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61.
基于两层均匀媒质的GPEN SAR地下目标成像方法及其性能分析 总被引:3,自引:0,他引:3
地表穿透合成孔径雷达(Ground PENetration SAR,GPEN SAR)为了探测掩埋在地下的目标,通常工作在多层媒质的环境中。传统成像模型是建立在同一均匀媒质的假设上,不再适合于GPEN SAR的实际情况。本文首先建立了两层分区均匀媒质中的成像模型,然后利用后向投影(BP)算法定量分析了成像几何参数、土壤参数等对成像的影响,进而提出了一种修正的后向投影(MBP)算法。MBP算法不仅能够校正两层分区均匀媒质对成像定位的影响,还能估计目标的掩埋深度,提供目标三维位置坐标。仿真结果验证了MBP算法在不同信噪比环境下,对多目标的三维定位精度能满足实际的需要。 相似文献
62.
Depending on whether bidirectional links or unidirectional links are used for communications, the network topology under a
given range assignment is either an undirected graph referred to as the bidirectional topology, or a directed graph referred
to as the unidirectional topology. The Min-Power Bidirectional (resp., Unidirectional) k-Node Connectivity problem seeks a range assignment of minimum total power subject to the constraint that the produced bidirectional
(resp. unidirectional) topology is k-vertex connected. Similarly, the Min-Power Bidirectional (resp., Unidirectional) k-Edge Connectivity problem seeks a range assignment of minimum total power subject to the constraint the produced bidirectional
(resp., unidirectional) topology is k-edge connected.
The Min-Power Bidirectional Biconnectivity problem and the Min-Power Bidirectional Edge-Biconnectivity problem have been studied
by Lloyd et al. [23]. They show that range assignment based the approximation algorithm of Khuller and Raghavachari [18],
which we refer to as Algorithm KR, has an approximation ratio of at most 2(2 – 2/n)(2 + 1/n) for Min-Power Bidirectional Biconnectivity, and range assignment based on the approximation algorithm of Khuller and Vishkin [19],
which we refer to as Algorithm KV, has an approximation ratio of at most 8(1 – 1/n) for Min-Power Bidirectional Edge-Biconnectivity.
In this paper, we first establish the NP-hardness of Min-Power Bidirectional (Edge-) Biconnectivity. Then we show that Algorithm KR has an approximation ratio of at most 4 for both Min-Power Bidirectional Biconnectivity and Min-Power Unidirectional Biconnectivity,
and Algorithm KV has an approximation ratio of at most 2k for both Min-Power Bidirectional k-Edge Connectivity and Min-Power Unidirectional k-Edge Connectivity. We also propose a new simple constant-approximation algorithm for both Min-Power Bidirectional Biconnectivity
and Min-Power Unidirectional Biconnectivity. This new algorithm applies only to Euclidean instances, but is best suited for
distributed implementation.
A preliminary version of this work appeared in the proceedings of the 2nd International Conference on AD-HOC Network and Wireless
(Adhoc-Now 2003).
Research performed in part while visiting the Max-Plank-Institut fur Informatik.
Gruia Calinescu is an Assistant Professor of Computer Science at the Illinois Institute of Technology since 2000. He held postdoc or visiting
researcher positions at DIMACS, University of Waterloo, and Max-Plank Institut fur Informatik. Gruia has a Diploma from University
of Bucharest and a Ph.D. from Georgia Insitute of Technology. His research interests are in the area of algorithms.
Peng-Jun Wan has joined the Computer Science Department at Illinois Institute of Technology in 1997 and has been an Associate Professor
since 2004. He received his Ph.D. in Computer Science from University of Minnesota in 1997, M.S. in Operations Research and
Control Theory from Chinese Academy of Science in 1993, and B.S. in Applied Mathematics from Tsinghua University in 1990.
His research interests include optical networks and wireless networks. 相似文献
63.
论文提出利用用户提供的个性化信息来随机产生关联大素数,保证了素数选取的随机化、个性化,提高了RSA算法的安全性。 相似文献
64.
基于ISO/IEC17799标准建立了一个综合的信息系统风险分析框架,并运用模糊多准则决策(FMCDM)方法计算信息安全风险,根据风险等级矩阵(RLM)对信息资产风险进行级别划分,最终建立评估信息资产相关风险的完整模型。 相似文献
65.
为了提高现代网络信息传输的安全性,利用无理数小数点后数字的无穷性、无规律性、分布均匀性,提出一种全新的加密算法,并用它所产生的密钥流进行数字签名,实现身份验证不可抵赖、信息传输无篡改,确保信息传输的完整性、真实性,达到提高加密效率、相互认证的效果。 相似文献
66.
文章分析了人工免疫系统的原理,简单建立了一种基于否定选择算法的网络入侵检测系统,引入了一种用于异常事件识别的r-字符块匹配规则,并对规则存在的漏洞进行了分析。 相似文献
67.
68.
简要介绍了通过IP网络上电路倍增设备(IP CME)的数据流的处理过程;IP CME中的复用技术;控制IP包发送的激活算法;网络发生拥塞丢包的处理方法;并在传输效率和信令处理2个方面与VOIP进行比较,可以看出IP CME具有很大的优越性和良好的发展前景。 相似文献
69.
径向基函数神经网络的再学习算法及其应用 总被引:3,自引:1,他引:2
谭建辉 《微电子学与计算机》2006,23(5):115-117,120
为了应用径向基函数神经网络逐步地识别待研究系统,文章针对径向基函数神经网络的再学习算法开展了深入的研究.应用严格的数学推理方法,将径向基函数神经网络的再学习问题转化为矩阵求逆的附加运算.详细给出了径向基函数神经网络再学习算法中增加新训练样本和增加新基函数的数学公式,同时对如何获取新的训练样本进行了研究. 相似文献
70.
目前需求预测在整个印制电路板产业的生产活动控制中正扮演着越来越重要的角色。分析了影响印制电路板需求的因素和现有的预测方法,提出了一种适用于PCB产业需求预测的有效方法——遗传/BP—神经网络。实验表明该方法能够进一步改善印制电路板预测的准确度和减少生产成本的消耗。 相似文献