TMS320C6678的LPI雷达信号检测模型设计

本文围绕低截获概率雷达信号处理的特点和实时性的要求,设计了基于FPGA和DSP传统组合模式的LPI雷达信号检测处理平台。在一款基于Keystone构架的多核DSP处理板上,创新性地运用并行关联流水线体系结构和多层任务调度分配信号处理机制,构建了针对LPI雷达信号从预处理到检测结果输出的一整套信号处理模型。经过仿真实验验证,该信号处理模型适合在低信噪比条件下对LPI雷达信号进行检测,且系统资源分配合理占用逻辑资源少,具有实时检测LPI雷达信号的潜力。     

可满足性求解器中一种可观无关性利用方法

为了提高可满足性求解器的效率,提出了一种利用电路可观无关性的方法.以带可观无关条件的CNF理论为基础,通过在可观无关条件计算时不使用变量排序,减少可观无关条件丢失.通过不对只出现在可观无关条件中的变量赋值,保证电路的控制唯一性.理论分析和实验结果表明,用该方法实现的可满足性求解器的搜索空间小、速度快.     

变换域LPI信号设计与性能分析

信号的低截获概率(LPI)是指发射的信号不被敌方截获或截获概率很低。目前对信号进行LPI性能分析均是从侦察方的角度来考虑,对此首次提出从信号特征角度对其LPI性能进行分析。在国内首次将小波技术应用到LPI信号设计并进行了仿真设计,仿真实现了传统时域方法的信号设计和基于FFT伪随机相位的信号设计;采用了高阶累积量、循环平稳性两种信号检测和参数估计方法,从信号特征角度对其LPI性能进行了分析。实验结果表明,变换域信号的LPI性能优于传统的信号。最后探讨了变换域LPI信号设计技术的进一步研究方向。     

基于最小二乘策略迭代的无人机航迹规划方法

针对传统强化学习方法因对状态空间进行离散化而无法保证无人机在复杂应用场景中航迹精度的问题,使用最小二乘策略迭代（Least-Squares Policy Iteration,LSPI）算法开展连续状态航迹规划问题研究。该算法采用带参线性函数逼近器近似表示动作值函数,无需进行空间离散化,提高了航迹精度,并基于样本数据离线计算策略,直接对策略进行评价和改进。与Q学习算法的对比仿真实验结果表明LSPI算法规划出的三维航迹更为平滑,有利于飞机实际飞行。     

LPI，中立且权威的Linux认证（下）

年两年，随着Linux应用的普及和我国政府的重视，Linux在国内企业中的应用越来越广泛，而Linux认证也成为我国目前增长最快的认证之一，其中包括RHCE、LPI以及RCE等Linux认证。上期我们了解了什么是LPI，以及怎样去申请LPI的考试。下面我们一起去看看LPI的考试技巧和考试心得。     

一种优化的基于LPI的文档索引算法FLPI

LPI对于局部流形结构是优化的, 但在时空上运行效率较低,使其很难应用于大型数据集。基于LPI算法,提出了一种优化的LPI算法FLPI,它将LPI问题分解为一个图嵌入问题和一个正则最小二乘问题,避免了稠密矩阵的特征值分解,显著减少了计算复杂度。此外,在监督环境下,利用一个特别设计的图,使FLPI只需要解决正则最小二乘问题,进一步减少了时空开销。实时数据集实验结果显示,FLPI获得了相似或优于LPI的结果,且运行速度明显提升。     

数据库主动机制中复杂条件计算的路径选优法

实时主动数据库的触发器中包含了各种条件,当触发器被激活时,必须对它们进行评价,如何对复杂条件进行高效的评价是系统的一个关键。本文提出了一种基于有穷自动机的状态转换图、评价优先级是路径选优法,它既实现了复杂条件的有效评价,又大大提高了评价效率,从而适应主动实时性要求。     

基于增强条件公式的主动规则集可终止性判定

主动规则集的可终止性判定是一个研究热点问题,现有的基于触发图和活化图的方法没有考虑触发环所有所属规则能否在同一次执行中执行;现有的条件公式判定方法只能包含不可更新或有限次更新变量,当主动规则集只包含可有限次循环执行的触发环时,现有方法不能准确判定它是可终止的。为此,提出了触发环的执行序列的概念和建立包含可更新变量的增强条件公式的方法,新的判定方法将触发环和执行语义有机地结合在一起,较现有方法可以发现更多的可终止性情形,同时给出了新算法的可终止性和正确性证明。     

增强学习算法的性能测试与对比分析*

研究了几类典型增强学习算法的性能评估问题,包括Ｑ-学习算法、最小二乘策略迭代(LSPI)和基于核的最小二乘策略迭代 (KLSPI)算法等,重点针对Markov决策问题(MDP)的值函数平滑特性对算法性能的影响进行了研究。分别利用值函数非平滑的组合优化问题——旅行商问题（TSP）和值函数平滑的Mountain-Car运动控制问题,对不同增强学习算法的性能进行了测试和比较分析。分析了三种算法针对不同类型问题的各自特点,通过实验对比,验证了近似策略迭代算法,特别是KLSPI算法在解决值函数平滑的序贯决策问题时性     

基于增强条件公式的主动规则集可终止性判定

主动规则集的可终止性判定是一个研究热点问题,现有的基于触发图和活化图的方法没有考虑触发环所有所属规则能否在同一次执行中执行;现有的条件公式判定方法只能包含不可更新或有限次更新变量,当主动规则集只包含可有限次循环执行的触发环时,现有方法不能准确判定它是可终止的。为此,提出了触发环的执行序列的概念和建立包含可更新变量的增强条件公式的方法,新的判定方法将触发环和执行语义有机地结合在一起,较现有方法可以发现更多的可终止性情形,同时给出了新算法的可终止性和正确性证明。     

基于粒子群算法的群体路径生成方法研究与实现

对群体行为进行模拟一直是计算机图形学方面的研究热点,如何表现出个体运动的独立性和群体运动的整体性是群体行为模拟的困难所在。首先对群体行为进行分析,然后将粒子群算法的群体智能性用于群体路径生成中,既使用了粒子群算法初始生成思想,又针对不同的群体行为进行了修改,从而产生一种新的能够快速完成群体路径生成的方法和手段。     

有限自治域网络节点状态独立性研究

以节点延时为状态研究路由问题是网络路由研究的一个方向,这类问题的研究过程经常假设节点状态是独立的.这一假设为以延时为约束条件的路由问题,特别是以节点延时的概率密度函数为状态信息的QoS路由问题提供了一种较为实际的处理手段.探讨了在节点个数有限的自治域网络(简称有限自治域网络)中,各节点状态具有独立性这一假设的合理性,并通过网络仿真对其合理性进行了验证.在仿真过程中,实际测量了网络中60条链路延时和15条路径延时的概率密度函数.然后,基于独立性假设,用相应链路延时概率密度函数的卷积计算这15条路径延时的概率     

关于VB程序设计中的路径问题

考虑到如何在应用程序中有效地指定数据文件的路径 ,不管应用程序安装在何目录或数据文件存放在何盘 ,使程序都能找到数据文件的路径的问题 ,讨论了VB程序设计中指定数据文件路径的方法 ,以便实现程序安装目录与程序数据文件存放路径无关。     

Conditional Independence in A Coherent Finite Setting

A definition of stochastic independence which avoids the inconsistencies (related to events of probability 0 or 1) of the classic one has been proposed by Coletti and Scozzafava for two events. We extend it to conditional independence among finite sets of events. In particular, the case of (finite) discrete random variables is studied. We check which of the relevant properties connected with graphical structures hold. Hence, an axiomatic characterization of these independence models is given and it is compared to the classic ones.     

Level Set方法求解机器人路径规划的探讨

移动机器人路径规划是机器人学的一个最基本也是最复杂的问题,路径规划的主要方法有势能方法、单元分解方法、神经网络(NN)等。水平集(level set)方法已经广泛应用于图像处理和计算机图形学领域,因为其具有能够处理拓扑改变、数值稳定性好和独立于参数化的优势。为了探讨Level set方法在求解机器人路径规划中的应用,在介绍水平集法的基本思想和相关技术,以及路径规划的求解方法等的基础上,引入路径规划问题的隐式主动轮廊模型,即水平集模型,并采用快速推进方法(FMM)求解此模型方程,进而给出了路径规划模型的计算结果及其可视化界面,并且与经典势能法的计算结果进行了比较。理论和计算结果证明,Level set方法求解机器人路径规划是可行和有效的,从而为机器人路径规划研究提供了新的思路和方法。     

A Hierarchical Path View Model for Path Finding in Intelligent Transportation Systems

Effective path finding has been identified as an important requirement for dynamic route guidance in Intelligent Transportation Systems (ITS). Path finding is most efficient if the all-pair (shortest) paths are precomputed because path search requires only simple lookups of the precomputed path views. Such an approach however incurs path view maintenance (computation and update) and storage costs which can be unrealistically high for large ITS networks. To lower these costs, we propose a Hierarchical Path View Model (HPVM) that partitions an ITS road map, and then creates a hierarchical structure based on the road type classification. HPVM includes a map partition algorithm for creating the hierarchy, path view maintenance algorithms, and a heuristic hierarchical path finding algorithm that searches paths by traversing the hierarchy. HPVM captures the dynamicity of traffic change patterns better than the ITS path finding systems that use the hierarchicalA * approach because: (1) during path search, HPVM traverses the hierarchy by dynamically selecting the connection points between two levels based on up-to-date traffic, and (2) HPVM can reroute the high-speed road traffic through local streets if needed. In this paper, we also present experimental results used to benchmark HPVM and to compare HPVM with alternative ITS path finding approaches, using both synthetic and real ITS maps that include a large Detroit map (> 28,000 nodes). The results show that the HPVM incurs much lower costs in path view maintenance and storage than the non-hierarchical path precomputation approach, and is more efficient in path search than the traditional ITS path finding using A* or hierarchical A* algorithms.     

Bayesian网的独立性推广模型

要本文提出了Bayesian同的独立性推广模型。Bayesian同能够表示变量之间概率影响关系与条件独立性,但不能表示因果独立性。虽然Noisy OR模型能够较好地表示变量之问的因果独立性,但该模型又因只能表示因果独立性而具有很大的局限性。本文提出的独立性推广模型解决了Bayesian同因果独立性表示能力不足的问题,扩展了Bayesian同与Noisy OR模型的表示范围,同时简化了Bayesian同的条件概率表,并且新模型更能够反映变量之间的概率影响关系。实验结果表明了该模型的实用性。     

The role of coherence for handling probabilistic evaluations and independence

This paper deals with coherent conditional probability able to manage uncertainty, partial knowledge and conditional independence, overcoming the critical situations presented by the classic independence definition. When a probability is not complete (i.e. it is defined on an arbitrary set of conditional events) the conditional independence statements are not necessarily automatically induced by the values of the assessment, so given a set of independence statements its compatibility with the numerical values (conditional probability) need to be checked. This problem related to the compatibility of independence statements and conditional probability assessment is studied and a procedure for checking the compatibility is proposed.     

Stochastic Independence in a Coherent Setting

Our aim is to put under the right perspective the theory of stochastic independence in the framework of coherent probability theory, taking suitably into account also events whose probability is zero or one. Moreover, in a coherent setting, upper and lower probabilities come naturally to the fore, and so we discuss the issues raised when trying to extend stochastic independence to this more general concept.