混合交通下右转机动车信号配时方法

为了减少右转机动车与直行自行车之间的干扰,提高交叉口的运行效率,本文分析了两相位信号控制交叉口右转机动车与自行车之间的冲突规律以及自行车交通流的行驶特性,确定设置右转机动车信号的直行自行车流量临界值.以减少冲突和提高交叉口运行效率为目标,确定右转机动车相位绿灯起亮时刻和绿灯时长,并建立了相应的参数标定模型.以实际调查数据为基础,应用VISSIM模拟软件进行模拟验证,结果表明,设置右转机动车信号后,右转机动车延误和机非冲突明显减少.     

TH-PPM UWB通信系统多址性能研究

介绍了TH-PPM UWB信号,在AWGN信道和多用户干扰条件下对系统的性能进行了分析,包括误码率分析和系统所能接入的最大用户数,对其误码率进行了仿真.结果表明,随着接入用户数目的增加,系统误码率也增加,而增大重复码长度和脉冲重复时间则可降低系统误码率,但增加脉冲重复时间会降低信息传输速率.     

空时分组码系统中WL-Kalman均衡算法*

根据空时分组码(STBC)系统的编码特点,提出了一种低复杂度的基于宽线性(WL)处理的Kalman均衡算法。该算法针对STBC系统,利用宽线性处理的思想,采用Kalman均衡算法对接收信号及其复共轭联合进行处理,有效地减轻了由频率选择性衰落信道引起的码间干扰(ISI)。对所提出的均衡算法在不同环境下进行了仿真验证。结果表明,与传统的线性均衡器相比,该算法明显提高了系统的性能,具有实际应用价值。     

“时”的语法化研究述评

表示时点的名词“时”经历了语法化的过程。许多学者对这一问题进行过分析研究。其成果集中在三个方面：（1）语言材料上选择使用典型详实的近代汉语材料;（2）关于“时”语法化的认识水平越来越高,提出了许多新的科学的观点;（3）分析方法上,传统方法与现代理论相结合。也有不足之处。     

基于量子粒子群算法的实时多交叉口信号控制

随着城市交通日益发展,如何提高城市交通效率是目前十分关注的问题.为了解决交叉口过饱和交通流控制问题,基于交通流向动态组合的感应控制方案,设计了一种实时多交叉口协调控制(Real-time Intersection Coordination Control,RIC2)模型.该RIC2感应控制模型,以单个交叉口优化为基础,延伸到多个交叉口,形成区域之间的协调控制,同时采取一种改进的量子粒子群算法(Improved Quantum Particle Swarm Optimization,IQPSO)对信号配时进行自适应优化.仿真结果显示上述模型能显著提高城市的通行效率,具有一定可行性.     

基于FCN-LSTM的工业烟尘图像分割

工业生产中常根据林格曼烟气黑度判断工业烟尘的污染等级,一种有效的方式是应用计算机视觉系统对工业烟尘进行监测, 其中对烟尘目标进行准确分割是该系统的关键技术。因为工业烟尘具有形状不固定、和云相似度高等特点,现有算法在复杂场景下对烟尘进行分割时容易受到干扰,分割准确度有待提高。针对这一问题,提出一种基于FCN-LSTM的工业烟尘图像分割方法,在全卷积网络对图像空间特征提取的基础上,使用长短时记忆网络提取图像序列的时间信息,通过烟尘的动态特征对运动的烟尘和背景进行区分,增强复杂场景下的抗干扰能力。实验表明,本文模型相比于全卷积网络,在复杂场景下的抗干扰能力有显著提升,能够有效克服来自云的干扰,对全卷积网络分割结果中易出现干扰点的问题也有改善,IoU指标最高有8.04%的提升。     

面向物联网应用的SoC安全检查架构设计

物联网（IoT）应用的快速发展和软硬件开源化趋势使得IoT设备所面临的硬件安全威胁日益严峻,尤其是利用运行时条件触发的系统级攻击,很难通过传统测试方法进行检测和防御,需要提供运行时安全检查机制。分析IoT系统芯片面临的安全威胁,结合数据加密传输路径中的攻击、任务流和检查内容,设计4条功能完整性安全检查策略,搭建SoC安全策略检查架构并植入运行时触发硬件木马。仿真结果显示,运行时策略检查状态机可以检查出加密核、内存和UART接口的功能完整性问题,并通过发送错误中断信号进行反馈,证明了所设计的系统级安全策略检查架构的正确性与有效性。     

基于BiLSTM的智能语音餐厅推荐方法

为了方便人们在就餐前选择餐厅,提高就餐效率,文中提出一种基于双向长短时记忆网络的智能语音餐厅推荐方法。首先利用长短时记忆网络进行意图识别,再利用BiLSTM实现餐厅推荐系统中的实体提取,便于系统根据用户所提供的实体信息结合用户意图做出相应反馈。根据意图识别在餐厅推荐系统中的实际应用情况,准备充分的意图识别数据,确定意图识别方案。同时,文中采用基于Rasa_Core的对话管理机制制定对话场景来训练对话管理模型,在用户意图的指引下利用训练好的模型可以选择最优的反馈动作,达到机器与人的有效沟通。     

基于CWT-CNN的地震噪声压制研究

随着深度神经网络技术的发展,卷积神经网络(CNN)被越来越多地应用于地震数据的噪声压制中。常规CNN方法一般是在时间域进行,为了提升CNN方法对地震噪声的压制效果,提出了基于连续小波变换(CWT)的CNN地震噪声压制方法。该方法首先将一维时间域信号通过CWT转换为二维时频域信号。然后,在利用CNN对时频谱进行噪声压制时,提出了两种策略：能量谱策略(策略Ⅰ)是将CWT计算的复数矩阵的振幅谱作为CNN的训练样本,保持相位谱不变;复矩阵策略(策略Ⅱ)是将复数矩阵的实部和虚部图谱作为CNN的不同通道分别进行处理。最后,对于CNN的输出结果,利用逆连续小波变换(ICWT)将二维复数矩阵还原成一维地震信号。为了定量地对比方法的效果,提出利用峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和均方根误差(RMSE)3个指标对比基于两种CWT策略的CNN方法与其它常规滤波(包括低通滤波、小波滤波和中值滤波)方法的噪声压制效果。相较于常规滤波方法,数值实验表明基于CWT策略的CNN方法具有更好的随机噪声和涌浪噪声压制效果。为了提高模型处理地震数据的泛化性,引入迁移学习对预训练模型进行微调。迁移学习的成功应用...     

一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法

组合服务通常运行在开放、变化和不确定的互联网环境中.动态复杂的运行环境,使得组合服务的执行具有不确定性和不可靠性,从而制约了服务组合技术的实际可用性.针对该问题,面向环境的分析与建模,提出了一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法.该方法在记载组合服务的执行日志和各备选服务的运行环境数据的基础上,挖掘得到反映“一个备选服务在特定的环境状态下所表现出的质量会如何”的EQ规则库,从而指导组合服务如何响应实时产生的各类环境变化事件,以驱动组合服务的运行时自适应,保障其可靠运行.仿真实验结果表明:该方法能够提高组合服务在动态环境中的服务质量,增强其运行稳定性,是一种有效的组合服务运行时自适应方法.