一种新的基于上下文传递的临近空间安全切换机制

针对临近空间中安全切换问题,提出一种新的基于上下文传递的安全切换机制。首先,设计了一种面向临近空间浮空器的切换基站预测算法,以基于多普勒频移技术计算飞行器发生切换的时间与位置,确定切换基站;其次,利用上下文传递机制预先将认证信息发送给切换基站,保证切换过程中通信的可靠性。性能分析与仿真实验表明,该机制通信与计算开销小,强制中断概率低,能够满足临近空间的应用需求。     

检索矩形结构化网格中裁剪单元的数值算法

裁剪等几何分析的首要任务就是检索出裁剪曲面中的裁剪单元,为此提出一种快速检索矩形结构化网格中裁剪单元的数值算法.首先将网格中每个单元的边界划分为12段区间;然后在剪裁曲线上选取适当的参数点,并将得到的离散曲线代替原剪裁曲线,对矩形结构化网格进行剪裁;根据离散剪裁曲线与单元边界交点位置的不同,将裁剪单元划分为156种不同的类型.该算法还可以根据不同情况来获取剪裁曲线上的点,当采用闭合逆时针矩形剪裁曲线对裁剪NURBS曲面参数网格进行剪裁时,该算法能够快速、有效地检索到裁剪单元,并得到剪裁曲线曲率变化大的点以及裁剪单元在物理空间中的像;悬臂梁的最优拓扑结构算例证明了该算法能够快速、有效地检索出任意矩形结构化网格中的裁剪单元.     

基于网格中心点的点在多边形内的高效判定

提出一种基于均匀网格的点在多边形内的高效判定算法.它首先建立均匀网格,并从左至右依次计算每个网格单元中心点的位置属性.每个单元中心点的位置属性直接依据其左侧邻接单元已知位置属性的中心点快速获得.在判定点的位置时,确定被测点所在单元,并依据该单元中心点的位置属性判定被测点的位置属性.由于预处理和判定时均利用邻近点的已知位置属性来确定未知点位置属性,可以很好地进行局部化的计算.因此,新方法比现有方法快很多,并且其预处理时间复杂度也由同类网格算法的O(N3/2)下降为O(N).同时,新方法可以统一处理含有自相交及重叠边的非流形多边形.实验结果表明,相比于其他基于均匀网格的方法,新方法可将预处理的速度提高几倍,将判断计算的速度提高十几到几十倍.其速度甚至优于具有该问题最低判定计算时间复杂度O(logN)的基于凸剖分的判定算法.     

融合时间序列的POI动态推荐算法

兴趣点(POI)的签到数据体现了用户的偏好和兴趣点的分布特征,这在兴趣点推荐领域有极为重要的价值.为了缓解数据稀疏造成的推荐不准确等问题,本文提出了融合时间序列的POI动态推荐算法,结合用户与用户之间的关系、兴趣点位置以及流行度信息等.首先划分时间序列,得到时间因子的相似度;其次时间序列融入到基于用户的协同过滤算法,再根据时间的连续性特征得到基于用户的预测评分,然后将地理影响因子与基于时间的流行度信息结合,预测用户的评分,进而与基于用户的评分加权融合;最后,在Gowalla数据集上进行实验,结果表明,本文提出的融合时间序列的POI动态推荐算法能够有效减小推荐误差,提高推荐精度与召回率.     

基于空间关联特征分布的目标跟踪

通过利用特征全局分布信息,提出一种以网格为数据单元的Mean Shift的目标跟踪算法(grid mean shift,GRIMSHIFT).针对传统Mean Shift目标跟踪算法的不足,GRIMSHIFT算法在m*n个像素的网格小区域内提取如颜色、角点量等局部区域特征值.在此基础上结合整幅图像进行约束Delaunay三角剖分得到图像像素间全局空间关联信息.在网格级上把局部特征信息和全局分布信息加权混合,使特征分布数据集具有了更高的目标辨识度;在视频序列中对动态网格特征分布连续运用Mean Shift便实现了对目标的跟踪.实验结果表明GRIMSHIFT拥有良好的实时性和准确性.     

一个高效可靠的三维AFT四面体网格生成算法

针对三维推进波前算法(AFT-Advancing Front Technique)存在的效率与收敛性问题,文中提出了一整套改进方案,给出了基于拓扑连接的网格数据结构和基于Hash表的网格元素的插入、查找、删除算法,提高了整个算法的效率.通过在网格生成过程中动态维护前沿的尺寸信息,提高四面体单元的整体质量.在内核回退求解时通过引入前沿优先因子,改变前沿推进的路径,大大增加了回退求解的成功概率;对于极少数不能回退求解的内核采用基于线性规划的插点方法加以解决,这样就基本保证了整个算法的收敛.在网格生成以后,通过删除不必要的内部节点、合并相关四面体单元以及对所有内部节点进行基于角度的优化,从而进一步有效提高了网格质量.数值算例表明,文中提出的改进算法具有接近线性的时间复杂度,生成网格质量好.该算法已经得到工程应用.     

用于图像重构的代数多重网格算法

通过分析代数多重网格(algebraic multi-grid,AMG)算法中粗网格提取过程,提出了一种基于代数多重网格算法的图像重构算法.在代数多重网格算法的粗网格序列中,下一层粗网格保留上一层网格的强连接部分.将这种机制运用到图像,提取的粗网格可以较好的保留图像的有效信息部分,在图像变化剧烈的细节区域网格点分布不均匀,平滑模糊部分网格点分布均匀一致.以粗网格像素点进行插值,可以得到较好的重建结果.以均方误差为评价参数,与小波算法进行了比较,比较结果表明该算法在一定程度上优于传统的小波算法,且有一个图像融合应用实例,优于小波融合方法.     

路测数据驱动的移动终端定位方法

针对当前无线定位技术无法适应复杂环境、定位精度较低的问题,提出了一种路测数据驱动的移动终端定位方法。首先,基于基站位置定位、基站信号覆盖范围描绘算法建立基站位置-范围模型库,将移动终端初始参数与模型库匹配得出其初始范围;其次,基于道路特征提取算法建立道路分类数据库,利用无线信号特征匹配算法匹配移动终端所在道路信息;最后,建立经纬度-强度映射模型库,运用终端信号比对算法确定移动终端的精确位置。理论分析和实验结果表明,基站定位精度在2 m内的概率为60%,3 m内的概率为77%,相对数据白化之前分别提高了39%、12%左右,基站信号覆盖范围描绘算法也能较准确地描绘基站信号覆盖范围,二者精度的改善能提高最终定位精度。     

基于颜色概率模型的实时手势跟踪算法

本文提出了一种改进的CAMSHIFT算法,实现了对动态手势的实时跟踪。将图像序列通过一个肤色概率查找表转换为肤色概率分布图,结合运动信息和肤色概率分布,初始化一个搜索窗的大小和位置,然后对肤色概率分布图进行迭代运算,定位出手势的位置和大小,根据计算肤色概率分布图中手势区域的2阶矩,最终确定感兴趣区域的长度和宽度
。实验表明,本文提出的算法能实时处理视频图像,避免了错误跟踪,而且跟踪准确精细。     

一种车载自组网中车辆轨迹推演算法

传统方法对车辆行驶路径的确定主要是通过GPS信息,借助GIS的电子地图,定位当前车辆所在的位置,但是确定不了车辆在行驶过程中的具体轨迹.该算法在车载自组网平台上,不利用GPS信息,利用车辆DR定位原理提出一种车载自组网中车辆轨迹推演算法,仅利用车联网基站的位置信息、基站车辆的感应时间点、速度和感应距离,计算出每个感应点对应的经纬度,利用这些经纬度点对车辆的行驶轨迹进行推演.通过仿真实验,结果表明算法的可行性高.     

基于读分割最优匹配的indels识别算法

高通量测序技术的发展极大地推动了基因组结构变异识别的研究,当前该领域主要是针对覆盖度、双末端读对、或片段组装方法来识别变异,但这些方法的识别结果不够准确、敏感度高、对基因组结构变异的信息（如变异序列,变异坐标等）挖掘不充分.插入和删除类型的结构变异统称为indels,是基因组结构变异种最常见的变异.为此,本文针对indels的精确识别提出了基于split-read思想和动态规划策略的最优序列匹配算法（OptimalSplit-read Matching Algorithm,OSRM）.OSRM算法能将异常read以最少的空位打断比对到参考序列上.首先建立异常read与特定参考序列的匹配得分矩阵,然后建立回溯路径矩阵,最后用以变异特点设计的得分公式,对每条路径进行最优匹配结果的筛选,输出精确识别的indels的坐标及序列,实验结果显示,该方法对小中型的indels有很高的识别性能.此外,与split-read领域最经典的算法Pindel进行了比较,证实了算法在小中型的indels识别方面有更好的效果,可以对更加复杂的情况进行识别.     

一种基于地理位置的无线传感器网络分簇路由算法

针对大规模无线传感器网络,提出了一种基于地理位置的双基站分簇路由算法。该算法在网络覆盖区域边缘设置两个基站,按照地理位置将区域划分为若干均匀分布网格。每个网格根据节点剩余能量和到网格内其它节点平均距离远近选择簇头。通过仿真分析,证明该算法能减少网络能耗,延长网络生存时间。     

基于马尔可夫决策过程的群体动画运动轨迹生成

近些年来,群体动画在机器人学、电影、游戏等领域得到了广泛的研究和应用,但传统的群体动画技术均涉及复杂的运动规划或碰撞避免操作,计算效率较低.本文提出了一种基于马尔可夫决策过程（MDPs）的群体动画运动轨迹生成算法,该算法无需碰撞检测即可生成各智能体的无碰撞运动轨迹.同时本文还提出了一种改进的值迭代算法用于求解马尔可夫决策过程的状态-值,利用该算法在栅格环境中进行实验,结果表明该算法的计算效率明显高于使用欧氏距离作为启发式的值迭代算法和Dijkstra算法.利用本文提出的运动轨迹生成算法在三维（3D）动画场景中进行群体动画仿真实验,结果表明该算法可实现群体无碰撞地朝向目标运动,并具有多样性.     

TD-SCDMA基站选址的免疫优化实现

针对已有3G基站选址方法的不足和TD-SCDMA的特点,利用免疫算法,提出了一种基站选址优化实现方法。给出了算法模型和实现过程。算法充分考虑了覆盖和容量的需求,给出了基站数目的上限,有效降低了成本;抗体编码采用了一种基于基站坐标的编码方式,有利用工程应用;并采用了一种基于信息熵的抗体浓度选择方法,防止算法早熟收敛。仿真实验结果表明,该算法可以有效找到可行的基站布置方案,能以较小的代价获得较高的覆盖率和容量。     

基于近邻传播的离群点检测算法

离群点是与其他正常点属性不同的一类对象,其检测技术在各行业上均有维护数据纯度、保障业内安全等重要应用,现有算法大多是基于距离、密度等传统方法判断检测离群点.本算法给每个对象分配一个"孤立度",即该点相对其邻点的孤立程度,通过排序进行判定,比传统算法效率更高.在AP(affinity propagation)聚类算法的基础上进行改进与优化,提出能检测异常数据点的算法APO(outlier detection algorithm based on affinity propagation).通过加入孤立度模块并计算处理样本点的孤立信息,并引入放大因子,使其与正常点之间的差异更明显,通过增大算法对离群点的敏感性,提高算法的准确性.分别在模拟数据集和真实数据集上进行对比实验,结果表明:该算法与AP算法相比,对离群点的敏感性更加强烈,且本算法检测离群点的同时也能聚类,是其他检测算法所不具备的.     

基于用户轨迹及基站语义的城市活动模式可视分析

移动运营商搭建的基站能够记录智能终端的活动,蕴涵着用户的移动行为以及基站的语义信息.针对城市中基站语义以及活动模式难以获取的问题,提出一种基于用户轨迹的基站语义及城市活动模式可视分析方法.该方法首先根据终端用户的轨迹构建基站序列,接着采用文本分析中的词嵌入技术对基站语义信息进行提取,对城市中的手机用户进行聚类以发现其移动模式.为了帮助用户对结果进行探索和分析,设计了基于用户轨迹以及基站语义的城市活动模式可视分析系统,能够根据用户的轨迹特征、基站的地域特征、用户访问基站的时空特征,对手机用户的行为以及城市的活动模式进行发现和解释.基于真实数据的实验结果表明,在系统用户的迭代交互中该方法能够帮助系统用户有效地结合基站轨迹及其基站语义信息,对城市居民行为模式以及城市整体的活动模式进行探索.     

一种面向模糊测试的GUI程序空转状态实时检测方法

针对当前Windows下GUI软件模糊测试过程中由于进入空转状态时刻判断不准确导致的测试效率降低的问题,本文利用自然语言处理方法的在函数执行迹的基础上来解决空转状态识别问题.论文首先分析了传统程序分析方法在空转状态判断上遇到的困难,提出了基于Bi-Gram模型以及统计分析的空转状态识别方法.通过Bi-Gram算法将程序函数执行迹转换为概率特征序列;利用空转状态在特征序列中的方差特征将空转状态特征序列从程序特征序列中分离,在此基础上进一步提取空转状态特征并实现空转状态实时检测算法.通过对典型源码与二进制软件程序的实验测试表明,本方法在效率和准确性上较传统方法上更优,能支撑对GUI程序模糊测试的需求.     

移动通信基站定位系统

介绍一种车载基站定位系统的结构、定位原理.系统硬件由GSM模块、CDMA模块、GPS接收机和笔记本组成.基站目标位置最终在数字电子地图显示.分析了使用AT指令获取基站定位数据的方法,给出了基站定位的原理及算法流程.     

基于LSTM-Attention的RFID移动对象位置预测

随着射频识别(RFID)技术的不断发展,其相比全球定位系统(GPS)具有高精度、数据信息量大的优势,将其应用于智能交通以预测移动对象位置受到广泛关注.然而,由于其定位基站分布离散,并且不同基站对位置预测的影响权重不同,以及长期的历史信息会来带维数灾难等,移动对象的位置预测面临着严峻的挑战.针对这些挑战,在分析现有预测算...     

利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割

目的 传统FCM算法及其改进算法均只采用隶属度作为分割判据实现图像分割。然而,在分割过程中聚类中心易受到同质区域内几何噪声的影响,导致此类算法难以有效分割具有几何噪声的图像。为了解决这一类问题,提出一种利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割算法。方法 该算法假设同一聚类对每个像素都有不同程度的包含度,将包含度作为一种新测度来描述聚类与像素间关系,并将包含度纳入目标函数中。该算法通过迭代最小化目标函数来得到最优的隶属度和包含度,然后,通过反模糊化隶属度和包含度之积实现带有几何噪声的遥感图像的分割。结果 采用本文算法分别对模拟图像,真实遥感影像进行分割实验,并与FCM算法和FLICM算法进行对比,定性结果表明,对含有几何噪声的区域,提出算法的用户精度和产品精度均高于FCM算法和FLICM算法,且总精度和Kappa值也高于对比算法。实验结果表明,本文算法能够抵抗几何噪声对图像分割的影响,且分割精度远远高于其他两种算法的分割精度。结论 提出算法通过考虑聚类对像素的包含性,能够有效抵抗几何噪声对图像分割的影响,使得算法具有较高的抗几何噪声能力,进而提高该算法对含有几何噪声图像的分割精度。提出算法适用于包含几何噪声的高分辨率遥感图像,具有很好的抗几何噪声性。