面向深度分组检测的高速数据分组解析结构

提出了一种面向深度分组检测的高速数据分组解析结构BiPPCS（bidirectional packet parsing architecture for content security）。结构采用内容萃取树描述协议的耦合关系从而提高了数据分组解析的灵活性;利用硬件双向并行流水线提升了数据分组解析的处理速率;通过使用节点映射算法来均衡各级流水线上的节点数目优化存储空间;分析和仿真显示BiPPCS在处理速率、空间利用率等方面能取得较好的均衡。     

一种基于MMPF-TBD的机动弱目标检测方法

针对低信噪比条件下机动目标实时检测与跟踪问题,提出一种改进的基于多模型粒子滤波的检测前跟踪(MMPF-TBD)方法.通过滑窗平均法判断粒子集是否受上一时刻目标估计结果的影响,当判断值超过设定阈值时,则根据上一时刻的目标检测概率与状态估计分布添加新粒子集,再用扩展后的粒子集对目标进行检测与估计,与现有方法的仿真比较表明,本丈所提的改进方法能够有效地解决粒子退化问题,并在满足系统实时性的前提下,提高了对于机动微弱目标的检测概率和跟踪精度.     

基于滑窗批处理的低检测概率无源定位

针对低检测概率下的无源定位问题,提出一种基于滑窗批处理的多传感器融合跟踪算法.通过将多个低检测概率的无源传感器组网,实现目标信息的空间积累,有效提高目标的检测概率.利用伪线性估计技术将非线性测量转换为伪线性测量,再对多传感器的伪线性测量进行基于滑窗批处理的最小二乘估计,得到目标局部最优解.仿真验证了算法的有效性和分析了参数的影响.结果表明,该算法能大幅提高无源定位系统对目标的检测概率,且能满足系统对跟踪精度及实时性的要求.     

装配式移动平台设计及安全性分析

为研究装配式移动平台的安全性,以某高速公路标段为背景,研究装配式移动平台体系。通过运用有限元计算软件Midas-Civil,建立移动平台模型,设置边界、荷载条件,分析了在自重、施工活荷载以及风荷载等荷载组合工况下,装配式移动平台的强度、刚度及稳定性,计算结果表明移动平台的安全系数满足规范要求,内力、变形以及整体稳定性均能较好地控制在安全范围内,配套的安全保障措施能使移动平台充分保证安全性,根据装配式移动平台各结构部件的设计参数进行装配化拼装,可以满足移动平台的安全要求,为同类型装配式移动平台的设计及施工提供参考。     

变周期RP-EKF时延纯方位角目标跟踪算法

针对声传感器纯方位目标跟踪应用,提出了一种基于静态多模型的距离参数化变周期扩展卡尔曼滤波算法,将时延影响转换为模型的可变周期,并通过参数在线估计的方法,估计该可变周期.距离参数化方法将整个距离空间分成若干个区间,分区间对距离进行估计,进而搜索出目标与观测平台之间的正确距离值.仿真结果表明变周期距离参数化扩展卡尔曼滤波算法能有效解决经典扩展卡尔曼滤波算法在纯方位角目标跟踪时可能出现的滤波发散现象,并能处理声音信号的传输时间延迟问题.     

支持公平服务的CICQ分层混合调度策略

为到达业务提供性能保障是衡量一个交换系统性能的重要参考.针对现有联合输入交叉点排队交换结构(CICQ)调度策略缺乏基于流的服务质量保障,探讨了在CICQ交换结构实施基于"流"调度的可能性,提出了一种能够为到达业务流的提供公平服务的分层混合调度策略(HSFS).HSFS采用分层的混合调度机制,每个输入、输出端口可独立地进行变长分组交换,其复杂度为O(1),具有良好可扩展特性.理论分析结果表明,HSFS无需加速便能为到达业务提供时延上限、速率和公平性保障.最后,基于SPES对HSFS的性能进行了评估.     

一种基于Sigmoid函数的改进协同过滤推荐算法

随着电子商务和社交网络的蓬勃发展, 推荐系统逐渐成为数据挖掘领域的重要研究方向。推荐系统能够从海量信息中定位用户兴趣点, 提供个性化服务。协同过滤算法能够有效分析用户偏好, 提供合适的推荐服务。针对评分矩阵稀疏时传统协同过滤算法性能很差的问题, 提出一种基于Sigmoid函数的改进推荐系统算法。利用Sigmoid函数对不同项目进行建模, 得到项目的平均受欢迎程度; 利用Sigmoid函数对不同用户进行建模, 将评分映射为用户对项目的喜好程度; 根据用户对项目喜好程度应该与项目平均受欢迎程度贴近的原则进行评分预测。在两组真实数据集合上的实验结果表明, 该算法较好地解决了数据稀疏性问题, 能够有效提高传统算法的预测准确性。     

自适应的时空多样性联合调度策略设计

为了解决多样性系统在单一多样性策略下存在防御能力、防御代价和服务质量难以兼顾的问题,首先基于调度异构性、执行体安全性和空间多样性度量方法构造不同安全等级下的调度对象选择序列;然后根据对威胁环境的粗粒度评估,综合决策调度时机以及调度对象.通过在云环境下实现时空多样性Web服务系统,对所提调度策略进行攻防实验测试,并与已有...     

分布并行结构的数据仓库成绩管理系统

本文介绍采用了数据仓库（Data Warehouse）技术的思想和客户／服务器开放式体系结构，在现有的普通数据管理系统的基础上全面论述了开发分布并行式成绩管理系统的结构设计与实现。     

基于稀疏度阶数优化的杂波密度估计算法

针对杂波分布不均匀且密度未知的多目标跟踪问题,提出一种基于稀疏度阶数优化的杂波密度估计算法.首先,剔除在跟踪门内的潜在目标测量,获取杂波测量集;其次,从杂波测量集中构造“稀疏度阶数-超立方体容积”的样本,并利用支持向量回归机对样本拟合;再次,通过梯度法求得拟合曲线的极值点,实现稀疏度阶数在线优化;最后,将优化后的杂波稀疏度估计器嵌入高斯混合概率假设密度滤波器中,实现复杂杂波环境下目标状态与杂波密度联合估计.仿真结果验证了所提出算法的有效性.