Tableau算法的优化及模型规约技术

为了近一步提高模态逻辑推理机的效率,提出了两种Tableau算法优化技术——冲突技术和矛盾学习技术,并结合这两种技术实现了针对模态逻辑S4的推理机S4P.在此基础上,为了从Tableau算法生成的模型图中构造一个规模较小的模型,又提出通用模型的概念,然后给出通用模型的规约技术并证明该技术对于任意依赖于公理D、T、B、4和5中部分或全部公理的正规模态逻辑的正确性.最后,使用逻辑工作台测试用例对S4P的效率进行测试,实验结果表明S4P的效率优于RACER和FACT++;同时,对S4P生成的测试用例中非有效公式的否定对应的通用模型进行规约,实验结果表明通过模型规约能明显地缩减模型的规模.     

一种基于GAS模型的k-Truss分解算法

在大规模网络中发现稠密子图具有极其广泛的应用,如社区发现、垃圾邮件检测等。为了在大规模网络数据中快速、有效地发现稠密子图,本文提出一种基于GAS (Gather-Apply-Scatter)编程模型的分布式k-Truss算法—GASTruss。该算法采用GAS的模式完成数据同步和算法迭代,有效的克服了传统并行算法重复性计算及不能有效处理依赖关系大的数据等问题。本实验选择在GraphLab平台上进行,结果表明：与串行k-Truss算法以及基于MapReduce的GPTruss算法性能相比,GASTruss算法对数据规模具有良好的拓展性,在保持算法效果的同时能有效降低时间复杂度。     

改进的蚁群算法在溶质运移参数识别问题中的应用

非饱和土壤水分和溶质运移参数(扩散率、导水率和水动力弥散系数)取值范围较大,往往跨越几个数量级。采用传统离散化蚁群算法求解此类问题,所需节点较多,这会造成算法收敛时间较长。该文在传统蚁群算法基础上,对蚂蚁搜索路径进行改进,改进后的蚁群算法寻优路径由参数精度位数(整数位和小数位)、参数个数以及0–9十个数字构成,并将路径解码公式修改为具有判别参数正负功能的解码公式。采用改进的连续蚁群算法对非饱和溶质运移参数识别优化模型进行求解。数值模拟表明相同迭代次数下改进的蚁群算法比传统蚁群算法耗时少,算法计算时间与迭代次数满足线性关系,含水率和溶质浓度实测值与计算值吻合较好、相关性较高。     

基于RFID的虚拟标签算法研究与改进

针对室内定位算法VIRE的定位精度,特别是邻近边界目标的定位精度较低的问题,以RFID标签定位为研究基础,从改变VIRE算法中虚拟标签的插值方式和在边界上加入虚拟标签两个方面进行研究和改进。使用拉格朗日插值代替VIRE算法中的线性插值方式,使虚拟标签的数据更加接近实际环境值;在边界上加入虚拟参考标签能增加已知标签数,防止在计算待定位标签坐标时引入误差标签。实验结果表明,标签定位精度有了明显提高,整体能提高了35%,邻近边界标签定位精度提高较大,可达到50%以上。     

声纹认证前端音频预处理SOPC设计

针对声纹身份认证一体化设计需求,基于SystemVue和Quartus Ⅱ平台,利用DSP Builder技术,在EP2C35F芯片上完成了用于声纹特征提取的前端音频预处理模块的SOPC设计。主要通过SystemVue设计数字音频滤波器参数,然后结合Simulink平台完成基于线性相位结构和分布式(DA)算法的低通滤波器结构设计,最后通过Signal Compiler转换为HDL语言完成设计。实验结果表明,系统可以有效限制音频信号的带宽,减少带外噪声;利用DSP Builder设计具有线性相位结构和DA算法的滤波器,设计周期短,占用逻辑资源少,其运算速度有很大提高;MATLAB理论计算也验证了设计的正确性。     

非视距传播下LTE的频率定位算法

基于单次反射信道模型,针对LTE通信网络在非视距传播环境下提出了一种基于频率的定位算法。首先根据信道传输模型计算路径损耗,再由路径损耗计算移动台与基站之间的距离,然后利用BP神经网络修正NLOS误差,最后利用最小二乘LS定位算法进行移动台定位。仿真结果表明,该基于频率的移动台定位算法定位精确,效果良好。     

2×4 MIMO-OFDM系统中K-Best检测器的设计与实现

基于贝尔实验室V-BLAST结构构建了2×4 MIMO-OFDM系统模型,并确定了该模型下K-Best算法的K值。之后对K-Best检测器进行了硬件架构设计,采用Xilinx Virtex-5芯片对所设计检测器加以实现,并给出检测器资源消耗和时钟频率等性能指标,最后通过仿真验证检测器正确性。     

一种用于解调失真QAM信号的改进K-means聚类算法

在短距离无线通信中,无线节点或移动终端通常有低成本、小体积、低功耗的要求,因此无法使用复杂的预失真或补偿电路克服功放的非线性影响,这是无线节点或移动终端在上行链路中难以使用高阶QAM调制的重要原因之一。基于QAM矩形星座的特点,提出了一种K-means聚类的改进算法作为中央基站节点的高阶QAM解调算法。在发送信号受到较严重的功放非线性失真时,所提改进算法解调性能更优,算法复杂度更低。     

一种可实现的仿射组合自适应滤波算法

为了进一步改善自适应算法收敛速度和稳态偏差的性能,在对仿射组合滤波器自适应算法性能分析的基础上,提出了一种新的组合参数更新公式,该更新公式中的固定系数改为与子滤波器输出相关的函数,使仿射组合自适应滤波算法可以更好地实时跟踪子滤波器的性能变化。仿真结果表明,基于新组合参数更新公式的仿射组合自适应滤波算法与基于理想组合参数更新公式的仿射组合自适应滤波算法性能一致,同时具有快的收敛速度和低的稳态偏差,且对子滤波器步长变化具有良好的跟踪性能。     

DCS系统环境下大纯滞后过程自适应补偿控制的应用

介绍ＤＣＳ环境下开发纯滞后自适应补偿控制算法设计，现场应用得到较好控制效果。