基于RobustICA的数字调制混合信号盲源分离算法

针对含噪环境下数字调制混合信号盲源分离(BSS)误码率(BER)过高的问题,提出了一种基于RobustICA的二阶段盲源分离算法R-TSBS。该算法采用RobustICA算法对阵列响应向量构成的混合矩阵进行估计,然后利用数字调制信号的有限符号集特征,在第二阶段用最大似然估计(MLE)方法估计各个数字调制源信号发送的符号序列,达到盲源分离的目的。实验仿真表明,传统的独立成分分析(ICA)算法如RobustICA算法和FastICA算法误码率很高,在信噪比(SNR)为10 dB时,其误码率达到了3.5×10^-2左右,而基于FastICA的二阶段盲源分离算法F-TSBS和基于RobustICA的二阶段盲源分离算法R-TSBS的误码率则下降到了10^-3,分离性能得到了明显改善;在较低的信噪比(0~4 dB)下,R-TSBS算法较F-TSBS算法约有2 dB性能提升。     

基于度量学习的无监督域适应方法及其在死亡风险预测上的应用

近年来,深度学习模型已在医疗领域的预测任务上得到广泛应用,并取得了不错的效果.然而,深度学习模型常会面临带标签训练数据不足、整体数据分布偏移和类别之间数据分布偏移的问题,导致模型预测的准确度下降.为解决上述问题,提出一种基于域对抗和加性余弦间隔损失的无监督域适应方法(additive margin softmax based adversarial domain adaptation, AMS-ADA).首先,该方法使用带有注意力机制的双向长短程记忆网络来提取特征.其次,该方法引入了生成对抗网络的思想,以域对抗的形式减少了整体数据之间数据分布偏移.然后,该方法引入了度量学习的思想,以最大化角度空间内决策边界的方式进一步减少了类别之间的数据分布偏移.该方法能够提升域适应的效果与模型预测的准确度.在真实世界的医疗数据集上进行了重症监护病人死亡风险预测任务,实验结果表明:由于该方法相较于其他5种基线模型能够更好地解决数据分布偏移的问题,取得比其他基线模型更好的分类效果.     

路标迭代提取和剔除的自适应空洞处理算法

针对无线传感器网络贪婪地理路由协议中的路由空洞问题,提出一种高效的基于路标迭代提取和剔除的自适应空洞处理算法.该算法中,当探测包贪婪转发遇到空洞时,在网络拓扑局部平面化的基础上,以左(右)手法则提取空洞边界并沿其逆(顺)时针周边模式双向转发,同时,分布式地进行路标的迭代提取和剔除,直到获取的路标使得后续的数据包依次以它们为中间目标节点进行传输而不再遇到空洞为止.仿真结果表明,该协议能够以较小的控制开销代价获得次最优的传输路径,极大地提高了路由协议的性能,可以应用于无法消除路由空洞的大规模无线传感器网络贪婪地理路由协议.     

基于微腔光学晶体生物传感器的研究进展

多孔硅（PS）与多孔硅微腔晶体（PSM）作为新型功能材料,其独特的光学特性、微电子相容性、滤过性、纳米微孔生长可控性及大的比表面积为生物信号传感提供了一个较为理想的平台,已制备成多种生物传感器应用于血液,细菌,病毒,DNA等的快速检测中。在分析了PS与PSM的结构和性能的基础上,重点介绍了PS与PSM生物传感器的研究现状,并提出开发微型芯片、集成器件和市场化产品将是PS与PSM生物传感器的发展趋势。     

基于改进SIFT的SAR图像配准方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)配准方法在处理SAR图像时精度不高的问题,提出一种基于改进SIFT的精确配准方法。在提取关键点SIFT描述子及其邻域多尺度自卷积矩不变特征的基础上,利用基于典型相关分析的融合算法对SIFT与矩不变特征进行融合,形成新的关键点描述子,使用阈值实现粗匹配,并结合关键点的距离与邻域灰度相关性构建相似矩阵,采用奇异值分解方法精确确定匹配点对,求出仿射变换模型参数,从而完成图像配准。实验结果表明,该方法的配准结果优于SIFT方法,且配准精度达到亚像素级。     

混合禁忌搜索算法求解关联运输调度问题

考虑到实际生活中车辆受发车时间限制以及道路路况影响运输成本等因素,建立了带客户软时间窗、车场硬时间窗、多车型、道路路况等约束的关联运输调度问题模型.结合禁忌搜索与遗传算法的优势,构造了混合禁忌搜索算法,以通过构造多个初始解来增大搜索空间;设计了两种禁忌表,分别为局部禁忌表和全局禁忌表,这不仅能加快寻优速度,还可以摆脱对单个解的依赖;将禁忌搜索生成的优化解作为遗传算法的初始解,可以加快寻优速度;自适应调整禁忌表长度可以避免早熟收敛;提取核心路径便于进行后期优化,relocate算子能减少路径网络回路数目.对实例进行的仿真表明,提出的IVRP优于一般的VRP,可节约大量成本,且提出的算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于遗传算法和禁忌搜索算法.由3种算法求解得到的总成本、总里程及收敛时间的标准差体现出该算法的稳定性比另外两种算法的好.     

多目标车辆路径的遗传算法

传统的单目标遗传算法运行一次只能得到一个解,而多目标遗传算法运行一次可以得到一个解集,多个解可以为决策者提供更多的选择余地,作出更好的决策。本算法通过设计新的改进遗传算子,进一步提高了算法的性能,并设计采用擂台法则构建非支配集,降低了时间复杂度。通过实验验证表明,此算法能有效的解决车辆路径问题。     

基于上下文的自适应二进制算术熵编码

H.264在主要档次中采纳了基于上下文的自适应二进制算术编码（CABAC）的熵编码方案。深入研究了CABAC的二进制化、上下文建模和自适应二进制算术编码器,并利用测试模型进行测试,实验结果表明：在相同测试序列下,CABAC和CAVLC相比的确能节省较大的比特率。     

基于用户签到和地理属性的个性化位置推荐算法研究

针对基于LBSNs (Location-based Social Networks)的位置推荐算法考虑因素单一且不能有效解决用户位于不同城市的位置推荐的问题,综合考虑潜在的社交影响、内容匹配影响和地理属性影响等因素,提出了基于用户签到和地理属性的个性化位置推荐算法SCL (Social-Content-Location)。该算法在协同过滤的基础上,引入了用户兴趣特征比较,改进了用户的相似度计算;同时,在分析位置的内容信息时,融入用户评论,缓解了位置标签的短文本特性对LDA (Latent Dirichlet Allocation)主题提取的影响,提高了用户兴趣和城市偏好主题提取的准确率。实验结果表明,SCL算法在本地城市召回率上较协同过滤算法U提高近65%,较LCA-LDA算法提高近 30%;在异地城市召回率上,高于LCA-LDA算法近26%。这表明SCL算法在不同城市下的位置推荐具有一定的可行性。     

基于小波变换的图像文字水印方案

数字水印是一种新的有效的数字产品版权保护和数据安全维护的技术,它是一种十分贴近实际应用的信息隐藏技术.小波变换因其良好的空频特性,及与图象编码标准JPEG2000的兼容性,使得小波域水印更具鲁棒性,以及更大的嵌入容量.因此基于小波变换的数字水印技术成为当前的一个研究热点.本文介绍了一种小波变换域在静态图像上嵌入文字水印的方案,实验表明,该方法是可行的.