MIMO系统中STTC译码的一种改进型算法

本文对MIMO系统中用于STTC编码器的VA译码算法进行了改进,建立了节点度量的递推方程,并给出了分枝转移的度量方法。改进后的VA算法适用于已经估计出MIMO系统中信道转移阵的条件下。相比于标准的STTC译码算法,改进后的算法可以在一根接收天线上独立进行,并且节点度量可以通过递推方程进行累积。当多根天线独立译码后,可以进一步进行后续比较以再次降低误码率。仿真结果显示：改进VA在比特误码性能上与标准VA算法接近,但是在分段度量计算时收敛速度要远快于标准VA。     

基于分形散粒噪声的天基网络流量生成

为在天基网络中进行应用级开发与研究,需要对背景业务流量进行建模并实时生成。本文提出了一种基于分形散粒噪声的卫星网络聚合背景流量生成算法,该算法根据星间链路的差错特性、星上路由器随机丢弃策略、星间路由往返时延抖动特性、拥塞控制策略,对单个流的速率波动进行建模,进而使用分形散粒噪声过程对天基组网中的聚合业务务流量进行模拟生成。本文在空间综合信息网络仿真环境中使用该算法对SCPS-VJ空间传输控制协议聚合流量进行了模拟生成。仿真结果表明,该算法能够生成符合空间网络
特性的背景流量。     

利用异或运算和编码约束的降维LDP人脸识别方法

为了有效表示面部特征,在局部方向模式(LDP)的基础上,提出降维局部方向模式(RDLDP);首先,修改LDP编码模式约束以完成模式的重构,通过对LDP码进行异或运算来计算每个块的单一码;然后,将所得编码图像划分为生成直方图,连接所有区域的直方图块以形成最终描述符;最后,计算特征向量间的卡方相异性度量值,并使用最近邻分类器完成最终的人脸识别;实验采用了3个公开的标准数据库FERET、扩展YALE-B和ORL,提出的改进方法在3个数据集上的最高识别率分别可高达96.97%、96.10%、97.61%,该结果验证了提出方法的有效性。与其他基于局部描述符的先进方法相比,提出方法在准确度和错误识别率等方面更优。     

融合特征关联性的深度哈希图像表示方法

针对深度描述子无法提供图像特征之间关联性的问题进行了研究,提出了一种融合特征关联性的深度哈希图像表示方法,这种方法将深度描述子之间的关系融入到图像内容的描述中,用于提高图像检索性能。首先,通过预训练网络生成图像的特征映射,并在此基础上提取出深度特征描述子。然后,将深度特征描述子映射为深度视觉词,从而用于深度视觉词的频繁项集发现。接下来将离散值的深度视觉词图像表示和哈希值的频繁项集图像表示连接生成图像表示。最后,算法通过图像类内、类间的相似性关系构造优化,得到最优的阈值,用于将图像表示变为哈希值。实验中,将提出的方法与一些优秀的图像表示方法在holiday、Oxford和Paris图像集的图像检索任务中进行了性能比对,用于证明此方法的有效性。     

局部不变特征综述

局部不变特征是近年来计算机视觉领域的研究热点。局部不变特征在宽基线匹配、特定目标识别、目标类别识别、图像及视频检索、机器人导航、场景分类、纹理识别和数据挖掘等多个领域得到了广泛的应用。本文基于局部不变特征检测、局部不变特征描述和局部不变特征匹配3个基本问题,综述了文献中现有的局部不变特征研究方法,并比较了各类方法的优缺点。根据特征层次的不同,局部不变特征检测方法可以分为角点不变特征、blob不变特征和区域不变特征检测方法3类。局部不变特征的描述方法可以分为基于分布的描述方法、基于滤波的描述方法、基于矩的描述方法和其他描述方法。局部不变特征匹配的研究主要集中在相似性度量、匹配策略和匹配验证3个方面。最后在分析各类研究方法的基础上,总结了局部不变特征研究目前存在的一些问题及可能的发展方向。     

切换线性系统的聚合优化

分析了切换线性系统的稳定性和优化问题,提出了一个Armijo步长优化的共轭梯度算法来寻找适当代价函数下的优化切换时间点集.为了确保优化切换路径是可压缩的,提出了代价函数需要满足的受限表达式.设计了几种优化分段状态反馈切换律来搜索聚合系统的最优切换路径,同时这些切换路径就是对应原始切换线性系统的次优化切换路径.最后,一个实例演示了不同切换律下的切换策略和优化代价.     

基于SAR辅助的惯导/星光组合导航系统研究

针对高空、长航时无人飞行器在对地观测成像期间对导航自主性和高精度的需求,研究了基于SAR辅助的惯导/星光姿态组合导航系统.针对SAR图像导航输出的间断性和多传感器组合导航系统中量测输出的不同步特性,设计了解决非连续性量测修正的多传感器组合导航滤波器模型.提出了解决多传感器量测不同步问题的异步集中滤波算法.仿真结果表明:...     

组播聚合中高效的可扩展组-树匹配算法

当网络中同时存在大量的的组播组的时候,IP组播的可扩展性问题变得非常突出.对组播聚合中的组播组-树的匹配算法进行了研究,提出了一种高效的可扩展的组播组-树匹配算法(SGTM算法).在确定组播组的匹配树过程中,通过将组播树按照其开销进行排序以及扩展处理,降低了在查找过程中所检查的组播树的数量,提高了聚合组播算法的执行速度.并引入了对组播聚合性能进行度量的参数,结果表明SGTM算法与传统的组播聚合算法相比在同等性能的情况下执行速度更快.