基于HBase的交通数据时空分块索引

智能交通领域快速发展带来的海量交通数据已难以通过传统关系型数据库及时处理。针对交通数据的分布特点与查询需求,提出了一种基于分布式数据库HBase的时空分块索引框架(STB-HBase),利用HBase行键设计结合二级索引的方式,解决数据在时空维度分布不均引起的热点问题,并设计出STB-HBase下的移动对象轨迹查询和时空范围查询算法。实验结果表明,STB-HBase对交通数据有良好的存储性能和查询效率。     

面向时空数据流的移动对象空间索引构建

本文针对时空数据流提出了一种基于时间窗口数据排序和批量装载的移动对象空间索引构建方法HSTRCL.该方法用固定长度的时间窗口将连续的时空数据流进行切分,每当一个时间窗口完成数据缓存,采用优化的索引批量装载技术,从传统的构建流程中尽可能分离出耗时的数据划分和排序操作,将数据流的接收及其他构建操作并行执行,避免不必要的加锁...     

基于时空推理网络的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下的抗红外诱饵干扰技术是红外空空导弹的核心技术之一。针对传统静态贝叶斯网络不能表达序列图像中特征变量在时序上动态变化关系,提出了一种符合人类视觉推理识别过程的时空关联推理网络抗干扰识别算法。首先,提出的时空关联推理网络在考虑特征空间约束关系的基础上,引入了特征变量时间约束的先验知识,建立表达特征时空关联的目标推理网络识别模型,从而增强了序列图像目标识别的稳定性;其次,通过仿真数据构建样本集,离线训练学习时空关联推理网络结构及特征跳转概率参数,确定概率推理网络识别离线模型;最后,依据测试数据,结合推理识别网络模型进行概率推理,实现对目标的识别分类。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰投放的条件下,基于时空关联推理网络的抗干扰识别率达到94%,比静态贝叶斯网络抗干扰识别算法高3%,有效提升了目标识别的稳定性。     

基于时空相似性的跨域目标关联分析方法

多业务域目标聚合是情报分析的核心问题之一,为解决跨域目标关联分析工程化实现,提出了一种时空相似计算的分析方法。首先,对接收到的目标时空数据进行处理,形成元数据;其次,按照预定义的数据模型,从元数据中抽取目标信息;再次,通过时空相似度计算,对目标间的时空信息进行分析,得到目标间的时空关系;最后,利用先验知识对目标时空关系进行约束,实现从时空关系到语义关系的转换。数值仿真验证了该方法能够简单有效地实现跨域目标关联分析。     

基于差分隐私的活动模式保护与时空轨迹发布方法

为了解决用户轨迹数据发布时的活动模式泄露问题，本文提出了一种基于差分隐私的活动模式保护与时空数据发布方法 DPAP-STTP(Differentially Private Activity Pattern and Spatial-Temporal Trajectory Publication)，该方法即保护了用户时空数据中活动模式的隐私，又可以保证所发布时空轨迹在服务建议生成上的有效性.在DPAP-STTP中，用户的活动模式表示为个人代表性轨迹的动静态信息，包括代表性轨迹的时空密度分布、时空路径分布、移动模式以及时空跨度.另外，DPAP-STTP通过隐私保护预算与隐私保护阈值对该动静态信息进行调控，然后根据调控后的动静态信息依次划分时空网格、重构轨迹所处时空区间、时空轨迹点随机采样，最终生成满足群体差分隐私的时空轨迹进行发布.本文的实验比较了DPAP-STTP与DP-STAR(Differential Private Synthetic Trajectory Publisher)、BNA(Bounded Noise-Adding)所生成的轨迹在特定时空范围内的有效性，证明DPAP-ST...     

面向时空数据场景的数据库索引选择框架

索引是一种用于提高数据库查询效率的数据结构,良好执行计划的生成和选择很大程度上取决于数据表上是否存在合适的索引。然而,面对复杂的时空数据场景,现有的索引选择方法存在很多不足,如无法高效处理大量范围查询、容易造成索引冗余、无法有效应对动态的工作负载等问题。针对上述问题,提出一种新型基于深度确定策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)模型和索引效益评估网络的索引选择框架:ST-IS(Index Selection method tailored for Spatio-Temporal data scenarios)。ST-IS集成了对SQL语句和索引集的新型编码方法,有效避免索引冗余或索引缺失。ST-IS使用索引效益评估网络来优化强化学习的奖励机制,同时支持动态的工作负载。大量实验结果表明,在真实时空数据集和TPC-DS标准数据集上,ST-IS的性能优于现有的索引选择方法。     

图书馆海量网络学术数据的关联检索技术研究

为解决传统PIT图书馆学术数据检索方法存在索引定位数组数量有限、检索承载额度较低等弊端,设计新型图书馆海量网络学术数据的关联检索技术模型。通过定义数据包类型的方式,判断网络学术数据的衍生结构、设置准确的数据命名机制,完成图书馆海量网络学术数据的结构分析。在此基础上,利用关联数据节点的空间编码,确定严格的检索分级法则、完善数据的关联检索流程,实现新型技术模型的搭建,完成图书馆海量网络学术数据的关联检索技术研究。对比模型应用结果可知,与传统PIT检索方法相比,应用新型关联检索技术模型后,索引定位数组数量提升至5.0×10~(11)TB以上,检索承载额度也达到预期水平。     

一种基于时空交叉点新特征的航迹关联算法

为有效解决实际工程中的航迹关联问题,该文定义了广义时空交叉点,并提出了以航迹对时空交叉点为特征,通过特征匹配来实现航迹抗差关联的新方法。实测数据验证结果表明:在雷达航迹不完全匹配且存在时空差异误差的情况下,该方法可有效实现雷达航迹的抗差关联,并且几乎不受时空差异误差大小的影响,具有强鲁棒性和稳定性,可有效解决实际工程中的航迹关联问题,消除冗余航迹,提供统一态势。     

基于改进DTW算法的高维时空数据关联挖掘方法

电网数据体系较为庞大,挖掘其中的高维时空数据之间的关联性有助于提高电网运行质量。为此,利用改进后的DTW算法关联挖掘高维时空数据。采用改进DTW算法计算高维时空采样数据之间的距离矩阵,明确距离矩阵累积结果,完成数据预处理。按照降序循环项头表中的频繁项,计算空间数据和时间数据的支持度并与设定的阈值对比。以此为依据挖掘高维时空数据的关联性。实验结果证明,该方法挖掘结果较完整,平均误差为1.6%,可以为电网运行提供可靠依据。     

TMWSNs中一种确保数据完整性的高能效时空Top-k查询协议

时空Top-k查询是TMWSNs（双层移动无线传感网）中的一类重要查询.在敌对环境中,攻击者易通过捕获TMWSNs中的关键节点来破坏时空Top-k查询的数据完整性.提出一种确保数据完整性的时空Top-k查询处理协议VIP-TQ.该协议利用虚拟化节点技术与绑定加密技术通过构建传感器节点的数据预处理方法、数据存储节点的时空Top-k查询处理方法以及Sink端的数据完整性验证方法来实现TMWSNs中时空Top-k查询的数据完整性保护.理论分析和实验结果显示,VIP-TQ能够以100%的概率侦测出不完整的时空Top-k查询结果,并具有相对已有方案更高的能效性.     

融合空时感知特性的无参考视频质量评估算法

本文通过简化视频质量评估中人眼感知模型的复杂性,提出了一种新的无参考视频质量评估模型.首先通过分别抽取视频的空间域和时间域特征,然后按照视频局部块、视频帧、视频段等从细到粗的不同粒度,模拟人眼感知特性进行多重加权汇聚,最终得到整段视频的特征向量描述.本方法以支持向量回归器为评估模型训练工具,通过有监督的视频样本库训练,以无参考方式完成未知视频的质量评估.实验结果表明,该评估算法的性能不但要优于当前已知最经典的无参考评估算法Video BLLINDS,而且与部分参考评估算法相当.     

使用时空相关性分析检测加密僵尸网络流量

In this paper, we propose a novel method to detect encrypted botnet traffic. During the traffic preprocessing stage, the proposed payload extraction method can identify a large amount of encrypted applications traffic. It can filter out a large amount of non-malicious traffic, greatly improving the detection efficiency. A Sequential Probability Ratio Test (SPRT)-based method can find spatial-temporal correlations in suspicious botnet traffic and make an accurate judgment. Experimental results show that the false positive and false negative rates can be controlled within a certain range.     

机载雷达三维空时自适应信号处理

空时二维自适应信号处理（STAP）技术已成为雷达领域的研究热点之一,是新一代高性能机载雷达的一项关键技术。然而目前的研究仅限于方位向-多普勒域的自适应处理,没有考虑俯仰向的信息,而在实际中杂波过程是与俯仰角有关的。因此,文中介绍了将2D-STAP扩展到3D-STAP的方法,即增加俯仰向的自适应处理,充分利用了俯仰向信息对杂波谱的影响。通过仿真试验证明,与二维自适应处理相比三维自适应处理具有更好的杂波抑制能力,并且可以明显地提高目标的检测性能。     

一种快速的空时级联频率—到达角估计

为减少算法运算量,将多级维纳滤波器引入到空时级联频率—到达角估计中,提出一种快速级联估计算法.快速算法通过简单的乘累加运算得到噪声子空间,避免了对阵列协方差矩阵的特征分解,减少了算法运算量.仿真结果表明:在信噪比大于5 dB时,原有算法和快速算法性能相当,频率估计标准差均降到1MHz以下,DOA估计标准差小于1.     

考虑时间-空间特性的流媒体视频QoE评价模型

流媒体视频服务作为目前网络服务最广泛的应用之一,其用户感知质量已经引起了服务提供商的广泛关注。文章提出了一种预测流媒体视频用户体验质量（QoE）的无参考评价模型。该模型基于人类视觉系统（HVS）,考虑视频时间-空间特性,讨论了编码压缩、网络丢包因素对视频质量的影响情况,与用户感知评分（MOS）相关度达到0.965,且二者均方根误差小于0.298,能够较为准确地预测流媒体视频用户感知质量。     

基于时空组合特征的视频拷贝快速检测

为了有效提升大规模数据集下视频拷贝检测的速度,提出了一种基于时空组合特征的视频拷贝快速检测算法。首先抽取视频的时间序列特征和空间分布特征,然后采用粗略匹配和精确匹配相结合的二级匹配框架进行拷贝检测,并在每一级匹配过程中都加入了"尽早停止"策略,以便尽可能快地过滤出非拷贝视频,从而降低在大规模数据集下的计算复杂度。实验结果表明,与已有的算法相比,所提出的快速检测算法取得了较高的检测精度,并大幅提升了检测速度。     

一种时空域联合的SVC模式选择算法

本文提出了.一种适用于IInscaIe层问预测算法[6]的SVC(分级视频编码)模式选择方法.对于JSVM模型中的普通模式.利用了空间域宏块模式相关性减少候选模式;对于Inscale预测模式.利用了时间域宏块模式相关性减少候选模式.实验结果表明,新的模式选择算法的引入.能够有效地提升采用lnscale算法的JSVM模型的编码性能,大幅度减少编码时间.     

多载频MIMO雷达的空时超分辨算法

该文建立了多载频MIMO (Multi-Carrier-Frequency MCF-MIMO) 雷达的信号模型,指出信号预处理后在接收端形成一个阵元数为NtNr的等效阵列(Nt, Nr分别为发射和接收阵元数),推导出窄带情况下导向矢量是发射和接收导向矢量的kronecker积,并针对该特点提出了采用空时2维MUSIC方法来实现距离和角度的超分辨,从而提高在多目标环境中目标距离以及角度的估计精度。推导了距离和角度估计的Cramer-Rao界,并仿真研究了估计性能与信噪比、快拍数和波达方向的关系,最后给出了面阵情况下3维空时超分辨的仿真结果,验证了该算法在面阵多维情况下的有效性。     

蜂窝无线通信中的时空信号处理技术

论述了蜂窝无线通信中的空时信号处理方法,给出了空时信号处理的2个最优准则空时最大似然序列估计(ST-MLSE)准则和空时最小均方误差估计(ST-MMSE)准则,并给出了两种最优准则的粗略性能比较.另外,对无线信道特性作了一些简要说明.