融合GNN和记忆力机制的行人多目标跟踪

近年来,随着基于深度学习的目标检测模型的成熟,基于检测的跟踪(TBD)成为行人多目标跟踪(MOT)研究的主要方向,MOT研究重心逐渐向数据关联偏移.目前大部分MOT算法对于少量的丢失检测非常敏感,造成大量的身份互换和轨迹断裂,严重影响跟踪效果.而且算法需要对匈牙利算法选取不确定的阈值进行最大匹配,实际应用中难以做到.本文提出了一种基于图神经网络(GNN)的多目标跟踪(MOT)算法,算法构建了保存历史轨迹特征的记忆力机制,避免因目标检测丢失或失真导致的性能影响.同时通过GNN直接获取历史轨迹和当前检测的关联结果,克服了匈牙利算法预选阈值的问题.在MOT17和20挑战数据集的实验表明,与同类算法相比,本方法在MOT17的核心指标达到最优水平.     

自适应的三级移动管理框架

为了降低层次移动IPv6协议（HMIPv6）的总体域外注册开销并为移动节点提供移动IPv6协议（MIPv6）的选择，分析了移动节点的域外注册开销函数，提出了一种自适应的三级移动管理（ATLMM）框架.在ATLMM中，移动节点根据其移动特征和通信量特征在高级别移动锚点（MAP）、低级别MAP和家乡代理中选取合适的代理，从而自适应地在MIPv6和HMIPv6之间做出选择.理论分析表明，ATLMM的总体域外注册开销低于传统的基于节点移动特征的移动管理方案.仿真实验考察了当移动节点的数目、整体移动特征或整体通信量特征变化时，ATLMM的总体域外注册开销.结果表明，ATLMM在各种情况下的总体域外注册开销均低于传统方案.     

基于相对排队延时的无线视频传输研究

无线接入和视频应用的日益普及使无线视频传输成为新的研究热点。随着研究的深入,跨层优化和不平等保护的思想逐渐为大多数研究所采纳。基于IEEE 802.11e协议研究无线视频传输质量的改善方法,提出一种综合考虑视频帧优先级和相对排队延时、适用于优先级数目有限的任何编码算法的视频帧调度算法。仿真实验结果表明,提出的算法具有远高于标准EDCA及其已有改进方案的平均峰值信噪比。     

创造城市空间新形象——多元的现代城市广场设计

摘要现代城市广场在继承传统城市广场空间形式及其文化内涵的基础上呈现出许多顺应时代生活发展需要的新的态势,它们在阐释城市生活和塑造城市空间形象的同时,不断地给城市生活和空间增添新的色彩和活力。着重就现代城市广场设计的各种趋势和特征作出论述。     

结合半张量积压缩感知的可验证图像加密

目的物联网(internet of things, IoT)感知层获取数据时存在资源受限的约束,同时数据常常遭受泄露和非法篡改。数据一旦遭到破坏,将对接收者造成很大的影响,甚至可能会比没有收到数据更加严重。针对IoT数据获取面临的能耗和安全问题,提出一种基于半张量积压缩感知的可验证图像加密方法。方法首先采用级联混沌系统生成测量矩阵和验证矩阵,测量矩阵以半张量积压缩感知的方式进行采样得到观测值矩阵。利用Arnold置乱观测值矩阵得到最终密文信号,与此同时由验证矩阵生成消息验证码一同在公共信道传输,将由级联混沌系统生成的测量矩阵、验证矩阵以及Arnold置乱的参数的初始种子作为密钥在安全信道上传输。结果密钥空间分析、密钥敏感性分析、图像熵分析、直方图分析、相关性分析、身份验证分析、压缩率分析的实验结果显示:相比于两种对比方法,本文算法加密后图像的熵值更接近于8,而对应密文图像像素之间的相关系数更接近于0。结论本文的可验证加密算法结合了半张量压缩感知的优点,在有效减少数据采样能耗的同时保证了数据在传输过程中的安全性与完整性。     

由流水别墅看赖特的建筑环境观

从赖特的生活环境落笔,阐述了赖特建筑环境观形成的环境基础和理论基础。辅以流水别墅为例,从流水别墅的的选址、建筑形体、空间格局、材料几方面具体分析了赖特的建筑环境观理论思想,以及赖特的建筑环境观给予我们的启示。     

超固结非饱和土的本构关系

Alonso等提出的巴塞罗那(Barcelona)弹塑性本构模型是非饱和土本构模型中的代表,将巴塞罗那本构模型与姚仰平等所提出的超固结土UH本构模型相结合,使之适用于超固结非饱和土。该模型在吸力等于零的时候就退化成饱和土的UH本构模型;在吸力不为零且无超固结的情况下,就退化成巴塞罗那本构模型;该模型不仅使超固结状态下的湿化模拟更为合理,而且也能够反映超固结非饱和土的硬化、软化、剪缩、剪胀特性和不同应力路径对超固结非饱和土变形特性的影响,同时能够反映湿化使超固结程度降低甚至使超固结消失的特性。与巴塞罗那模型相比,本文所提出的模型没有增加任何新的材料参数,且与已有的试验结果对比分析,表明该模型能够较为合理地描述超固结非饱和土的基本力学特性。     

基于结合参数整定和特征选择策略的模糊支持向量机的故障诊断

This study describes a classification methodology based on support vector machines （SVMs）, which offer superior classification performance for fault diagnosis in chemical process engineering. The method incorporates an efficient parameter tuning procedure （based on minimization of radius/margin bound for SVM＇s leave-one-out errors） into a multi-class classification strategy using a fuzzy decision factor, which is named fuzzy support vector machine （FSVM）. The datasets generated from the Tennessee Eastman process （TEP） simulator were used to evaluate the classification performance. To decrease the negative influence of the auto-correlated and irrelevant variables, a key variable identification procedure using recursive feature elimination, based on the SVM is implemented, with time lags incorporated, before every classifier is trained, and the number of relatively important variables to every classifier is basically determined by 10-fold cross-validation. Performance comparisons are implemented among several kinds of multi-class decision machines, by which the effectiveness of the proposed approach is proved.     

动态的基于快速切换的层次型移动组播协议*

为了提高移动IPv6网络中组播的服务质量,提出一种动态的基于快速切换的层次型移动组播协议——DFHMM。协议设置两级组播代理,对外屏蔽节点的域内切换;利用移动锚点担当区域组播移动代理,提供配置的高灵活性和通信的强鲁棒性;使用基于链路层触发的快速切换机制,缩短组播服务的中断时间。给出了协议的体系结构、切换流程、数据结构和操作细节。     

复杂加载下K0超固结黏土的本构模型

卸载后的K₀超固结黏土同时具有初始各向异性以及超固结特性,其特点有如下三方面：(1)当大主应力沿着K₀固结沉积面法线方向加载时,此时的剪切模量较等方向固结的剪切模量更高。(2)由于初始偏压固结导致三轴压缩下K₀固结黏土的临界状态应力比相较等方向固结的更大。(3)循环加载导致超固结特性以及应力诱导各向异性更为显著。基于超固结土UH模型,引入反映初始各向异性的边界面转轴参量ζ,通过倾斜边界面来提高其塑性模量。分析其剪胀应力比特征,提出状态应力比来替换统一硬化参数中的普通应力比,用来反映应变硬化、软化现象,引入旋转硬化规则用来反映复杂加载路径下的应力诱导各向异性性质,同时修正统一硬化参数,用来反映循环加载下的塑性体应变累积特性,塑性偏应变的滞回圈与棘轮特征,卸载路径的塑性变形特性。利用基于t准则的变换应力方法将上述新模型转变为三维本构模型,通过与一系列K₀超固结黏土在不排水及循环加载等复杂加载路径下的试验与预测结果进行对比,结果表明：新模型可简单方便地应用于K₀超固结黏土在复杂加载路...