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重新审视了笔者提出的弥聚子论中的全宇观波粒二象性关系的正确性,重点探究了作为微观、介观、宏观实物体抽象化存在的弥聚子的波动性与粒子性的表征问题,并得出了新的结论,即波动性的自然强度应以单位频率所蕴含的能量或单位波数所蕴含的动量来表征,而粒子性的自然强度则应以单位能量所对应的频率或单位动量所对应的波数来表征,进而得出了全宇观量子化变量在趋于宏观极限时取极小值的新见解,并给出了"双极归一化"波动性强度和粒子性强度的定义,从而完善了全宇观波粒二象性关系. 继之,依据上述新见解,对笔者提出的全宇观不确定性原理进行了修正. 同时,深化了对于姗子(笔者预言的一种物质形态)特性的了解,指出了光子与姗子相互转化的必然性和基本规则,导出了全宇观量子化变量上下限之间的定量关系,重新诠释了自发发射、受激发射和受激吸收这3个典型的物理过程,预言了第4个物理过程的存在,并给出了包含这4个物理过程的、拓展了的爱因斯坦关系. 在此基础上,推测了姗子激射和实现"超级慢光"的可能性. 最后,指出了量子场的真空起伏可能是弥聚子几率波行为产生的根源. 上述工作使得弥聚子论进一步臻于完善,同时将光与物质相互作用的理论拓展为光子、姗子与物质相互作用的理论.
基于特征点自动匹配的图像配准技术通常无法实现亚像素精度的配准,在多模态图像集上甚至无法完成整像素配准. 为了提高多模态图像配准精度,对亚像素图像配准技术进行研究,提出了一种基于人工交互的适用于多模态图像的亚像素配准算法. 对待配准图像和参考图像输入控制点,利用投影变换和最小线性平方差算法进行粗配准,根据双边平均配准误差对控制点进行亚像素调整,从而达到精确配准. 定性与定量实验结果表明,相比基于尺度不变特征和局部强度不变的特征描述符配准算法,该算法具备更高的配准精度,可显著提高多模态图像配准性能.
信息中心网络(ICN)的节点缓存功能有助于海量内容的高效分发,缓解链路拥塞并减少流量冗余. 传统的缓存策略不利于提高全网缓存的内容多样性和缓存节点的平均命中率,现有研究能在一定程度上解决这些问题,实现了公平的内容流复用,但没有充分考虑节点之间的协作,导致节点缓存的利用率不均. 为了解决上述问题,从当前节点缓存状态对其他节点的影响入手,提出一种基于相关性概率的ICN协作缓存策略,根据路径及相邻节点信息做出本节点的缓存判断,从而有效控制缓存冗余. 仿真结果表明,该方法可以减轻服务器负载,丰富全网内容多样性,有利于提高交错复杂网络节点的命中率和利用率,减少请求跳数.
目前针对Android平台的软件保护大多集中在如何保护Dalvik字节码程序,对于本地代码程序的安全性还没有引起人们足够的重视. 为了阻止攻击者对本地代码的破坏,设计实现了一种Android平台本地代码保护方法. 在原始代码中插入多个冗余数据和完整性校验代码,并且对编译后的程序进行加密,使本地代码具备了抵抗攻击者静态分析和动态篡改的能力. 实验结果表明,该方法可以在攻击者对本地代码进行篡改时及时地发现篡改行为,从而有效地保护Android平台本地代码,增强整个应用软件的安全性.
针对遥感影像数据,提出一种基于快速响应矩阵(QR)码的抗剪切与噪声攻击的强鲁棒性盲水印算法. 首先,利用版权认证信息生成QR码水印图像;然后对QR码水印图像执行Arnold置乱并引入纠错编码机制对水印图像进行预处理;最后结合遥感影像的数据特点选择合适的嵌入强度和嵌入位置进行水印嵌入. 水印检测是水印嵌入的逆过程,可采用多数原则进行水印信息位的提取和自纠错. QR码的引入有效提升了水印信息容量,同时也增强了整个水印系统的鲁棒性. 嵌入的水印信息在保持遥感影像精度和统计特性的前提下具备良好的不可见性,且能抵抗高强度的剪切攻击和噪声攻击.
由于Internet具有动态特性,使得Internet尽力而为的服务模式在传输群组命令时,容易产生无效(过期)路径. 对此,提出群组动态遗传算法. 该算法分别从静态搜索和动态搜索两个角度考虑无效(过期)路径问题. 其主要优势在于解决传统遗传算法在动态环境下无法收敛问题. 实验验证了该算法相对于当前一些经典算法在支持群组命令传输方面具有较好的性能.
典型蔡氏电路中引入符号函数代替原有蔡氏二极管,构建了一个能产生多涡卷混沌吸引子的变形蔡氏混沌系统模型. 构造方法是使该函数中的每个平衡点分别位于相邻两个转折点的正中间,并且保持混沌吸引子中涡卷与键带的相互间置. 该模型的动力学分析和Matlab数值仿真表明,该系统能够产生10涡卷混沌吸引子. 最后,设计了硬件电路并且给出了最多10个涡卷的硬件电路实验结果. 硬件实验结果与理论分析和仿真分析完全吻合,进一步证实了该系统的存在.
针对骨干边缘分离网络下自私性对边缘自治域入流量规划的影响,提出了基于联盟博弈的入流量规划模型. 该模型以网络开销作为入流量规划性能的评价指标,建立了网络开销与网络运营商收益的关系. 边缘自治域通过与其他自治域形成联盟,优化其入流量规划性能,提高其网络运营商的收益. 同时,分析了联盟核心的特点,并提出基于SHAPLEY值的收益分配方法. 仿真结果表明,基于联盟博弈的入流量规划方法能提高边缘自治域的入流量规划性能,基于SHAPLEY值的收益分配方法实现了加入联盟核心的边缘自治域收益的公平分配. 边缘自治域能否组成联盟受到运营商收益与入流量规划性能关系的影响.
针对当前蜂窝网中基于混合能源的节能方法较为缺乏的现状,从小区粒度的角度提出了一种新的节能管理机制. 该机制首先建立了多能源共存时的节能优化模型,并对业务质量评估方法进行了建模;之后针对节能优化模型,从小区补偿的角度提出了区域化的节能算法. 通过在通用移动通信系统城区场景中的仿真,验证了该机制能够在保证区域覆盖和业务质量的基础上降低区域的干扰,并节约电网近35%的能耗,具备很强的绿色经济价值.
对于实时性要求较高的人脸识别算法,图像特征表示不仅应该具有高的区分能力,还应该具有较小的空间维数. 提出了一种基于主导近邻像素的局部Gabor空间直方图(LGSH-DNP)的图像特征表示方法. 首先,对人脸图像进行Gabor滤波,滤波后图像上的每个像素用其邻近的两个最大的像素的位置表示并编码成该像素的描述符;然后,提取描述符所形成图像的空间直方图;最后,采用加权交集直方图相似度来度量空间直方图之间的距离,从而实现人脸图像识别. 在人脸识别技术图像库上的实验结果表明,该图像特征算法具有较高的识别率和较低的计算复杂度.
面向资源有限的工业无线网络,提出一种基于单查找表的快速高级加密标准(AES)的加密方法. 对目前普遍采用的基于4张1 KB查找表方法的查找表进行压缩和优化,构建了一张512B的查找表,减小了查找表的存储开销,并有效降低GF(28)上乘法所产生的开销;同时对轮加密公式进行了优化,减少因查找表被压缩而引起的附加操作. 实验结果显示,相比4查找表法,该方法降低了72%的存储开销,但在时间开销和能量开销上均提高了43%;相比射频芯片上的硬件加速器,该方法降低了55%的时间开销和61%的能量开销,但存储开销为它的2.5倍.
事件区域检测是无线传感器网络在复杂环境感知中的一项重要应用,然而节点受到环境中多种不确定性因素(如温度、湿度、硬件条件等)的影响导致其感知数据出现错误,降低了节点对事件检测的准确度. 根据邻近节点之间的感知信息存在一定的空间相关性,提出一种基于网络拓扑的节点感知信任度模型,在此基础上每个节点将自身感知信息与邻居节点交换信息相结合,建立贝叶斯事件检测容错模型,计算事件发生的预测概率,同时确定事件发生的最优阈值,节点根据概率预测结果与最优阈值相比较对事件发生做最终决策. 仿真结果表明,与典型的贝叶斯最优阈值容错算法相比,在节点故障率为25%的情况下,所提算法可将错误节点修正率由65%提高到78%;而在节点故障率为30%的情况下,所提算法可将错误节点修正率由50%提高到70%,体现出了良好的容错性能.
LTE-A中多点协作传输(CoMP)技术可以通过多点协作发送、协作干扰消除等策略提高系统容量,特别是能增强小区边缘用户的接收信干噪比(SINR),改善通信质量,为此,针对多用户CoMP(MU-CoMP)中多流联合发送波束成形算法设计问题,以接收信号平均SINR最大化作为目标函数,通过计算信道状态信息估计值以及多用户干扰、噪声的统计自相关矩阵,构造正则矩阵束,将最大化接收SINR的联合传输预编码矩阵求解问题转化为正则矩阵束的广义特征向量求解问题,设计的权重矩阵既对准最大增益的波束方向,又能有效抑制用户及流间干扰. 计算机仿真验证了该CoMP预编码矩阵联合设计算法能获得协作波束成形增益,且具有较强的鲁棒特性.
已有路网容量研究不能解决实时路网容量计算问题,难以掌握实时路网中的实际运行车流;传统的路网容量算法基本是离线处理或通过人工调查进行理论计算,很难解决实时路网容量的难题,为此,提出了一种基于免疫理论的车联网城市路网实时容量新方法. 该方法将免疫网络理论引入车辆自组织网络,利用抗体识别抗原的原理,完成通信链路检测,同时,可以通过统计抗原抗体识别对获取路网中的车流,不仅解决了实时性问题,还解决了传统方法需要建立准确数学模型的难题. 选取了实际路网中的区域进行验证,实验结果与传统方法获取的路网容量非常接近,证明了该方法的有效性.
为了提高正交频分复用(OFDM)系统定时同步的抗窄带干扰能力,利用加扰的思想对Park算法的前导符号进行了改进,并提出了新的定时测度函数. 通过TU-6多径信道下的仿真表明,在窄带干扰的影响下改进算法仍能保持尖锐的相关峰值特性,实现准确的定时估计,同时其性能会随着子载波数的增加得到提升. 此外,改进算法也降低了相关旁峰的大小,提高了定时同步的抗噪声能力.
针对传统安全威胁评估方法难以理解攻击渗透的相关性,且难以量化相关渗透对于网络环境的影响问题,结合攻击图渗透动作危害性、渗透相关性和主机业务重要性,提出双向威胁评估模型和计算方法,能衡量攻击的深入程度和对目标的威胁程度,最后提出了一个能应用于实时告警分析的攻击序列评估方法,并通过实验验证了所提模型的合理性和有效性.
针对无线传感器网络节点能量有限且易失效的问题,利用复杂网络理论提出了一种能量有效的无线传感器网络无标度拓扑模型. 该模型通过节点的剩余能量约束节点的发射半径,在拓扑演化过程中充分考虑节点剩余能量和节点度等因素,并引入能量调节参数和节点度调节参数,得出了一种幂率指数可以在[3,+∞)调节的无标度拓扑结构. 动态分析和仿真实验结果表明,该模型具有无标度网络的幂率特性,且具有较好的容错性和能耗均衡的特点.
提出了一种改进的针对高维优化问题的自适应多粒子模拟退火(AMSA)算法,通过多个粒子对整个高维空间进行随机分割和相对独立的局部退火. 当每个局部于当前温度下达到稳态后,随着温度的降低,粒子依据自身状态和相互之间的关系自适应地减少粒子数目,以降低复杂度. 该算法用于解决通用移动通信系统自动小区规划问题. 仿真结果显示,对比其他用于解决高维优化问题的启发式算法,AMSA算法能在预定的时间内取得更理想的结果.
针对减格辅助Tomlinson-Harashima预编码(LRA-THP)算法复杂度高的问题,提出一种适用于多波束卫星系统的低复杂度预编码算法. 该算法根据用户间的距离对用户进行分组,然后利用矩阵求逆及正交三角分解(QR)计算预处理矩阵,用于抑制分组间干扰. 计算过程中充分利用多波束卫星系统特点,减小预处理矩阵的维度,从而进一步降低算法运算量. 各分组内分别采用LRA-THP,消除残留用户间干扰. 仿真结果表明,相比LRA-THP,该算法的运算复杂度能降低92.5%,同时性能损失控制在0.2 dB. 另外,该算法能获得与已有的分组预编码算法相近的误码性能,同时使运算量降低69.7%. 该算法的低复杂度及灵活性使其具有较强的实用价值.
为提高分布式视频编码系统解码WZ帧的图像质量,提出了像素域基于广义高斯分布的WZ帧重构方案. 该方案充分考虑了边信息与原始WZ帧间的相关性,以广义高斯分布作为虚拟相关信道模型,提高率失真性能;用广义高斯分布做相关噪声模型,对给定量化区间,计算边信息已知情况下WZ的条件期望作为WZ重构值;为了不过多地增加重构方案的复杂度,将广义高斯分布的形状参数固定为0.5,推导出重构WZ帧的闭式表示. 实验结果表明,基于广义高斯分布的WZ帧重构方案能有效提高率失真性能和改善重构WZ帧的图像质量.
提出了一种分频段电磁环境绘制算法. 以雷达设备的电磁辐射功率密度表征电磁环境,计算数据时不区分频段,获得所有频段联合作用的数据场,根据雷达设备的分布及作用情况将数据场划分为对应不同频段的子区域. 使用光线投射算法绘制电磁环境数据场,在设计传递函数时生成多频段颜色查找表,以颜色区分频段,并绘制数据场. 在所有颜色查找表中保持前部若干颜色相同,绘制所有频段的联合分布. 最后,使用统一计算设备架构加速实现了实时分频段绘制. 实验结果表明,绘制结果显示了电磁环境中的频段分布信息,又反映了所有频段的联合作用情况,方便用户直观理解电磁环境.
为了有效提高网络性能,基于车载移动数据研究了真实城市环境下的路边单元(RSU)部署问题,收集并记录了基于北京市的车载移动数据集,通过差值方法等对车辆轨迹数据进行了预处理,使得该数据成为研究RSU部署策略的重要支持. 基于真实的移动数据,提出了综合考虑中心性和均匀性的RSU部署算法,以优化网络整体性能. 以真实车载移动轨迹为基础的仿真实验结果表明,所提出的RSU部署算法可以有效提升网络性能.
电力系统缺少明确的电力通信系统可靠性定义和定量的测度判据,仅用通信通道中断衡量通信网的可靠性不科学,不能客观反映通信网的真实运行情况. 前人的研究并没有考虑非线性影响,对传输性能的估计十分粗糙,也没有考虑自相位调制和色散导致的性能劣化影响. 因此在前人工作的基础上,综合考虑线性和非线性影响,采用光脉冲展宽作为评估指标,通过理论计算接收端光脉冲的展宽来估计系统传输代价. 最后通过仿真验证传输性能评估的可行性和有效性.