光谱编码计算关联成像技术研究

现有的多光谱成像技术通常采用光学分光的方式，使用多个探测器对成像场景的光谱图像进行采集，导致现有成像系统复杂，数据量大、效率低。针对现有技术的不足，提出基于正交调制模式的光谱编码计算关联成像技术。通过正交光谱编码矩阵融合Hadamard基图案构造投影散斑对宽带光源进行调制，单像素探测器收集成像物体与调制光源相互作用后的反射信号；应用演化压缩技术复原成像物体的混叠光谱图像；利用编码矩阵的正交性质解码出欠采样的光谱分量图像，对分离出的图像应用组稀疏压缩感知算法重构全采样的光谱分量图像，最后融合出成像物体的多光谱图像。通过数值模拟与实验两方面验证了所提方法的高效性。所提的技术简化了多光谱关联成像系统，降低了数据量。光谱编码方法可以扩展到更多的光谱通道，也可以应用在偏振关联成像、信息加密等领域。     

基于光谱尺度空间与管道滤波的红外目标检测

为了准确地从复杂干扰背景下检测出真实弱小目标，本文引入视觉显著性，设计了基于快速光谱尺度空间与动态管道滤波的红外目标检测算法。基于真实目标与背景内容之间的整体差异，引入快速光谱尺度空间与阈值分割技术，设计视觉显著性机制，对红外图像完成处理，输出全局显著性映射，以高效过滤干扰背景内容。考虑目标与背景的局部特征差异，构建自适应局部对比度增强机制，对粗检测结果实施处理，获取对应的局部显著性映射，改善视觉显著性区域内目标的对比度。引入高斯差分理论，通过估算每一帧红外图像中的目标像素直径，形成动态管道滤波，充分消除虚警，准确识别出弱小目标。多组实验数据显示：较已有的红外目标检测技术而言，在各种不同的复杂背景干扰下，所提算法呈现出更好的检测能力，拥有更理想的接收机工作特性ROC曲线。     

面向E量级超算的并行循环压缩浮点乘加校验结构

E量级超算面临超十亿浮点融合乘加(Fused Multiply-Add,FMA)部件同时运行的严峻挑战,单个FMA检错率的少量变化可引起系统可用性的较大变动.E级超算核心的高运行频率、实时校验需求对校验逻辑时序提出了更高的要求.同时,E级超算需要控制系统规模,同芯片面积下集成的核心数目更多,片上资源较为紧张.因此,FMA校验设计需要在保证错误检测能力的前提下,对校验逻辑的时序、面积开销进行控制.本文提出了并行循环4:2压缩结构.余数系统模数增大后,并行循环4:2压缩结构能在降低余数生成逻辑的时序、面积开销的同时,提升余数系统的检错能力.本文还对余数域中的FMA尾数运算进行研究,提出了取反符号扩展操作、乘法尾数、加法尾数的余数域加速变换.实验结果表明,本文提出的并行循环4:2混合压缩余数生成逻辑较模加器树余数生成逻辑、CSA(Carry Saved Adder) 3:2压缩余数生成逻辑分别最多可取得19.64%、6.75%的时序优化和71%、18.18%的面积优化.基于并行循环4:2压缩树的模63余数校验在面积开销、检错率、系统可用性上均优于IBM采用的模15浮点FMA校验设计,面积开销...     

WSN低功耗低时延路径式协同计算方法

针对云计算应用于无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)时延敏感型业务时存在的高传输时延问题,提出了一种WSN低功耗低时延路径式协同计算方法。该方法基于一种云雾网络架构开展研究,该架构利用汇聚节点组成雾计算层;在数据传输过程中基于雾计算层的计算能力分步骤完成任务计算,降低任务处理时延;由于汇聚节点计算能力较弱,时延降低将导致能耗增加,WSN工作寿命减短,为此提出能耗约束下的任务映射策略,并利用离散二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法解决能耗约束下的时延优化问题。仿真结果表明,在相同的能耗约束下,对比其他算法,基于BPSO算法得出的映射方案能有效降低业务处理时延,满足时延敏感型业务的需求。     

压缩感知改进探地雷达回波信号时延估计

针对探地雷达回波受环境及多径干扰而导致时延估计的精度和速度不满足应用需求的问题,提出了基于改进快速匹配追踪的时延估计算法,算法首先基于压缩感知理论对雷达探地回波进行稀疏分解和重构,以提高信号的信噪比,消除回波中强干扰信号对时延估计的影响,然后采用QR分解优化的快速正交匹配追踪对时延估计模型进行求解,降低基函数错选概率,提高模型收敛速度.仿真实验表明,算法能够有效均衡回波信号中强信号分量和弱信号分量,具有较高的回波时延估计精度.     

基于运动补偿方法在视频压缩方面的应用研究

目的 动态视频所占据的空间过大,若要快速和在有限的空间去传送,则必须要对动态视频进行压缩;方法 通过帧与帧之间存在冗余性,以及后面的帧可以通过运动补偿的方法来得到预测帧;结果 通过matlab进行仿真,得到相关的图片数据得到压缩后的预测帧;实验验证通过运动补偿的方法可以得到后面相关帧,并且起到压缩的作用.     

基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射算法

现有研究在重映射失效虚拟网过程中未对不同类型的虚拟网承载业务进行有效区分,导致资源收益较低。为此,提出一种基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射算法。定义虚拟节点和虚拟链路的重要性指标,运用混合整数线性规划方法将基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射问题建模为最优化问题。在此基础上,提出快速可扩展的启发式虚拟网可靠性映射算法,以提高失效虚拟网的重映射效率。实验结果表明,该算法在虚拟网请求接受率、服务提供商收益和利润成本比3个指标上,表现优于FD-EVN、APG-TABU和MW-AC算法。     

加密环境下大数据特征集并行存储方法研究

针对传统方法存在数据存储速度慢,容量小的问题,提出一种加密环境下大数据特征集并行存储方法。采用MMSE算法对大数据特征集进行优化处理,以获得并行的大数据特征集。在加密环境下,当内存中保留数据记录达到一定数量时,在并行处理后的数据中插入批量Hash索引。以此为基础,基于Map函数对数据进行映射处理,进而完成对大数据特征集的并行存储。实验结果表明,利用所提方法的存储过程中数据分布通道具有较好的一致性,且存储速度约为传统方法的3倍,存储容量大。