用于CMOS图像传感器的高速高精度斜坡ADC设计技术研究

针对CMOS图像传感器中传统的列级单斜式ADC在速度方面的不足和两步式ADC在斜坡间切换过程中的非线性问题,论文提出了一种基于时间共享与单区间的高速高精度列并行两步式斜坡ADC架构.采用像素电荷转移阶段的电位识别,实现了不消耗时间的粗量化;采用单区间高精度量化,解决了多斜坡之间的无缝衔接问题.所提出的方法在一款基于55 nm 1P4M工艺的2048×2048规模的CMOS图像传感器芯片中进行了有效性验证,结果表明,在12位分辨率下,该方法相较于传统的两步式结构,行时间可以压缩到500 ns,DNL和INL都可以控制到0.12LSB以内,单列功耗仅为16.5μW.     

基于Kalman滤波的GSC改进语音增强算法

针对广义旁瓣相消器（Generalized sidelobe canceller,GSC）存在非相干噪声消除性能不佳的缺陷,提出了采用后置Kalman滤波器改进的GSC去噪算法。该算法通过归一化最小均方算法校正自适应噪声对消器,并将滤除方向性干扰噪声后的语音信号输出到Kalman滤波器中,对残余背景噪声进行迭代最小均方误差（Minimum mean square error,MMSE）估计,抑制非相干噪声与麦克风阵元所产生的热噪声。经过在不同信噪比条件下客观语音质量评估（Perceptual evaluation of speech quality,PESQ）及语谱图分析后证明,与传统的GSC以及后置谱减法的改进GSC相比,本算法在噪声消除上的表现更为优越,且增强后信号也更接近目标信号。     

移动场景下异构无线传感器网络密钥管理方法

由于移动无线传感器网络支持节点的移动性,使其面临更加复杂的安全性挑战,很难防御一些极具破坏力的攻击,比如节点复制攻击和女巫攻击等。本文提出了在移动异构无线传感器网络模型下一种安全高效的密钥管理方法。所提方法采用椭圆曲线密码学加密算法实现移动节点位置信息到基站的安全上传,以及基于密钥哈希的消息认证码来实现消息源的身份认证。基站则对收集的移动节点位置信息进行统计分析来协助完成固定节点与移动节点间的身份认证及会话密钥建立。实验结果表明,所提方法在密钥建立过程节省了网络资源,同时可有效防御攻击者发起重放攻击、节点复制攻击和女巫攻击等,增强了网络安全性。     

基于多通道分离整合的多尺度单幅图像去雨算法

由于密度不同的雨对图像造成的遮挡不同,图像去雨一直都是一项极具挑战性的任务。目前,基于深度学习的图像去雨算法已经成为主流。然而,多数深度学习的架构都是通过堆叠卷积层来设计的,执行去雨任务后图像仍存在着大小不一的雨痕,这些方法并不能很好地关注训练中雨图的局部信息和上下文信息。为了解决上述问题,本文设计一种基于多通道分离整合的卷积神经网络用于图像去雨。第一步通过通道分离,再利用卷积层间的层级连接,构成多尺度模块,最终将不同通道的输出进行整合。该模块可以增大感受野,探索特征图之间的空间信息,更好地提取特征。第二步利用渐进网络来反复计算挖掘上下文信息,能够很好关联到全局特征。整体模型易于实施,可以端对端训练。在常用的数据集以及自建的自动驾驶雨天数据集上的大量实验表明,本文方法比现有方法取得了明显的改进。     

基于云模型与PROMETHEE方法的语言型Z-number多属性决策

针对属性权重未知,属性值为语言型Z-number的多属性决策问题,提出了一种基于云模型与丰富度评估的偏好排序组织方法（Preference ranking organization method for enrichment evaluation, PROMETHEE）的决策方法。首先,引入语言尺度函数,然后利用其建立转化模型完成语言型Z-number向云模型的转化。此外,通过定义云可能度函数,建立属性权重求解公式及构建正弦偏好函数,进而计算方案的优先指数,通过计算方案的正负方向优序级别值得到备选方案综合优序级别值,进而得到方案排序。最后通过算例及比较分析验证本方法的有效性和可行性。     

一种基于深度强化学习的Spark Streaming参数优化方法

Spark Streaming作为主流的开源分布式流分析框架,性能优化是目前的研究热点之一。在Spark Streaming性能优化中,业务场景下的配置参数优化是其性能提升的重要因素。在Spark Streaming系统中,可配置的参数有200多个,对参数调优人员的经验要求较高,未经优化的参数配置会影响流作业执行性能。因此,针对Spark Streaming的参数配置优化问题,提出一种基于深度强化学习的Spark Streaming参数优化方法（DQN-SSPO）,将Spark Streaming参数优化配置问题转化为深度强化学习模型训练中的最大回报获得问题,并提出权重状态空间转移方法来增加模型训练获得高反馈奖励的概率。在3种典型的流分析任务上进行实验,结果表明经参数优化后Spark Streaming上的流作业性能在总调度时间上平均缩减27.93%,在总处理时间上平均缩减42%。     

中继协同无人机辅助的认知无线电网络安全通信

针对中继协同无人机（UAV）辅助的无线通信网络,提出一种基于认知无线电网络（CRN）的物理层安全通信方案。利用二次发射机协同解码转发中继向目的接收机发送机密消息,将UAV用作移动干扰器发送干扰噪声,以降低窃听者的解码能力。在不影响主用户通信的前提下,通过联合优化UAV的飞行轨迹和发射功率提高系统的平均保密率,采用基于连续凸逼近的算法求解近似凸规划的保密率最大化问题。仿真结果表明,相较于优化功率和优化轨迹这两种传统方案,该方案能够进一步提高CRN系统通信的安全性。     

面向数据发布的隐私保护模型及参数优选方法

为更好地对待发布数据进行隐私保护,构建综合k-匿名、l-多样性和t-闭合方法的匿名化隐私保护模型。利用该模型能够选择最适合的隐私保护方法,并优选对应的隐私保护参数,达到数据提供者所期望的隐私保护效果,满足数据使用者对可用性的要求。实验结果表明,该方法不仅可以找到相对较优的参数值,而且能够有效满足具有不同身份和应用需求的用户对数据发布的要求。     

基于散列技术的多层关联规则算法的改进

为发现精准的关联规则,对多层关联规则问题进行研究,提出基于散列技术的Hash_Cumulate多层关联规则算法.通过对原有Cumulate算法进行分析,对Cumulate算法有较多冗余候选集影响算法运行时间的缺点进行改进,提出在产生候选2项集时判断其中两项的关系进行删减,将候选2项集映射到散列表中进行筛选,减少候选集数量,进而减少扫描事务集的时间,提高算法运行效率.通过对原Cumulate算法与Hash_Cumulate算法进行实验比较和实例分析,验证Hash_Cumulate算法具有较高的运行效率.