基于交叉验证的改进RBF分类器设计

本文提出了一种利用k均值聚类算法确定RBF神经网络径向基函数数目、函数中心及宽度,输出层权值由线性方程组确定,而网络参数的优化采用梯度下降法的网络设计方法.为了解决学习样本数据的有限性、RBF网络泛化能力较差和容易出现过拟合等问题,在网络训练中采用了基于交叉验证的归一化网络训练方法.通过仿真实验表明该方法训练所得的网络泛化能力及分类的准确率明显提高,并有效避免了过拟合问题.     

基于矢量图的特定辐射源识别方法

发射机的指纹特征具有复杂性,现有的认识水平制约了特定辐射源识别(SEI)的性能。为此,该文提出一种基于矢量图的SEI方法,应用深度学习技术实现了多种复杂特征的联合提取。该文首先分析了多种发射机畸变在矢量图上的视觉表现;在此基础上,以矢量图灰度图像作为信号表示,构建深度残差网络提取图像中的视觉特征。该方法克服了现有认知的局限,兼具高信息完整性和低计算复杂度。实验结果表明,与现有算法相比,该方法能够显著改善SEI的性能,识别增益约为30%。

     

强岩层效应值在矿井小构造预测中的应用

介绍了强岩层效应值的概念、地质内涵以及计算和编图方法。并利用该参数对煤峪口矿１１＾＃、１２＾＃合并层４１２盘区的小构造进行了预测分析。     

基于软信息的分组交织和卷积码联合识别

针对非合作数字通信系统中分组交织和卷积码的盲识别问题,提出了一种基于软信息的信道编码识别方法.该方法利用软信息建立了符合度的概念,首先利用采样序列的总符合度实现交织行数和卷积码校验向量的识别;然后通过每路采样序列平均符合度的变化规律实现交织起点行坐标的识别;最后根据解交织后数据的符合度实现交织列数和交织起点列坐标的识别.仿真结果表明,本文算法能在较高误码率下实现分组交织和卷积码的盲识别,与硬判决算法相比,达到较高正确率时,本文算法具有约5dB的信噪比增益.     

一种基于字节型多变长码的串匹配的Alpha图像编码算法

根据 Alpha 图像的特征和串匹配算法的编码参数统计特性,提出了一种基于字节型多变长码的串匹配的 Alpha 图像编码算法。该算法首先对多个串匹配编码参数采用字节型多变长码方案进行联合优化编码,然后采用邻近偏移量优先的分段映射方案对偏移量参数进行编码,最后对匹配串长度参数采用分段编码方案进行编码。实验结果表明,本文提出的算法与LZ4HC、zlib、PNG、HEVC（x265）相比,都具有超低复杂度兼高编码效率的优势。     

基于分段模型的信源容错译码算法

针对无损信源编码存在误码扩散的问题,建立了以最大后验概率估计为基础的信源序列分段译码模型,设计了基于统计模型的容错译码算法。该算法充分利用了信源编码数据的残留冗余,较好地消除了无损压缩数据对误码的敏感性,为文本压缩数据的容错译码提供了新思路。实验结果表明,该算法具有纠正信源数据中误码的能力,能够显著减少信息损失。     

基于前馈神经网络的非合作PCMA信号盲分离算法

针对非合作接收PCMA混合信号盲分离中高复杂度束缚,提出一种基于前馈神经网络的分离算法,通过搭建神经网络分离平台,规避传统的发送符号遍历思想,实现PCMA混合信号低复杂度高性能盲分离.仿真实验表明,神经网络能够极大挖掘信号内在信息,针对QPSK调制PCMA混合信号,在信噪比7dB时误比特率达到10^-3数量级,并伴随着较PSP分离算法算术平方根级别的复杂度降低.     

l0-范数约束的稀疏多径信道分数间隔双模式盲均衡算法

针对深衰落稀疏多径信道下多进制相移键控（Multiple Phase Shift Keying,MPSK）信号的盲均衡问题,提出了一种l₀-范数约束的分数间隔稀疏自适应双模式盲均衡算法.该算法借鉴传统的分数间隔双模式盲均衡算法思想,结合稀疏自适应滤波理论,首先利用l₀-范数对均衡器抽头系数进行稀疏性约束,构造出一种l₀-范数约束的分数间隔双模式最小均方误差代价函数,然后依据梯度下降法推导出盲均衡器抽头系数更新公式,并对迭代步长进行归一化和比例系数化.理论分析和仿真实验表明,与基于门限稀疏化的盲均衡算法、基于分数阶范数的盲均衡算法及分数间隔双模式盲均衡算法相比,本文所提算法在保证较快收敛速度的前提下,能有效降低剩余符号间干扰.本文设计的盲均衡算法为水声通信系统中接收方恢复出发送信号,提供了一种快速有效的方法.     

滤波多音系统迭代时域信道估计方法

滤波多音系统中,多径衰落信道会给导频引入严重的符号间和载波间的干扰,导致信道估计算法性能降低,针对该问题,提出了一种基于迭代干扰消除的时域信道估计算法。算法由信道估计、发送符号估计和干扰求解3个模块构成,通过三者的级联反馈,迭代消除数据对导频的干扰,提高算法的估计准确度。此外,文章从实用角度对算法进行了简化。仿真结果表明,该算法能够在增加极少运算量的情况下明显地提高信道估计性能,且经过二次迭代,其性能更能趋近克拉美罗限。     

家庭网络环境下基于OSGi的灵活授权

在家庭网络环境下,OSGi平台在控制不同用户进行访问时,授权就显得非常重要。OSGi平台虽然支持基于角色的访问控制(RBAC),但并不支持RBAC模型中的所有功能。本文针对OSGi平台动态部署不足的问题,通过增加了相对角色的概念并使用委托模型激活了其访问控制,提出了一个多样化的访问控制机制,扩展了OSGi平台现有的授权机制。