针对低信噪比非相干直扩信号捕获问题,本文提出一种区域并行块捕获算法.该算法首先对调制数据偏移量所在区域进行并行预估计并舍弃可能含有数据跳变的非有效数据段,然后对各支路有效数据段进行快速傅里叶变换和非相干累加得到各频点的累加检测值,最后对累加检测峰值进行恒虚警判定和抛物插值以实现信号检测和参数的精确估计.理论分析和仿真结果均表明,本文算法能够根据虚警漏警概率、捕获时间和信噪比要求对参数进行优化,在实现快速可靠捕获的同时保持较低的计算复杂度和资源消耗.
针对传统的基于多尺度变换的红外与可见光图像融合,对比度不高,边缘等细节信息保留不充分等问题,结合NSCT变换的多分辨率、多方向特性和PCNN全局耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSCT变换结合边缘特征和自适应PCNN红外与可见光图像融合算法.对于低频子带,采用一种基于边缘的融合方法;对于高频方向子带,采用方向信息自适应调节PCNN的链接强度,使用改进的空间频率特征作为PCNN的外部激励,根据脉冲点火幅度融合子带系数.实验结果验证了该算法的有效性.
为了满足人们的多元化通信需求,构建可靠的低成本通信链路,本文利用日常生活中的屏幕显示设备和照相摄像设备,构建了新型Display-to-Camera通信系统.描述了系统基本链路并建立系统模型,阐述了收发机实现框架和关键技术;搭建实验系统,设计了符合显示屏显示特性的新型彩色条码流,用以承载信息;接收端利用计算机图像处理技术,匹配、跟踪识别信号区域,过滤系统背景噪声;利用帧分类和颜色增强技术抑制了系统符号间干扰,保证了彩色条码的正确识别.实验系统实现了速率287kbit/s的数据传输,解码正确率99.8%.
双极化天线由于具有极化分离的优异性能,在无线通信系统中引起了广泛关注,因此本文设计了一个高隔离度宽带双极化微带缝隙天线.为了获得高隔离度特性,该天线采用两个不同结构的微带线馈电,分别激励起垂直极化和水平极化模式.同时在地板上开缝隙来展宽天线带宽和实现天线的小型化.仿真优化结果表明,该天线端口1和端口2的阻抗带宽分别为51%和62%,在1.71GHz~2.69GHz整个工作频带范围内两端口之间的隔离度高于40dB,且结构简单,适用于移动通信的实际应用中.
本文针对联合稀疏信号恢复问题,提出了一种贪婪增强贝叶斯算法.算法首先利用联合稀疏的特点对信号进行建模,然后在贝叶斯框架下,提出一种贪婪推理方式对信号恢复问题进行迭代求解.在迭代过程中,提出算法利用贝叶斯估计的方差信息来增强支撑恢复的结果,极大地提高了算法对信号恢复性能.理论分析表明:提出算法与同步正交匹配追踪算法具有相同的计算复杂度,远低于其他联合稀疏信号恢复算法.提出方法在具有高恢复精度和较低计算复杂度的同时,兼具贝叶斯方法和贪婪算法的优点.数值仿真验证了理论分析的有效性.
针对线性调频(LFM,Linear Frequency Modulation)信号盲处理结果的可靠性评估问题,提出了一种基于循环频率特征分析的处理算法.首先对观测信号进行调制方式识别及参数估计,并据此建立参考信号,后将观测信号与参考信号作相关运算.通过检测相关序列在零频率附近是否存在循环频率,实现对LFM信号盲处理结果的可靠性检验.文中对所提出检验算法的错误概率进行了理论推导,并以常用的离散多项式变换(DPT,Discrete Polynomial Transform)法为例进行了实证分析.仿真结果表明,相对于已有时域方法而言,本文算法无需估计信噪比,且在低信噪比条件下具有更好的统计性能.
粒子流滤波器以粒子流速度场描述随机样本从先验分布到后验分布的演化,实现对系统状态的贝叶斯估计.针对其一般解计算复杂、难于滤波求解的问题,导出一种高斯假设条件下的粒子流滤波器.在线性高斯条件下推导了速度场的解析解;证明了当演化步长趋近于0时,该解析解与Kalman-Bucy滤波器的解具有一致的形式;基于该解导出了非线性高斯系统速度场的表达式,并进一步利用Unscented变换近似求解.通过若干仿真算例表明,高斯粒子流滤波器放宽了系统噪声为高斯型的限制,其精度优于经典非线性高斯滤波器,计算复杂度低于一般粒子滤波器,且具有良好的稳定性.
基于非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)子带系数间的结构相关性,本文提出了一种通用的无参考图像质量评价方法.首先,利用互信息分析NSCT子带系数间的相关性,确定出相关性比较强的子带系数;其次,分别计算这些子带系数间的结构信息比较算子,以此作为描述图像结构相关性的统计特征;进而,结合空间域亮度均值减损对比归一化(Mean Subtracted Contrast Normalized,MSCN)系数及其邻域系数的统计特征,分别构造相应的无参考图像质量评价模型和图像失真类型识别模型;最后,在LIVE等图像质量评价数据库上进行了大量的实验仿真.仿真结果表明,评价模型的评价结果与人类主观评价具有非常高的相关性,与当今主流评价算法相比非常具有竞争性.
针对传统的四阶偏微分方程(四阶方程)降噪算法容易造成图像边缘泄露的问题,本文提出了一种基于边缘检测理论的泄露修补算法.该算法首先用非线性的双边滤波器对噪声图像进行预处理,得到边缘结构较好的预处理图像,然后基于梯度算子具有检测图像边缘特征的特点,提出将结果图像和预处理图像二者梯度差值的二范数平方作为边缘保持约束项,并将其加入到四阶方程算法的能量泛函中.另外,基于图像局部方差构造了自适应的拉格朗日乘子,从而实现对边缘保持约束项的自适应调整,以提高其边缘保持性能.实验测试结果表明,本文算法不仅继承了传统四阶算法具有的优点,而且增强了对边缘结构的保持能力.
由于跟踪过程中目标和背景的变化,传统的单分类器跟踪算法学习到大量的非目标信息而导致跟踪精度降低.针对该问题,本文提出使用树形结构保存历史分类器.在每一帧,根据树中路径距离选择分类器集对测试样本分类.提出了一种基于簇相似性比较的分类算法.通过建立以方差为尺度的特征空间,比较测试样本到簇中心的距离计算相似度,快速计算出目标样本.实验表明本算法能够在复杂条件下实现对目标的鲁棒跟踪.
距离多假目标干扰下,当雷达对低可观测目标进行跟踪时,会遇到虚假航迹较多、真-假目标鉴别难度大、真实目标跟踪不稳定等难题,针对这些问题,本文提出了基于角度量测统计特性差异的真-假目标识别方法与基于等效量测构建的低可观测目标跟踪方法,实现了虚假目标的有效剔除,有效提高了目标跟踪的稳定性,仿真验证了该方法的有效性.
传统子空间跟踪较好解决了目标表观变化和遮挡问题,但其仍存在对复杂背景下目标跟踪鲁棒性不足和模型漂移等问题.针对这两个问题,本文首先通过增大背景样本的重构误差和利用L1范数损失函数建立一种在线鲁棒判别式字典学习模型;其次,利用块坐标下降设计了该模型的在线学习算法用于视觉跟踪模板更新;最后,以粒子滤波为框架,结合提出的模板更新方法实现了鲁棒的视觉跟踪.实验结果表明:与IVT(Incremental Visual Tracking)、L1APG(L1-tracker using Accelerated Proximal Gradient)、ONNDL(Online Non-Negative Dictionary Learning)和PCOM(Probability Continuous Outlier Model)等典型跟踪方法相比,本文方法具有较强的鲁棒性和较高的跟踪精度.
针对临近空间高超声速目标跟踪的问题,提出了一种ECEF坐标系下基于径向速度补偿和相邻时刻目标量测对消处理的高超声速目标跟踪算法.首先,充分分析了目标高超声速运动对雷达探测跟踪的影响,并在此基础上合理构建了目标高超声速运动下的量测模型,以避免模型失配所引起的滤波发散问题;其次,利用解模糊处理后的径向速度估计对目标高超声速运动引起的高动态偏差做近似补偿,以将问题转换为低系统偏差下的状态估计问题,最后,通过基于相邻时刻目标量测对消处理的单雷达量测方程构建,可有效回避低系统偏差存在下的航迹关联问题,进而实现临近空间高超声速目标的可靠跟踪.仿真结果表明,与现有的临近空间目标跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度.
本文对基于调频广播信号的无源多基地雷达系统中的目标跟踪问题进行了研究,提出了一种综合航迹处理方法.本文将航迹划分为四种状态,即起始航迹,试验航迹,确认航迹,以及消亡航迹,详细介绍了每一种航迹的处理方式.本文顺序地利用每个接收-发射对的观测量来更新航迹,以减小算法复杂度.仿真实验与实测数据结果证明了本文算法的有效性.
针对海上微动目标回波信号具有稀疏性的特点,该文研究了稀疏域微动特征提取和检测方法,提出一种基于形态成分分析(MCA)的海杂波抑制与微动目标检测方法.该方法充分利用海杂波和微多普勒信号组成成分的形态差异性,对不同源信号采用不同的字典进行稀疏表示,区分海杂波与微动目标.此外,提出的稀疏域海杂波抑制方法,能够在抑制海杂波的同时积累更多的信号能量,改善信杂比.仿真和实测数据验证了算法的正确性.
本文提出了一种基于RankBoost的运动数据检索相关反馈算法.该算法具有以下二个方面的特点:首先,以KNN-DTW作为RankBoost集成学习的弱排序器,在适应变长多变量时间序列(Variable-Length Multivariate Time Series,VLMTS)数据的同时,利用RankBoost的集成性与高效性解决相关反馈实时性要求与VLMTS数据计算复杂度高的矛盾;其次,以本文提出的最小化排序经验损失和泛化损失风险作为RankBoost集成学习目标,有效地克服了相关反馈小样本学习环境下的过拟合问题.在CMU动作库上的实验结果验证了该方法的有效性.
针对基因表达数据高维小样本特性所带来的维数灾难问题,结合回归和类别保留投影方法,提出一种新的基因表达数据降维方法,叫稀疏类别保留投影.相比类别保留投影,能有效避免类别保留投影在基因表达数据降维上存在的矩阵奇异和过拟合问题.通过对真实基因表达数据进行数据可视化和分类识别,验证了方法的有效性.
为解决高密度椒盐噪声滤除与细节保护之间的矛盾,提出一种基于不确定性信息融合的中智灰滤波算法.该算法包括两个阶段:噪声检测和噪声恢复.在检测阶段,为提高噪声检测准确率,首先利用Max-Min算法进行初测,然后利用极值压缩灰色关联度与顺序不确定性的融合信息进行二次判断.在噪声恢复阶段,为充分利用像素本身的不确定性及邻域像素的灰色关联性,将中智不确定性和极值压缩灰色关联度的乘积作为相似性度量特征,设计了中智灰自适应权重函数.实验表明,针对不同图像,二次噪声检测方案的噪声剔除率可达0.1%~8.8%;该中智灰滤波算法在抑制椒盐噪声的同时能较好地保护图像边缘信息,特别是在高噪声(70%~90%)情况下,算法的综合性能优于现有相关算法.
组合服务QoS需求的全局性和服务QoS状态监控的局部性之间的矛盾使得组合服务的可用性难以满足用户的需求.针对此问题,提出了组合服务的自适应框架,重点研究了全局QoS分配与服务的QoS状态监控机制;通过分析服务的QoS历史信息来预测服务的QoS阈值,从而为全局QoS分解提供启发信息.并引入松弛系数以降低服务自适应的开销.实验表明:通过QoS阈值预测和松弛系数的使用能够实现以较小的自适应开销适应环境变化满足用户端到端的QoS需求,从而提高组合服务的可用性.
异构调度可使大规模计算系统采用并行方式聚合广域分布的各种资源以提高性能.传统调度目标追时限约束求高性能而忽视高效能,远不能适应绿色计算科学发展要求.因此,本文在理论上一方面建立融合能效感知的调度模型;另一方面提出适于超计算机混合体系的多学科背景的元启发式优化算法.从技术上解决了面向不同环境目标的调度实施条件界定及调度指标(时间、能耗)实时变化描述等问题.大量仿真实验结果表明:与三个元启发式调度器相比,论文方法在能效及可扩展等方面优势明显;对于高维实例,整体性能改善分别达到8%,15%和17%.
在社交网络中进行意见领袖的挖掘对信息传播与演化的深度分析、舆情监控和引导具有重要意义,本文综合结构特征、行为特征和用户的情感特征对意见领袖节点挖掘问题进行研究.本文首先对微博真实文本数据进行话题识别得到主题社区,在主题社区中基于用户节点之间的关注关系构建交互网络拓扑.然后分别从结构、行为和情感三个维度对用户的影响力进行度量.最后,分析用户在主题社区中的影响力分布与传播规律,提出意见领袖识别算法MFP(Multi-Feature PageRank).实验表明,该算法可有效地挖掘潜在的意见领袖节点,能够获得较高的支持率.
局部敏感哈希(LSH)及其变体是解决高维数据k近邻(kNN)搜索的有效算法.但是,随着数据规模的日趋庞大,传统的集中式LSH算法结构已经不能够满足大数据时代的需求.本文分析传统LSH方案的不足之处,拓展AND-OR结构,提出通过索引而不比较原始数据直接实现高维大数据k近邻搜索算法C2SLSH.理论分析和实验证明,C2SLSH在分布式平台下具有稳定的可扩展性,在保证同等精确率的情况下,处理速度大约是现有方法的3倍.
多控制器软件定义网络中交换机迁移策略计算空间大、考虑因素单一且无法立刻迁移出故障域内交换机.对此,本文将原交换机迁移问题优化成为控制器的热备份及选举问题(Controller Hot Backup and Election Problem,CHBE Problem),对控制器进行热备份,并设计相应的备份空间确定算法和主控制器选举算法,通过权衡信息交互、失联性、负载失衡和跨域通信四种代价实现合理的网络构建.实验结果表明,与现有算法相比,负载均衡程度和跨域通信问题改善明显,备份空间平均缩小了65%;在OS3E拓扑中加权后的综合评价最高提升了71%.
片上网络作为一种新型片上互连架构,克服了片上系统在发展中遭遇的瓶颈问题.然而,片上网络中的路由器故障以及路由器之间的链路故障都会造成网络性能损失.对此,文章提出一种针对路径故障与局部拥塞的NoC容错路由算法.首先,设计了一种相隔节点间路径故障模型,该模型下的路由器以较小的开销为代价,动态感知两跳以内的路径故障状态.其次,提出了一种新颖的更能准确反映局部网络拥塞状态的拥塞模型来均衡网络流量.最后,当网络无故障时,算法保证走最优路径;有故障时,算法不仅可以实现容错还能保证网络具有良好的性能.实验表明,在无故障的情况下,本文方案相较于对比对象延迟降低了10%~20%,吞吐率提高了25%左右.在有故障的情况下,本文方案较对比对象的优势更加明显.
针对认知目标属性为单点值情况下,利用模糊相似度生成证据理论的基本信度指派(Basic Belief Assignment,BBA)存在悖论的问题,本文提出一种基于钟型函数(Bell Function,Bell-F)的相似度确定方法和相应的BBA生成算法.该方法避免了上述悖论算例与实际相左的情况,且能够细粒度刻画相似度评估模型,进一步提高了认知描述的准确性.通过对鸢尾花数据集进行识别实验,结果证明了该方法的有效性,并且对已知样本数量不足的非确定环境具备较好的适应能力.
构建新的整数阶三维细胞神经网络系统,通过对其非线性动力学分析、数值计算与电路仿真,验证了该系统混沌吸引子的存在性及物理上的可实现性.同时通过调节线性参数b,研究了新的细胞神经网络系统在基于分数阶qi(i=1,2,3)不同组合条件下所表现出的混沌特性.结合分数阶电路理论分析分数阶电路中各单元电路形式,并设计了相应参数b可变、阶数值qi可切换的分数阶细胞神经网络电路系统.经统计本设计可实现13824种多元组合电路,并选取具有代表性组合电路进行电路仿真.仿真结果表明,多元电路仿真和数值仿真具有相似的混沌相图,从而证实了细胞神经网络在分数阶条件下仍表现出丰富的动力学特性,具有灵活实用价值和现实推广意义.
面向电子设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM),基于自适应谱峭度与核概率距离聚类提出一种振动载荷下板级封装潜在故障特征提取与模式辨识方法.首先,基于最大谱峭度原则利用经验模态分解的方法对电子组件的应变响应数据进行滤波,计算并重构包含潜在故障信息的包络谱形成故障征兆向量;其次,应用高斯径向基核函数概率距离方法,将非线性故障征兆数据映射到高维Hilbert空间,对其进行聚类分析形成表征板级封装健康状态与各故障模式的类中心;最后,根据实时监测的板级封装的包络谱数据计算与各中心的概率距离,判断其所属的状态从而实现对封装故障模式的早期辨识.通过试验分析,该方法可以有效辨识与预测板级封装即将发生的故障模式,为实现电子设备PHM提供了一种新式的思路与手段.
现有商空间模型中论域结构一般被指定为拓扑结构,问题的粒度由等价关系唯一地确定.当论域结构由拓扑结构变成应用广泛的代数结构时,引入同余关系的概念,系统地论证了两个重要结论在基于代数结构的商空间模型中依然成立,即全体同余关系构成的完备半序格和保假,保真原理的存在性.而当确定问题粒度的等价关系不是一个同余关系时,对偶地定义了上(下)同余与上(下)商,简捷地证明了它们的存在性并得出了一些重要性质,为商空间的合成与分解提供了理论依据.最后以纠错码进行传输的路由选择算法为实例,分析了基于代数结构的商空间模型在网络安全传输过程中的应用.从结构上扩展了现有商空间模型,为商空间理论与代数理论的结合提供了基础.
Schweizer-Sklar三角范数具有很好的柔性,使得基于柔性化算子的模糊推理算法有良好的属性.本文基于Minkowski距离标准研究Schweizer-Sklar 算子簇的性质及模糊推理算法的鲁棒性.证明了Schweizer-Sklar三角范数簇关于参数m是单调递减的;Schweizer-Sklar三角余范簇关于参数m是单调递增的;并且给出了Schweizer-Sklar三角余范簇、三角范数簇及其诱导的剩余蕴涵簇的扰动;证明了m∈(0,∞)时,Schweizer-Sklar剩余蕴涵簇(包含Lukasiewizc蕴涵)均适合用于模糊推理.进一步证明了:当m∈(0,∞)时,基于Schweizer-Sklar剩余蕴涵簇的FMP-反向三I算法具有鲁棒性;当m∈(0,∞)时,基于Schweizer-Sklar剩余蕴涵簇的FMT-反向三I算法具有鲁棒性.
本文针对基于网格点的区域覆盖算法未考虑网络的固有特征,导致算法存在近似及复杂度偏高等问题,通过研究区域覆盖的特征,结合概率感知模型,对区域内两点的覆盖率关系进行分析,定义了特征点集的概念;对特征点集进行建模,将区域覆盖转化为基于特征点集的优化问题.利用改进粒子群算法解算此优化问题,通过惯性权重及局部增强因子扰动项,避免其陷入早熟状态;同时,针对集中式PSO算法不适用于无线传感网的问题,本文提出了一种并行分区式策略.仿真分析验证了所提算法的优越性和特征点距上界的存在性,该方法为区域覆盖问题的研究提供了新的思路.
太赫兹返波振荡器是一种功率高、宽带可调谐、可在常温下连续波工作的辐射源.本文介绍了太赫兹返波振荡器在太赫兹技术研究中的应用需求及其发展现状,说明返波振荡器在太赫兹技术研究中的重要作用和前景,并对太赫兹返波振荡器的最新动态、技术难点进行了分析,可供该种管型研究的参考.
本文所提出的预编码生成方法适合在TD-LTE系统中工作,包括基于信道互易性获取信道状态信息模块,能量分配模块,波束形成模块.该方法充分利用了TDD系统的信道互易性特性,获取下行信道的信道状态信息,并使用基于非码本的预编码方式来增强传输的抗干扰性能,提升小区覆盖范围.与单纯考虑无视距LOS(Line-Of-Sight)分量的衰落信道不同,本文所提出的是在接收端天线之间存在空间相关的下行MIMO系统中,针对拥有LOS分量的莱斯(Rice)信道发射机的预编码设计方案.该方案可以保证非码本预编码算法的快速收敛,且保持较低的计算复杂度.
传统僵化单一的路由机制已经无法适应未来多样化的业务需求和各种新型网络体系结构的试验与部署.针对此问题,本文基于路由功能与业务需求自适配的思想提出了多态路由模型,并设计实现了多态路由原型系统.该系统通过虚拟化技术以及灵活可编程的数据平面结构,实现了同构和异构网络中多种路由协议的共存,完成了基于路由服务描述的路由协议个性化定制和数据平面的多表选择查询与转发处理.最后,基于NetFPGA-10G平台设计实现了多态路由原型系统.相较于现有路由试验系统,多态路由系统在实现路由协议定制化及异构网络共存的同时,更好地保证了业务的服务质量,具有更高的转发速率以及可扩展性.
提出了一种新的PSO特征选取方法.以粒子对应特征组合的同类近邻样本和异类近邻样本间的距离关系作为类别可分性和粒子适应度函数.以适应度函数加权的群体历史最佳、粒子历史最佳和粒子邻域内最佳个体信息共同指导粒子运动方向,搜索类内紧密、类间分离的最佳特征组合;同时,利用加权集成方法对PSO特征选取方法进行集成,以提高特征选取方法的稳定性和鲁棒性.在5个高维数据集上的特征选取实验结果表明集成PSO特征选取方法的有效性和可行性.
运动电极下的微间隙是国际电工委员会推荐安全火花试验装置(IEC-STA)短路火花放电体系的核心组成部分,也是研究装置短路放电特性、揭示短路放电机理的关键性难点.为研究其短路放电特性,运用扫描电镜对其电极进行了扫描分析,重构了最危险打火情形下的电极表面形貌模型.基于模拟电荷法建立了阴极表面场强的数学模型,并对传统模拟电荷法进行了改进,给出了其参数设置、算法流程及病态矩阵处理方法,并对场增强因子进行了数值计算.数值计算结果表明,对于给定的微凸起高度,场增强因子与微凸起密度并不成简单的单调关系,而是存在使场增强因子最大的微凸起密度;对于给定的微凸起密度,在电极间距较大的情况下,场增强因子随间距成单调递减关系,反之,则随间距的减小而增大.数值计算结果为IEC-STA短路放电特性研究奠定了基础.
