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991.
该文分析了循环维特比算法(CVA)中存在的循环陷阱问题,并证明了传统基于CVA的咬尾卷积码译码算法中存在的不足,提出了一种高效率的咬尾卷积码译码算法。该算法通过检测两次不同迭代中获得的两条最大似然路径是否相同来判断是否有循环陷阱产生,并及时终止循环,减少冗余迭代;在没有循环陷阱产生的情况下,新算法比较当前迭代中最大似然路径和已经发现的最优咬尾路径是否相同来自适应终止迭代。文中对循环陷阱检测方案和自适应终止方案做了进一步优化,即利用路径的净增量而非路径本身作为检测量。实验结果表明新算法提高了译码效率,降低了译码复杂度。 相似文献
992.
993.
994.
恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97%. 相似文献
995.
针对激光干扰效果评估受主观经验较大、难以定量评估的问题,提出了一种基于深度学习的激光干扰效果评估方法.首先,对YOLOV5算法进行了整体介绍,其次制作了来自不同角度、不同距离的3020张激光干扰图像;然后,对标注的数据集进行训练,得到了激光干扰效果评估模型;最后,分别在YOLOV5x、YOLOV51、YOLOV5m、YOLOV5s网络模型下训练300次,实验验证了模型的正确性.实验结果表明:利用训练好的模型实现了对激光干扰图像的效果评估,该模型不仅可以自动标注激光干扰区域和进行干扰效果等级评估,同时还融入了传统策略,可以通过计算标注区域面积占整幅图像面积的大小作为辅助决策,实现自动标注激光干扰区域面积所占百分比,识别准确度在80%以上,对激光干扰效果评估具有重要意义. 相似文献
996.
即时定位导航(SLAM)是无人驾驶和机器人实现自主移动的关键技术.目前广泛应用于SLAM技术中的激光雷达传感器存在成本高昂、激光点云空间分辨率低及难以获得精确的语义信息等一系列问题.视觉传感器可以有效避免上述问题,但是在深度预测和建图等方面需要更复杂的算法.近年来,随着处理器算力的提升、数据集的丰富和新机器视觉算法的出... 相似文献
997.
998.
999.
随着临近空间高超声速技术的迅猛发展和临近空间高超声速导弹的装备使用,新的军事威胁已成为现实。由于临近空间高超声速导弹飞行弹道低且具有机动飞行的特点,需要对它进行实时探测跟踪才有可能对其飞行弹道进行预测。受地球曲率等因素的影响,地面雷达系统对临近空间高超声速导弹的探测距离有限,且组网探测对雷达数量需求庞大,因此卫星探测是一种较好的手段。对美国当前大力发展的海陆军通用型高超声速滑翔体(Common Hypersonic Glide Body, C-HGB)的红外辐射特性进行了初步分析,并结合高轨红外预警卫星的探测能力,初步分析了预警卫星对处于滑翔飞行阶段的C-HGB的可探测性。结果表明,当前的高轨红外预警卫星难以实现对处于滑翔段的C-HGB的探测,所以需要改进卫星红外探测系统或者组建低轨卫星星座。 相似文献
1000.