基于K-shell分解与邻居节点度去噪的链路预测方法

链路预测是研究复杂网络结构和演化机制的重要工具,提高链路预测的精度具有重要价值。针对传统的基于网络拓扑结构相似性算法预测精度偏低的问题,从网络优化去噪的角度进行分析,提出了一种基于K-shell分解与邻居节点度（KSDNN）去噪的链路预测方法。该方法首先从全局的角度通过K-shell分解对复杂网络中所有节点进行重要性排序,然后从局部的角度结合节点邻居节点的度对节点重要性进行综合评判,最后对网络数据进行优化后进行链路预测。通过在四个不同的真实网络进行验证,实验结果表明,所提方法预测精度优于K-shell去噪的方法,且相较于传统算法预测精度平均提升了2%左右。     

青藏高原东南部径流特征的空间规律及控制因子研究

采用青藏高原东南部的水文气象资料,对比分析了该地区23个(区间)流域的年径流深、集中度与集中期、基流系数、退水系数等径流特征及其空间分布规律,并进一步研究了这些径流特征的控制因子。结果表明:该地区径流特征的空间分布规律为年径流深从东南(700~1 300 mm)向西北(<400 mm)递减,而集中度则呈相反的空间格局(从<0.44增加到>0.59);退水系数及基流系数,在低海拔地区随高程增大而增大(分别为0.55~0.69、0.51~0.73),但在高海拔地区则随高程增大而减小(0.74~0.42、0.79~0.63)。本研究发现,青藏东南径流特征空间规律的控制因子,具有显著的区域分异:在低海拔流域(平均高程<3 000 m),降水是径流特征的主要影响因子;而在高海拔流域(平均高程>3 000 m),仅径流深和集中度受降水控制,其他特征则主要受温度、冻土、地形等条件的共同影响。可见,由于青藏高原东南部降水和冻土对气候变化敏感,该地区水资源时空分布格局将面临很大的不确定性,对此应予以充分重视。     

滦河上游植被指数NDVI及EVI对SPEI的响应差异

在全球气候变化和人类活动的双重影响下,干旱呈广发、频发态势,使植被生长受到限制,进而影响生态系统结构,威胁区域生态安全。以滦河上游为研究区,基于2000-2019年归一化植被指数NDVI和增强型植被指数EVI,并结合标准化降水蒸散指数SPEI,分析滦河上游气象干旱和植被生长状况的变化趋势及空间分布特征,探讨植被变化对多时间尺度SPEI指数的响应差异。结果表明：近20年滦河上游SPEI呈波动式增大趋势,年尺度SPEI增大速率为0.040 1/a;干旱面积总体减少,减少速率为-1.430 4％/a;NDVI和EVI空间分布特征和变化趋势大体一致,植被覆盖度呈东南高西北低的特征,NDVI和EVI增大速率分别达0.027/a和0.026/a;大部分区域SPEI与植被指数呈正相关,其中NDVI对SPEI-3的响应最强,EVI对SPEI-6的响应最强,总体上EVI与SPEI的相关性强于NDVI;草地对气象干旱最敏感,农田次之,林地最弱。     

一种雷达和摄像机的空间标定方法

多传感器融合技术已经广泛应用在智能汽车环境感知领域中;雷达和摄像机的空间标定是伴随信息实时融合的道路检测技术的基础;结合智能汽车的实际应用,提出了针对激光雷达和摄像机的空间标定方法;通过特制的标定板来获得雷达数据和图像数据,选取激光雷达坐标系作为世界坐标系,通过参数拟合的方法来求取图像坐标系与雷达坐标系的变换关系,进而实现两种传感器的空间配准;该方法只需要标定板就能够完成激光雷达和摄像机的空间标定,标定精度高,实现了多个传感器世界坐标系的统一,避免了后续处理中数据解释的二义性;实验结果表明这种方法简单准确,满足系统要求。     

433MHz物联网开发平台的设计与开发

物联网是当前信息领域中研究的热点。本文以CC1110芯片为核心,利用温湿度、烟雾、亮度等传感器结合自主开发的WIA-PA协议栈软件,研制了一种基于433MHz频段的物联网开发平台。利用该平台提供的开发套件,可方便地开发智能家居、环境监测等应用系统。目前,重庆伟岸测器利用本平台已成功开发了无线热能表系统。     

ZigBee网络中孤岛节点快速处理算法研究

研究ZigBee网络孤岛节点的搜索和处理,快速减免孤岛节点提高网络资源利用率。针对节点间因配置或接口协议不统一而造成孤岛节点的出现,传统的基于广度搜索的处理方法需要逐一遍历所有节点从而搜索出孤岛节点,造成搜索效率不高、网络资源利用率较低的问题。为解决上述问题,提出了基于节点帧的孤岛节点处理方法。利用ZigBee网络树型结构的特点,只有父节点中可能存在孤岛节点,因此通过判断网络节点是否为父节点并将结果保存在节点帧中,根据节点帧找到网络中有限的父节点并从中监测出孤岛节点,避免了遍历所有网络节点而造成的搜索效率不高的问题。仿真结果表明,节点帧方法能够快速搜索出ZigBee网络中的孤岛节点并作减免处理,有效提高了网络资源的利用率。     

基于K-距离拓扑的分布式数据存储方法

针对分布式数据存储算法通常需要较长的等待时间、且对海量数据加密时严重浪费计算资源和时间的问题,提出了一种基于K-距离拓扑的分布式数据存储方法.通过寻找K-距离拓扑子图来实现数据的安全放置,优先选择存取速度更快的节点和自身保护能力强的节点实现总体性能的提升.在Internet 2拓扑图与随机拓扑图下的仿真测试结果表明,所提出的方法能在满足安全距离约束的条件下选择到最优的数据存储节点,从而减小数据存取时间.     

Effective DOA Estimation Under Low Signal-to-Noise Ratio Based on Multi-Source Information Meta Fusion

Efficiently performing high-resolution direction of arrival (DOA) estimation under low signal-to-noise ratio (SNR) conditions has always been a challenge task in the literatures. Obvi-ously, in order to address this problem, the key is how to mine or reveal as much DOA related in-formation as possible from the degraded array outputs. However, it is certain that there is no per-fect solution for low SNR DOA estimation designed in the way of winner-takes-all. Therefore, this paper proposes to explore in depth the complementary DOA related information that exists in spa-tial spectrums acquired by different basic DOA estimators. Specifically, these basic spatial spec-trums are employed as the input of multi-source information fusion model. And the multi-source in-formation fusion model is composed of three heterogeneous meta learning machines, namely neural networks (NN), support vector machine (SVM), and random forests (RF). The final meta-spec-trum can be obtained by performing a final decision-making method. Experimental results illus-trate that the proposed information fusion based DOA estimation method can really make full use of the complementary information in the spatial spectrums obtained by different basic DOA estim-ators. Even under low SNR conditions, promising DOA estimation performance can be achieved.     

战略性新兴产业创新空间格局及影响因素研究——以湖南省为例

应用ArcGIS软件,选取2010年、2016年两个时间节点,用空间核密度、空间自相关、地理探测器等方法,分析了湖南省战略性新兴产业技术创新的空间分布与集聚特征,结果表明:湖南省战略性新兴产业创新活动整体呈现"东北多,西南少"的分布态势,空间集聚分布特征明显,长株潭城市群为空间热点与核心区域;专利数量空间核密度分布存在明显的"区域差异",具体表现为大面积的块状分布和小面积的零星核分布并存;湖南省战略性新兴产业创新空间分布主要受科学研究和技术服务业单位数、人均GDP、固定资产投资、农业机械总动力、消费品零售总额、卫生技术人员数等因素的影响。     

WiNoC中基于Edge first算法的流量平衡设计

在无线片上网络中,无线节点拥塞以及不同子网和全局网络内的流量平衡情况对整个片上网络的通信效率有着重要的影响,为此提出了基于Edge first算法的全局流量平衡机制（GTB）。首先优化了划分有线无线数据包的机制,减少了无线节点处的拥塞;其次根据无线路由器（WR）的拥塞情况,提出Edge first路由算法平衡子网内的流量;最后在全局网络中提出了全局子网拥塞感知（GSCA）判断机制,使得长距离数据包优先从低拥塞子网通过,平衡了全局网络的流量。实验表明,该方案在可接受的硬件开销、功耗开销下,保证较低的网络延迟和较高的网络吞吐率,并且大幅的提升了网络的流量平衡性能。