基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法

针对极低信噪比（LSNR）情况下暗弱运动目标和背景噪声的强度难以区分的问题,提出了一种基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法,总体上采用将时域检测与空域跟踪的过程联合、迭代进行的新型策略。首先,在检测过程中计算检测窗口内信号片段与已经提取的背景估计特征的差别;然后,在跟踪过程中运用动态规划算法保留使得轨迹能量累积最大的轨迹;最后,自适应地调整下一检测过程中被保留轨迹的检测器阈值参数,使该轨迹内的像素能以更宽容的策略被保留到下一检测跟踪阶段。实验测试结果表明,所提算法可以在1%~2%的虚警率和约70%的检测率下探测到低至0 dB的暗弱运动目标。可见该算法可有效改善对LSNR暗弱目标的检测能力。     

基于变换无迹卡尔曼滤波的随钻测量误差在线辨识

针对随钻测量(MWD)工作环境复杂多变,随钻器件测量的精度降低的问题,设计了基于变换无迹卡尔曼滤波(TUKF)法对测量误差进行在线辨识和补偿.首先,建立加速度计和陀螺仪的输出误差模型,选取导航误差参数以及传感器误差参数作为系统状态变量;然后,以钻杆钻进时实时解算出的姿态角与钻机每次停机时的钻具姿态角作差作为系统观测量,设计状态方程和量测方程对惯性器件误差进行在线辨识;最后,通过误差补偿方程对惯性器件进行补偿.运用此方法分别设计了振动台实验、模拟钻进实验和钻进实验,实验结果表明,设计的在线辨识方案通过标定补偿后,随钻测量中钻具的工具面角输出误差减小到0.8°,倾斜角输出误差减小到1°,比无迹卡尔曼滤波方法精度提高了50％,所提方法克服了随钻测量时钻具振动带来的影响,为实际钻井进一步提高数据可信度提供理论依据.     

无服务器平台资源调度综述

无服务器(Serverless)计算正成为部署云应用程序的一种具有广阔发展前景的范式。其实现了一种真正的现收现付的计费方式,并且不会浪费资源。开发人员无需担心计算平台的底层细节,只需在处理请求或事件时付费,从而降低了开发人员的门槛。无服务器模式的转变虽然带来了机遇,但也带来了平台函数冷启动延迟、资源利用不足等问题。为此,文中对无服务器计算平台的资源调度技术做了深入的调查和分析,重点阐述了面向资源利用、响应时间延迟以及多目标优化的无服务器平台资源调度的技术原理和相关研究现状,并在此基础上分析总结并指明了无服务器平台资源调度未来的主要研究方向:即面向不同应用类型负载的调度优化、响应时间与资源利用率的折衷调度、虚拟机与无服务器平台的联合调度以及无服务器资源调度的混合算法。     

基于非均衡数据层次学习的案件案由预测方法

案件案由是对案件所涉及法律关系性质的描述,科学、完善的案由设置有利于正确适用法律,是人民法院实行案件分类管理的重要途径.案件案由预测技术指基于案件案情的文本描述由计算机自动给出案件所属类别.在案件属性预测研究中,由于低频类别的样本数量较少且难以学习相关特征,因此已有方法在数据处理部分通常会对低频类别样本进行剔除.然而,在案件案由预测问题中,关键的挑战正是如何对属于低频案由的案件做出准确预测.为此,文中提出了一种基于非均衡数据层次学习的案件案由预测方法.在案件案由预测中,根据案由层次结构将案由划分为一级案由和二级案由,二级案由中的大量尾部类别被汇聚成上层样本数较多的大类,进而通过层次学习的方式来实现二级案由的预测,使二级案由有一级案由的信息支撑.最后,引入调整数据不平衡的损失函数来实现案件案由的预测.实验结果表明,所提方法整体优于对比方法,其平均精确率比现有方法提高了4.81％,这表明通过层次学习和引入非均衡数据损失函数能较好地解决案件案由预测问题.     

基于tPUF的物联网设备安全接入方案

针对现有的物联网设备安全接入方案不适用于资源受限的物联网设备的问题,提出一种基于tPUF的物联网设备安全接入方案。利用物理不可克隆函数技术（Physical Unclonable Function,PUF）,物联网设备不需要存储任何秘密信息,实现设备与认证端的双向认证以及协商会话秘钥;利用可信网络连接技术（Trusted Network Connect,TNC）,完成认证端对物联网设备的身份认证、平台身份认证、完整性认证。安全性分析表明,方案能够有效抵抗篡改、复制、物理攻击等。实验结果表明,相较于其他方案,该方案明显降低了设备的资源开销。     

基于CITAF-HAF的立方调频信号参数估计

针对立方调频（Cubic Frequency Modulated,CFM）信号的参数估计问题,提出了一种基于高阶模糊函数（High order Ambiguity Function,HAF）和相参积累三阶自相关函数（Coherently Integrated Trilinear Autocorrelation Function,CITAF）的参数估计方法。利用HAF将立方相位信号降阶为二次调频（Quadratic Frequency Modulated,QFM）信号,再利用CITAF完成参数估计。由于CITAF能够在时域和时延域完成信号能量的二维相参积累,其实现过程利用复乘、傅里叶变换和加法操作即可完成,因此该方法能够提高参数估计的分辨率和抗噪声干扰能力,并保持较低的计算量。实验结果证实了该算法的有效性和性能上的优越性。     

基于共同语境的近义词/同义词短语查找模型

为了实现大型语料库中近义词/同义词短语的查找,提出了一种基于共同语境的近义词/同义词短语查找模型,它通过[n]-gram分布式方法捕获语义相似性,不需要解析就能隐式地保存局部句法结构,使底层方法语言独立;具体实现分为两个阶段：第一阶段是上下文收集和过滤,即用围绕查询短语的本地上下文作为条件模型的特征来捕获语义和语法信息。第二阶段是候选词短语收集和筛选,即对数据中的每个“左”“右”和“配对”的全部实例进行迭代,以收集一组近义词/同义词候选短语;还给出了构成模型的要素和用于评价模型性能的评分函数;基于不同大型语料库的实验结果表明,提出的建模方法在总的统计评分查找性能和整体可扩展性方面都优于常用的其他查找方法模型。     

轻量级分组密码GIFT的一种白盒实现方案

白盒实现是将已知的密码算法通过白盒密码技术进行设计,使其在白盒攻击环境中具有与原算法相同的功能,同时保证该算法的安全性不会遭到破坏。文章提出一种轻量级分组密码GIFT的白盒实现方案,该方案主要思想是使用查找表表示密码算法每轮的输入输出,并使用不同大小的仿射函数编码查找表的输入输出。该方案需要13.92 MB的内存空间,并能抵抗BGE攻击、MGH攻击、仿射等价算法攻击和差分矩阵攻击等代数分析攻击。其中,仿射等价算法攻击的复杂度大于O(2^82)。     

基于加权特征投影的信源数估计方法

考虑到色噪声或低快条件下噪声特征值发散,导致基于特征分解的信源数估计方法得到的信号判据值和噪声判据值区分不明显,提出了一种基于加权特征投影的信源数估计方法;首先,为了使该方法可适用于低信噪比条件,对阵列接收数据的协方差矩阵进行降噪处理,并利用降噪后协方差矩阵所有特征值和特征向量构造了一个用来区分信号和噪声的加权空间矩阵;然后,将降噪后的协方差矩阵在该加权空间矩阵上投影,从而增大了信号判据值与噪声判据值的差异;最后,结合幂函数的缩放性构建了判决函数,进而实现信源数估计;通过理论分析和实验验证,该方法不仅适用于白噪声和色噪声条件,而且在低快拍和低信噪比条件下优势明显,在快拍数为10,信噪比分别为0 dB的白噪声和6 dB的色噪声条件下,该方法的成功检测概率均达到90％以上,同时该算法在信源数较多时效果鲁棒.     

基于简约多向光照散射的粒子云模拟与绘制

针对云模拟的真实性和渲染的实时性等关键问题,优化了传统粒子系统结构设计,引入了伪粒子系统的思想来提高绘制效率.同时,提出了一种简约光照替代方法并改进了散射状态函数,使云粒子在多向散射光照模型中模拟云的光照属性并沿视点方向呈现各向异性性.实验表明该方法原理简单、易于实现、模拟仿真效率较高,可实时获得形象逼真、自投影光照散射云.