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提出一种事件约束下基于迁移学习的文本—图像特征映射算法. 通过潜在狄利克莱分配方法对事件文本数据进行主题建模,并通过计算主题特征的信息增益选出最显著的文本特征;用视觉词袋模型和朴素贝叶斯方法对事件图片进行主题建模;通过同事件下的文本数据特征分布和文本—图像共现数据特征分布,实现了对图像特征分布的近似. 在包含15个主题事件的数据集上进行实验的结果证明了所提特征映射算法的有效性.
数字图像在采集和传输过程中很容易被噪声污染或出现不同程度的模糊现象,这给图像的后期处理和应用带来相当大的困难. 改进的算法基于交替最小化算法和新的二分法技术,在全变差能量最小化的框架下,提出一个具有自动选择最优均衡参数能力对彩色图像去除噪声及通道内和通道间模糊的算法. 实验结果表明,由于所采用的二分法的快速收敛性,改进的算法可以很快确定最优均衡参数数值,从而提高了算法的去噪声和去模糊能力及自适应能力.
为了提升可分级视频编码的层间帧内预测(ILIP)性能,提出了一种基于维纳滤波器的块级别自适应ILIP方法. 首先,将一帧图像分块;其次,逐块选取原始增强层图像和对应的基本层上采样图像逐帧进行训练,得到维纳滤波器系数;最后,采用获取的滤波器系数对基本层上的采样图像进行滤波,并在块级别加以控制,以便降低预测误差能量. 实验结果表明,与传统ILIP方法相比,新方法可以获得更精确的预测结果,编码器输出比特率下降最高可达14.45%.
数字照片中的汉字经过数码相机拍摄都会符合一定的投影规则,经过变造篡改的汉字则存在一定程度的投影偏差.为了检测数字图像中汉字信息的真实性,对估算汉字投影偏差法进行了研究,提出了基于相机标定来估算投影偏差值的检测技术.结合汉字具有平面方块的特点,利用汉字模型代表真实世界坐标系下被拍摄的汉字,提取一定数量的对应点坐标,获取与图像实际单应性矩阵对应的投影矩阵,求解重构汉字的偏差值.通过实验确定偏差阈值,图像中汉字投影偏差值大于阈值则认为经过变造篡改.实验结果表明,该方法能检测重新写入图像的汉字和替换图像汉字的篡改.
提出一种可用于超宽带(UWB)的新型正交差分混沌键控(ODCSK)通信方案,能克服码移差分混沌键控(CS-DCSK)方法存在的问题,具有比特传输速率高、保密性好、可靠性高等优点. 理论分析和仿真结果表明,在一定的扩频因子和信噪比条件下,新系统具有比CS-DCSK更好的解码性能.
针对现有模糊信息公理方案评价方法在指标确定和隶属函数选择方面存在的不足,提出了一种改进的设计方案评价方法. 首先根据公理设计原理,建立了目标域与指标域间之字形映射模型,确定了产品设计方案综合评价指标体系;其次根据指标值与设计范围的关系不同,将评价指标划分为不同类型,并采用正态模糊分布曲线描述各自隶属度,提出了相应的指标信息量计算方法;最后给出了基于信息公理设计方案模糊评价方法流程. 通过机械式停车设备的方案评价验证了该方法的可行性和有效性.
提出了一种基于任意相同阶的Hadamard矩阵,交织递归构造相互正交二元零相关区序列集的新方法,构造的序列集能达到二元零相关区序列集的理论界.利用参数矩阵对Hadamard序列进行加权,经交织递归构造出零相关区序列集,集合内序列数量是Hadamard矩阵阶数的2倍,且序列集间满足相互正交关系.构造结果表明,参数矩阵取值的多样性可提高相互正交零相关区序列集的数量,能获得大量新的相互正交二元零相关区序列集,为准同步码分多址系统提供更多便于硬件实施的二元地址码集.
为解决分布式存储系统节点精确修复的问题,构造了一类最小存储再生编码,该编码属于最大距离可分(MDS)删除码. 利用循环矢量构造生成矩阵,将冗余数据与系统数据混合存储,编码过程中所有的运算都属于伽罗华2域. 采用该编码的存储系统,在发生单节点故障时,精确修复的最小带宽为理论最小值,在系统正常工作时,能为单用户提供最大理论值的可用带宽. 与最小存储再生码和最小带宽再生码相比,编码矩阵简单,解码计算量较小,能提供较高的可用带宽.
针对室内环境下无线信号的功率既可能增强又可能减弱而导致定位测量误差具有正负偏置的问题,提出了一种改进的到达信号强度室内定位算法,利用定位圆环相交,再对相交各点采用加权质心的算法获得移动台位置.仿真结果表明,这种定位方法能有效提高非视距环境下室内定位的精度.
提出一种基于节点之间的连通性差异的算法(CDA DV-Hop). 首先通过锚节点的逆向位置估计,对锚节点的平均跳距重新进行计算,减少累计误差;然后再根据相近位置具有相似的连通性这一特性,对同一未知节点的不同估计位置进行最大最小值的限定,限定超出感知区域的位置,并计算它们的连通性差异;最后从候选估计位置中找出连通性差异值较小的位置作为最终的估计位置. 实验结果表明,在相同的条件下,CDA DV-Hop算法相比已有的距离向量-跳距算法具有更高的精度.
基于数据手套技术,搭建了虚拟手势交互系统,实现人手到虚拟手的映射. 对双目视觉中空间点定位模型进行了修改,提出一种基于两垂直摄像头的空间点定位模型,实现了基于双目视觉技术的运动目标位置与姿态跟踪;通过对CamShift算法的改进,提高了运动目标跟踪系统的准确性和自动性,解决了柔性物体的空间姿态捕捉问题. 在VS2008平台上,用VC++和双摄像头搭建了一个虚拟手势交互平台,通过实验,获取了图像及相应的角度与位置信息对照,将虚拟手的位置和姿态与图片相对照,对所提出的方法进行了验证,证明了该方法的有效性.
为了获得未知报文的格式,提出了基于长度语义约束的报文格式挖掘方法,该方法建立在多序列比对方法的基础上,通过对报文片段之间及其内部迭代地使用长度字段扫描算法来推断报文中的长度字段及其指称字段(组),进而获得未知协议报文的层次结构. 实验结果显示出新算法的有效性:以SNMP V1报文(GetNextRequest和GetResponse)为例,对长度字段挖掘的漏报率为9.1%,误报率分别为16.7%和23.1%,获得的报文结构与协议规范也基本一致.
为尽可能满足认知网络系统对认知用户多种类型业务的传输需求,提出了一种基于信道加权多特征参数模型分组聚类的动态频谱接入技术. 通过建立可接入信道的加权多特征参数模型,采用多目标聚类实现信道的频谱池分组划分,以实现认知用户频谱的动态接入,满足认知用户业务传输对频谱性能的需求. 通过多特征参数组合、动态频谱仿真实验验证,结果表明该方法可有效地实现信道的性能划分,提高认知用户的频谱接入效率和业务传输性能.
为了突破频谱稀疏性对压缩传感技术的限制,提出了一种基于压缩传感的频谱检测方法,在保证对主用户的干扰不超过指定门限的前提下,通过对目标频段的主用户信号和导频信号在频域进行线性运算,保留频谱空洞处的导频分量,把对非稀疏的主用户信号的恢复转化为对稀疏导频信号的恢复.该方法解决了认知无线电宽带频谱检测中,压缩传感技术在主用户信号非稀疏时的失效问题.仿真结果表明,导频检测方法可以对非稀疏频谱的频谱空洞位置进行准确检测.
针对无线多媒体传感器网络(WMSN)数据传输存在无线链路差、传输质量要求高等问题,提出一种基于多描述编码的传输策略.该策略利用源节点进行多描述编码,通过选择初始分发节点,形成多个转发路径. 以图像传输为实例,从数据到达率、图像传输前后的对比、峰值信噪比等参数对该策略进行性能验证. 仿真结果表明,该传输策略能解决无线链路不稳定性带来的问题,并保证数据传输的可靠性.
在宏蜂窝和微微蜂窝联合覆盖的异构无线网络中,具有大发射功率的宏基站会给微微蜂窝用户造成较大的下行干扰,为此,提出一种波束零陷-用户选择算法,以抑制来自宏基站的下行干扰,从而达到改善系统频谱效率的目的. 对微微蜂窝用户受到的干扰进行了数学建模和理论分析,并通过仿真评估了所提算法带来的性能增益,结果表明,新算法在高信噪比或微微蜂窝小区数目较大时的性能增益非常显著.
针对认知无线电系统可用子载波的动态变化,提出一种基于接入概率的动态子载波分配方法. 该方法通过控制认知用户在子载波上的接入概率最大化系统的吞吐量,保证了用户的服务质量需求. 为简化求解过程,提出一种基于接入概率转移的启发式算法,该算法可将子载波接入概率在用户间转移,直至所有用户的速率需求都得到满足. 仿真结果表明,在瑞利衰落信道环境下启发式算法能得到全局最优解. 同时,与现有动态分配方法和载波侦听多路接入方法相比,新方法能有效地提高系统吞吐量性能.
在内自同构群上的离散对数问题困难假设下,提出了2个盲签名方案. 这些方案均是基于非交换群的盲签名方案,并且均满足盲性和多一不可伪造性安全. 对参数、效率的分析和比较结果表明,所构造的方案在运行时间、存储空间上均有效.
由于边界网关协议(BGP)缺少必要的安全机制,面临严重的安全威胁,虽有多种安全方案被提出,但繁复的密钥管理和过量的存储开销严重阻碍了方案的实际部署. 为此,将代理重签名机制引入BGP安全机制(SE-BGP)方案中,修改了自治系统联盟结构,改进了分布式信任模型,解决了关键节点在联盟之间交叉认证的问题,提出了一种改进的BGP安全机制. 安全和性能分析结果表明,在保证安全能力的同时,该机制进一步减少了路由资源的消耗,所需的证书规模约为SE-BGP的31%,具有更好的可扩展性.
提出了一种新型的基于业务转移的多小区联合负载均衡方法(MLB). 通过多小区协作,MLB在繁忙小区的邻小区范围内执行一跳或两跳业务转移,有效地进行了负载均衡. 通过建立基于多维马尔可夫链的MLB理论模型分析了系统阻塞率. 仿真结果表明,与现有的负载均衡技术相比,MLB能很大程度地降低热点小区和系统的阻塞率,验证了理论分析的正确性.
提出了一种基于业务请求负载感知的异构无线网络自适应协同休眠节能算法,在满足异构无线网络系统内业务服务质量要求的条件下最小化系统功耗. 该算法在异构无线网络自优化框架下建立基于经济学收益的节能模型. 蒙特卡洛仿真结果表明,在满足用户业务请求阻塞率约束条件下,新算法能自适应调度异构无线网络的工作模式,并降低系统总功耗.
提出了一种自适应的多用户正交频分多址(OFDMA)系统中的资源优化算法. 算法包括2步:首先在功率平均分配的前提下采用暂态混沌神经网络(TCNN)进行子载波分配. 然后对平均分配的功率利用线性注水算法进行重新分配. 仿真结果表明,TCNN在收敛速度和最优化率方面都比Hopfield神经网络和混沌神经网络有明显的改善. 与传统的资源分配算法比较,所提出的算法能更加充分地挖掘多用户分集增益,进一步提高了系统总的吞吐量.
对基于物理层网络编码的正交频分复用(OFDM)双向中继系统中的无线资源分配问题进行了研究,在总功率和用户对速率受限条件下,给出了一种复杂度较低,以最大化系统容量为目标的资源分配策略. 利用凸优化技术对子载波内的用户终端和中继节点的功率分配问题进行分析,得到用户终端和中继节点的功率闭合关系表达式. 基于该结果,将原优化问题中的三维变量搜索降低为一维变量搜索,较大地降低了算法的复杂度. 仿真结果表明,在多种典型场景中,所提方案较传统随机调度分配方案有较大的性能提升,且逼近最优分配方案的性能.
为了设计能够抗量子攻击的广播加密方案,利用盆景树模型在随机格上构造了一个新的身份类广播加密方案. 解决了格基广播加密方案存在的解密失败问题. 在标准模型下,证明了该方案是抗选择明文攻击安全的,且安全性归约到格上错误学习问题. 同时该方案能够有效地实现用户端的动态扩展和无状态接收功能.
针对异构网络环境下的资源分配问题,提出了面向用户体验质量(QoE)的静态资源分配方案,即最大化用户体验(MaxQoE)分配方案. 该方案可应用于异构网络环境下多业务的场景中,为具有不同QoE需求的用户提供适度服务,并分配适量的无线资源. 仿真结果表明,与最大吞吐量分配方案和资源平均分配方案相比,采用MaxQoE方案能有效增强异构网络中的用户QoE指标,提高用户满意度.
针对水泥路面图像裂缝识别过程中造成主要干扰的接缝问题,提出利用水平投影的方法去除接缝的算法,从而获得路面裂缝识别结果. 首先用小波变换提取图像高频信息,获得包含裂缝、接缝及噪声的二值化图;再根据投影峰值特征,判断图像中是否包含接缝、确定接缝位置,将找到的接缝去除,得到裂缝识别结果. 实验结果表明,新算法可以有效地去除水泥路面图像中的接缝,实现水泥路面裂缝的自动识别.