,避免了对图像特...
多目标密度驱动进化算法（MODd EA）利用非支配等级信息和分区密度信息求解多目标优化问题,该算法在与其他多目标进化算法的比较中有着出色的表现.在其基础上本文提出了一种改进的多目标进化算法MODd EA＋,首先在该算法中基于搜索空间的分区机制提出了克隆操作,该操作不但能在进化前期增强算法的全局搜索能力,还能在进化后期提高算法的局部精化...
随着应用中POMDP问题的规模不断扩大,基于最优策略可达区域的启发式方法成为了目前的研究热点.然而目前已有的算法虽然保证了全局最优,但选择最优动作还不够精确,影响了算法的效率.本文提出一种基于最优策略概率的值迭代方法 PBVIOP.该方法在深度优先的启发式探索中,根据各个动作值函数在其上界和下界之间的分布,用蒙特卡罗法计算动作最优的概率...
虽然目前校准算法已趋成熟,但由于随机误差和剩余系统误差等的存在,矢量网络分析仪（Vector network analyzer,VNA）的测量结果不可避免地会有一定的不准确性.而现有的矢网测量不确定度评估算法中往往只考虑剩余系统误差,忽略了系统线性性能、线缆状态以及测试环境等因素.本文同时考虑了校准后剩余系统误差、系统非线性误差,随机误差及测量环境...
针对粒子群算法逃离局部最优能力差、易早熟收敛、求解精度低等缺点,提出了一种具有多尺度选择性学习和探测-收缩机制的PSO算法.在多尺度选择性学习机制中,粒子根据其自身进化状态在拓扑结构、邻居个体、目标变量维等多个尺度上进行选择性学习,提升粒子个体的学习效率;在探测-收缩机制中,算法利用历史信息指导种群最优解进行探测,提高其逃离局部...
广播加密可使发送者选取任意用户集合进行广播加密,只有授权用户才能够解密密文.但是其安全性依赖广播中心产生和颁布群成员的解密密钥.针对这一问题,本文提出基于证书广播加密的概念,给出了基于证书广播加密的形式化定义和安全模型.结合基于证书公钥加密算法的思想,构造了一个高效的基于证书广播加密方案,并证明了方案的安全性.在方案中,用户私...
无证书的聚合签名的提出是为了解决密钥托管问题以及复杂的证书管理问题.然而在无证书的聚合签名中,一旦某一签名者的密钥发生泄漏,所有由此签名者参与生成的聚合签名都将不再安全.为了减小无证书的聚合签名中密钥泄漏带来的危害,本文首次将密钥隔离安全机制嵌入到无证书的聚合签名中,提出了密钥隔离的无证书聚合签名的概念和安全模型,并给出了...
分析传统的匿名漫游认证协议,指出其存在匿名不可控和通信时延较大的不足,针对上述问题,本文提出异构无线网络可控匿名漫游认证协议,远程网络认证服务器基于1轮消息交互即可完成对移动终端的身份合法性验证;并且当移动终端发生恶意操作时,家乡网络认证服务器可协助远程网络认证服务器撤销移动终端的身份匿名性.本文协议在实现匿名认证的同时,有...
针对内容中心网络（Content Centric Networking,CCN）如何提供差异化的业务需求服务的问题,采用区分服务的思想,从内容传输和缓存决策的角度出发,提出了一种基于业务类型的多样化内容分发机制.该机制依据不同的业务请求特征,分别设计了持久推送、并行预测和逐包请求的数据分发模式,对应提出了透明转发、边缘概率缓存和渐进式推进的沿途存储策略...
本文提出基于分区和最优测试向量生成的硬件木马检测方法.首先,采用基于扫描细胞分布的分区算法将电路划分为多个区域.然后,提出测试向量重组算法,对各区域依据其自身结构生成近似最优的测试向量.最后,进行分区激活和功耗分析以检测木马,并采用信号校正技术消减制造变异和噪声的影响.优点是成倍提高了检测精度,克服了制造变异的影响,解决了面对...
本文针对不同成像条件下,目标姿态变化对系统检测性能的影响,提出一种具有自主学习能力的视觉感知系统.该系统能在执行检测任务的同时,通过快速的自主学习提高检测性能,并保持实时目标检测速度.系统包括了目标检测模块及在线学习样本自动获取、标注模块.针对目标检测模块为满足系统自主学习需求,提出随机蕨分类器的在线学习方法,使目标检测模块...
滤波器设计是系统辨识和状态估计的重要基础.卡尔曼滤波通过状态预测和量测更新的实现框架,在最小方差准则下实现对目标状态的最优估计,但在单传感器量测环境中其滤波精度易受量测噪声随机性的影响.本文提出一种基于量测提升策略的卡尔曼滤波算法实现框架,新方法依据当前时刻量测和量测噪声先验统计信息构建虚拟量测,并通过对虚拟量测采样以及融...
在抑制非连续载波正交频分复用（Non-contiguous Orthogonal Frequency-Division Multiplexing,NC-OFDM）系统旁瓣的方法中,使用固定长度和矩形形状干扰抵消子载波的主动干扰抵消方法（Active Interference Cancellation,AIC）抑制深度不够,而其改进方法扩展AIC（Extended AIC）对数据子载波干扰又太大.本文发现插入在不同频段的干扰抵消子载波...
本文提出把声表面波温度传感器用于图书档案库的温度控制系统中.当图书档案库中温度变化时,该温度传感器的输出频率与温度成线性关系,从而达到测量温度的目的.同时还提出将输入换能器变迹加权函数、换能器的指条数对声表面波功率的影响作为两个关键问题进行了研究,并且解决了这两个关键问题.在声表面波温度传感器的研究中,用小波函数对输入换能...
模糊图像可表示为清晰图像和模糊核函数的卷积,由模糊图像恢复出清晰图像,需要同时估计模糊核和清晰图像,因此是一个病态问题.优化含有先验项的代价函数是求解病态问题最有效方法之一.针对图像盲去模糊问题,本研究提出具有更强稀疏表达能力的凹凸范数比值正则化先验项,在用变量分裂法求解模型时,提出用L1范数保真项更新估计图像,在更新模糊核时,...
节点位置信息在无线传感器网络中起着至关重要的作用.大多数定位算法在视距（Line-of-Sight,LOS）环境下能够取得较高的定位精度,然而在非视距（Non-Line-of-Sight,NLOS）环境下,由于障碍物的阻挡,无法取得理想的定位精度.针对室内环境中普遍存在的非视距传播现象,提出了基于RTT（Round Trip Time）和AOA（Angle Of Arrival）混合测距方式的室内...
现实中的多目标优化问题越来越多,而且日益复杂.受混合多目标优化算法设计思想的启发,将烟花爆炸方法和精英反向学习机制引入至多目标优化领域,提出一种应用精英反向学习的多目标烟花爆炸算法（Multi-Objective Fireworks Optimization Algorithm Using Elite Opposition-Based Learning,MOFAEOL）.该算法利用精英反向学习策略加强算法的全局搜...
针对目前基于字典学习的图像超分辨率重建效果欠佳或字典训练时间过长的问题,本文提出了一种耦合特征空间下改进字典学习的图像超分辨率重建算法.该算法首先利用高斯混合模型聚类算法对训练图像块进行聚类,然后使用更改字典更新方式的改进KSVD字典学习算法来快速获得高、低分辨率特征空间下字典对和映射矩阵.重建时根据测试样本与各个类别的似然...
为缓解软件测试的Oracle问题,蜕变测试通过验证多个测试用例及其输出之间是否满足蜕变关系来验证测试结果.可见蜕变关系是蜕变测试的核心,而现有的蜕变关系检错能力的衡量标准,即错误检出率（Failure Detecting Rate,FDR）是蜕变关系对不同变体的错误检出概率的平均值,这掩盖了蜕变关系的一些重要特征.因而本文提出蜕变关系敏感度的概念,即用蜕...
针对大规模混合极性Reed-Muller（Mixed Polarity Reed-Muller,MPRM）逻辑电路的延时与面积优化,提出一种基于多策略离散粒子群优化（Multi-Strategy Discrete Particle Swarm Optimization,MSDPSO）的极性搜索方法.在MSDPSO算法中,对粒子进行团队划分,每个团队既执行不同策略,又相互联系,并行完成探索与开发的双重任务.同时在进化过程中采用高...
在免提电话和视频会议系统中,自适应滤波器估计的回声路径通常是稀疏的.改进的比例归一化最小均方（IPNLMS）算法能够加快自适应滤波器在估计稀疏系统时的收敛速度,但与归一化最小均方（NLMS）算法相比,其稳态失调的波动性较大.为了解决这一问题,本文提出了一种时变参数IPNLMS（TV-IPNLMS）算法.该算法根据系统的均方误差（MSE）与噪声功率的比...
现有的交织器估计方法通常利用解调输出的硬判决序列进行,其容错能力有待提高,且一些方法只针对特定的交织器结构.针对Turbo码的随机交织器,提出一种利用接收软判决序列进行估计的算法.首先提出校验方程平均符合度的概念及计算方法,然后利用正确交织位置的码字可使得校验方程符合度取到最大值这一事实,逐步实现交织位置的估计.特别地,所提算法在...
概率图模型结合概率论与图论的知识,利用图结构表示变量的联合概率分布,近年已成为不确定性推理的研究热点.随着概率图模型在实际领域中的应用日益增加,不同的任务和应用环境对概率图模型的表示理论提出了不同的新要求.本文总结出近年来提出的多种概率图模型的表示理论.最后指出概率图模型的进一步研究方向.
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