基于先验知识的自适应多叉树防碰撞算法

为提高无线射频识别(RFID)系统快速识别大量标签的能力,提出一种基于先验知识的自适应多叉树防碰撞算法。利用标签访问的规律性和标签分布的随机性,在不同的搜索深度,根据已有的先验知识和碰撞比特信息估计待识别的标签数量,从而动态地自适应选择搜索叉树。通过有效减少碰撞和空闲时隙数,大幅提高读写器搜索和识别标签的能力。理论分析与仿真实验结果表明,该算法能克服传统自适应多叉树防碰撞算法的缺点,合理选择初始搜索叉树,尤其在待识别标签数量较多的场合,可有效提高RFID系统的吞吐率。     

基于CUDA的AES并行算法优化

为提升高级加密标准(AES)的加密性能,利用显卡的通用计算能力,在统一计算设备架构(CUDA)平台上实现AES的128位、192位和256位3个版本的GPU并行算法,并提出优化的AES并行算法。在考虑块内线程数量、共享存储器容量和总块数的基础上,根据分块最优值的经验数据指导AES算法在GPU上的最优分块。实验结果表明,与未优化的AES并行算法相比,该算法的3个版本在Nvidia Geforce G210显卡上的加密速度分别提高5.28%,14.55%和12.53%,而在Nvidia Geforce GTX460显卡上的加密速度分别提高12.48%,15.40%和15.84%,且能更好地对SSL数据进行加密。     

一种应用于人脸识别的超分辨率方法

为提高局部保持投影(LPP)在人脸图像超分辨率中的适用性,在LPP中引入典型相关分析(CCA),提出一种相关性增强的局部保持投影方法(CELPP)。CELPP用于提取高分辨率图像与低分辨率图像特征,根据关系学习建立低分辨率图像特征与高分辨率图像特征之间的映射变换,输入低分辨率图像,通过CELPP特征提取和关系映射,得到高分辨率图像,并将其用于人脸识别。对人脸库ORL和Yale进行的实验结果表明,该方法同时考虑了高分辨率图像与低分辨率图像的相似性及同类图像的局部结构性,在基于人脸识别的超分辨率应用中优于LPP和CCA。     

宽带功率放大器PGSC建模方法及预失真研究

针对宽带功率放大器的强记忆效应特性,提出一种功放建模和数字预失真方法——PGSC模型。利用广义记忆多项式(GMP)、特定交叉项(SCT)及记忆时刻信号交叉项(CIMT)3个基函数来构造功放行为模型及数字预失真器,并搭建实际测试平台对模型的精度及线性化效果进行验证。测试结果表明,与PMEC方法相比,PGSC方法建模时的归一化均方误差减少了2.1 dB,数字预失真时输出信号的三阶邻信道功率比降低了4.94/2.03 dB;与GMP方法相比,PGSC方法仅利用73%的系数即可得到更高的模型精度和更好的线性化效果。     

基于POMDP的跨层机会频谱接入优化设计

在功率受限的机会频谱接入(OSA)研究中,大多使用完全可观测马尔可夫决策过程(MDP)对环境建模,以提高物理层或介质访问控制(MAC)层指标,但由于感知设备的限制,无法保证用户对环境完全感知。为解决该问题,提出一种基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)与Sarsa(λ)的跨层OSA优化设计方案。结合MAC层和物理层,采用POMDP对功率受限且有感知误差的次用户频谱感知和接入过程进行建模,并将其转换为信念状态MDP(BMDP),使用Sarsa(λ)算法对其进行求解。仿真结果表明,在功率受限条件下,该Sarsa(λ)-BMDP方案的有效传输容量、吞吐量和频谱利用率分别比完全可观测Q-MDP方案低9%、7%和3%左右,其误比特率比基于点的值迭代PBVI-POMDP方案低20%左右,比Q-MDP方案高16%左右。     

纺织企业的原料库存控制模型研究

合理控制库存量,降低原料库存成本对纺织企业提高市场竞争力具有重大的意义。通过建立原料库存的不定量不定期控制模型,并采用遗传算法求解,给出了满足平均库存成本最小的(s,S)控制策略,并通过实例验证算法的有效性。     

两级定位-路径问题的变邻域人工蜂群算法

建立了两级定位-路径问题的数学模型,提出了一种求解该问题的人工蜂群算法。针对该算法容易出现早熟现象,将近年来国外出现的一种新颖的轨迹式启发式算法--变邻域搜索融入其中,由此提出三种变邻域搜索策略。基于不同变邻域搜索策略的人工蜂群算法和人工鱼群算法的求解效果进行对比仿真。实验结果表明,变邻域人工蜂群算法能有效求解两级定位-路径问题。     

一种梯度交替迭代设计测量矩阵的方法

在压缩采样中,测量矩阵应该和表达字典有尽可能小的相干性,随机测量矩阵一直被使用是因为其和任何表达字典都有较小的相干性。提出一种基于梯度迭代最小化方法,作为格拉斯曼框架设计的一种变体,通过优化一个初始的随机测量矩阵来得到相干性更小的测量矩阵。仿真结果表明所设计的测量矩阵具有更好的性能。     

高速高机动目标自适应IMM跟踪算法

针对目标运动过程中有转弯机动等复杂运动模式的高速高机动目标,设计了自适应两层IMM跟踪算法。该算法内层由改进的机动目标当前统计模型构成,把目标速度方向角作为伪测量值进行滤波,实时获得目标的角速度和角加速度;外层模型由常速模型和曲线模型构成,把内层模型得到的切向加速度和转弯角速度作为曲线模型参数,利用IMM算法进行滤波。仿真结果表明,该算法对高速高机动目标具有较高的跟踪精度,算法实现简单,具有一定的实际应用价值。     

使用新混合模糊聚类算法的模糊系统建模方法

为了进一步提高模糊系统建立模型的精度,提出一种新的模糊系统算法ANFIS-HC-QPSO：采用一种混合型模糊聚类算法来对模糊系统的输入空间进行划分,每一个聚类通过高斯函数的拟合产生一个隶属度函数,即完成ANFIS系统的前件参数--隶属度函数参数的初始识别,通过具有量子行为的粒子群算法QPSO与最小二乘法优化前件参数,直至达到停机条件,最终得到ANFIS的前件及后件参数,从而得到满意的模糊系统模型。实验表明,AN-FIS-HC-QPSO算法与传统算法相比,能在只需较少模糊规则的前提下就使模糊系统达到更高的精度。