融合协同过滤与上下文信息的Bandits推荐算法

随着推荐算法在众多领域的广泛应用,冷启动问题得到了越来越多的关注。针对仅可获得老用户对商品文字评价的场景,提出了一套解决用户冷启动问题的方案与算法。首先通过分析发现了文章主题提取与基于商品评价提取特征的相似性,因此引入自然语言处理领域的LDA(latent Dirichlet allocation)生成模型提取商品潜在特征;然后在传统Bandits算法的基础上融入邻居用户的协同作用提出了COLINBA(collaborativefiltering context linear Bandits)算法,该算法通过相似度权重因子控制邻居用户对推荐结果的贡献,使得协同作用更加精确有效,推荐完成后根据用户真实反馈以及所推荐商品的特征更新用户特征。最后采用真实数据集Delicious和Last.fm将该算法与该领域的最新方法进行比较,实验结果表明该算法对推荐效果有提升作用。     

数字电视多媒体广播系统的相位噪声抑制

为提高数字电视多媒体广播(DTMB)系统抗相位噪声的能力,提出了利用DTMB系统保护间隔内所填充的PN序列的时域公共相位误差校正方案,以及利用传输参数信令(TPS)的判决辅助子载波间干扰抑制方案.计算机仿真结果表明,该方法可有效地抑制接收机本振相位噪声引起的相位旋转和子载波间干扰,降低系统误符号率.而且时域公共相位误差校正方案具有抗噪声、抗干扰能力强的优点.     

基于中继的OFDMA网络中可扩展编码视频流传输的权衡优化(英文)

To achieve an optimal trade-off between video quality and energy efficiency in the uplink streaming of multi-user Scalable Video Coding (SVC) videos in relay-based Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) cellular networks, a cross-layer design framework that jointly selects the Transmission Policy (TP) for SVC video frames, assigns OFDMA subcarriers, and allocates power for each subcarrier is proposed. We apply the dual decomposition method to the problem, and obtain a TP selection subproblem for each SVC video adaptation and a resource allocation subproblem of Joint Subcarrier, Relay and Power Allocation (JSRPA). A second level of dual decomposition is used to divide the JSRPA problem into independent subcarrier subproblems. The proposed Crosslayer Trade-off Optimization (CTO) algorithm is sub-distributed with significantly low complexity. A performance evaluation with typical SVC video traces demonstrates that the proposed algorithm is able to converge and efficiently achieve the optimal trade-off between the video quality and energy consumption at the MSs for uplink SVC streaming.     

基于模糊控制的流媒体自适应传输算法

基于HTTP的动态自适应流媒体DASH传输协议可以使用户根据自身的终端显示能力和信道条件选择合适的视频质量,是网络视频服务技术的发展方向。如何根据网络吞吐量的变化自适应地选择视频码率,以获得最佳的用户体验质量QOE,在已有的DASH系统中还没有得到很好的解决。 提出了一种基于模糊控制的自适应传输算法,将缓存的视频余量以及用户申请的视频码率和网络吞吐量的码率失配度作为输入,将预期的缓存变化量作为输出,通过模糊逻辑实现以下控制目的：(1）将缓存稳定在一个安全的区间;(2）使传输视频的平均质量最大化;(3）避免因带宽波动所造成的视频播放中断。最后,分别在两种虚拟网络环境和两种实际网络环境下进行性能测试,实验结果表明,与已有的算法相比较,本文提出的算法可以给用户带来更好的QOE。     

基于光栅的手机自由立体显示视差调整方法

由于移动终端本身屏幕尺寸的限制,原有基于大屏幕显示的多视点立体视频显示方法应用于移动终端上时立体视频会出现模糊、清晰度降低的现象。在分析移动终端上多视点立体视频模糊现象的产生原因和解决方案的基础上,结合立体视频与视差的关系,提出了一种视差调整方法。该方法以立体视频视差的适当减小来换取清晰度的提高,使立体视频观看效果更为清晰和舒适,从而保证了移动终端等小屏幕设备上立体视频显示整体效果。     

深度神经网络在森林步道视觉识别中的应用

无人机自主导航在已知或结构化环境中已取得大量研究成果,但在森林等非结构化环境中的技术仍不够成熟。无人机在复杂的森林环境中通过识别森林步道飞行是一种安全有效的行进方式。提出了一种针对森林环境下路径识别的双列深度神经网络模型(two-column deep neural networks,2CDNN),该网络模型通过直方图均衡化结合边缘提取的方法获取特征图,再将特征图与RGB图馈入两路并列的深度残差网络,从而提取出森林场景中的色彩与纹理特征,最终根据网络分类结果来确定飞行方向指令。该模型在森林数据集IDSIA上进行评估,准确率高达91.31%,比现有的方法提高了4.41%。实验结果表明该模型可以有效地提高无人机在森林环境中的路径感知性能,在自主导航领域具有一定的泛化性和实用意义。     

可重构天线的研究现状与发展趋势

可重构天线作为一种新型的天线,与传统天线相比具有尺寸小、重量轻、利于实现分集等优点和广阔的发展前景.回顾了可重构天线的发展历程,总结了近年来国内外关于可重构天线的最新研究成果,并从可重构天线的功能、使用的关键器件、设计方法与电路特点等方面对其研究现状进行了深入分析.从多个角度给出了可重构天线的分类与总结,并就可重构天线的设计方法与电路特点进行详细论述和举例说明.最后对可重构天线的发展趋势进行了展望.     

数字下变频及抽取的FPGA实现

在FPGA上实现了对高频窄带数字信号的下变频和取样率转换,由于完全避免了需要大量逻辑资源的乘法器和数字振荡器,其结构大为简化,再加上采用了流水处理结构,使其处理速度超过100M样点每秒,此外它还具有结构简单,重配置能力强的优点,具有广阔的应用前景.     

基于视觉的无人机自动着陆定位算法

本文提出了一种基于HSV直方图、椭圆拟合和多边形拟合的着陆目标提取和位姿估计的算法,提出了一种特定颜色、特定形状的新型地标。充分应用颜色信息和几何信息,消除了特征点检测出现错误匹配的情况,对光照及目标模型旋转均有一定鲁棒性,有效提高了目标检测的速度和准确度。本文通过坐标变换以及椭圆的基本特征,将位姿估计转化为一个一元十二次方程的求解问题,并对坐标转换进行简化处理,提高位姿估计的处理速度。最后通过实拍测试,证明本文的方法可靠、目标可识别及降落位置准确。