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黄胜滕明埝陈胜蓝刘焕淋向劲松

2014, 34(12): 3369-3372.

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针对怎样高效地对命名数据网络(NDN)缓存中的数据进行替换的问题,提出了一种综合考虑数据流行度与数据请求代价的数据替换策略。该策略根据数据的请求时间间隔动态地分配数据流行度因子与数据请求代价因子的比重,使节点缓存高流行度与高请求代价的数据。当用户下次请求数据时能够从本节点获取,降低数据请求的响应时间并减少链路拥塞。仿真结果表明,本策略能够有效提高网内存储命中率,降低用户获取数据的时间以及缩短用户获取数据的距离。

802.11n与ZigBee共存:子载波置零多输入多输出物理层模型

赖新宇赵增华吴璇璇

2014, 34(12): 3373-3380.

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针对802.11n与ZigBee共享ISM频段造成的WiFi与ZigBee信道重叠,进而导致网络间相互干扰使得网络性能下降,以及当前载波侦听多路访问/冲突避免(CSMA/CA）可能导致的频谱资源利用率较低的问题,提出一个采用子载波置零技术的2×2非相干多输入多输出(MIMO）物理层模型。该模型中,为了避免共信道干扰,WiFi发送端在发送数据前首先对其当前使用的信道中可能存在的ZigBee信号进行检测,若检测到ZigBee信号则对已被占用的频谱对应的子载波置零,使用余下频谱不重叠子载波进行通信。接收端对发送端使用的子载波进行识别,并完成后续工作。通过使WiFi与ZigBee信号频谱分离来消除信号间干扰,解决两者共存问题,实现WiFi与ZigBee数据并行传输。在由GNURadio/USRP软件无线电设备和ZigBee节点搭建的实验床上进行的实验结果表明,采用子载波置零技术的2×2非相干MIMO可以获得全带宽发送状态下50%~70%的吞吐量,同时在数据并行传输过程中ZigBee的正确收包百分比达到90%以上。

基于上下文感知的网络选择切换策略

陶洋周坤

2014, 34(12): 3381-3386.

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针对异构无线网络环境中如何动态选网的问题,提出了一种基于上下文感知的网络选择切换策略。该策略提出一个动态的网络感知解决方案,引入模糊逻辑切换判决,以某项选择指标为依据过滤掉不满足需求的接入网络,并设计一种网络得分函数对网络进行排名计算。仿真实验表明,所提的切换策略可以为用户选择适合的接入网络，实验资源的有效利用。

基于卡尔曼滤波与中位加权的定位算法

肖如良李奕诺江少华梅忠蔡声镇

2014, 34(12): 3387-3390.

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为了有效解决基于接收信号强度的高精度室内位置服务计算困难问题,提出了一种新的基于卡尔曼滤波和中位加权(WMKF)的定位算法。该算法不同于以往的室内定位算法,首先应用卡尔曼滤波平滑了随机误差；然后利用中位加权方法抑制了显著误差,利用距离路径损耗模型得到衰落曲线并计算出估计距离；最后利用质心求解方法得到目标节点位置。实验结果表明,该算法初步解决了相对复杂环境下定位稳定性较差的问题,并有效地提高了定位精度,使精度达到0.81~1m。

基于面翻转三维传感器网络边界节点识别算法

程诚孔蒙蒙胡光岷于富财

2014, 34(12): 3391-3394.

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针对三维环境下的传感器网络边界节点识别问题,提出了一种基于面翻转的传感器网络边界节点分布式识别方法。算法在已知三个相邻边界节点的基础上,以三个相邻边界节点构成的三角形的各边为轴,以有限面积的面向网络外侧翻转,扫描到的第一个点为新的边界节点,该节点与翻转轴上的两个节点构建成新三角形,迭代上述过程,最终识别出边界节点,获取边界包络。实验结果表明,与Alpha-shape3D算法相比,所提算法能大大减少冗余边界节点。

基于改进变尺度法的超宽带定位新算法

郭建广郑紫微杨任尔

2014, 34(12): 3395-3399.

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针对传统定位算法收敛速度慢的问题,结合超宽带通信具有时间分辨率高的特点,在到达时间差(TDOA)定位模型的基础上,采用基于Armijo步长的变尺度法(DFP)对目标节点进行初始定位,进一步在初始位置处以泰勒级数展开算法得到目标节点的最终位置,实现超宽带(UWB)通信系统精确定位。实验结果表明,采用改进变尺度法的初始坐标修正算法,不仅能够降低定位优化算法对于初始坐标的要求,而且在测量时间准确的前提下,相比传统最速下降法平均定位精度有7倍的改进,整个算法具有好的定位精度和定位效率。

水下认知网络中的哺乳动物定位测速算法

姚贵丹金志刚苏毅珊

2014, 34(12): 3400-3404.

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针对水下认知声学网络(UCAN）中的环境感知问题,提出一种针对海洋哺乳动物的被动定位(PLM)算法及相应的基于多普勒效应的测速算法SMD。PLM算法基于海洋哺乳动物发声信号声源级范围,结合接收信号强度,运用检索筛选的方法推算发声位置。SMD在PLM定位的基础上,利用接收生物信号的多普勒效应对其运动测速。实验结果表明,PLM与SMD均能达到较高的精度,其中PLM算法的平均定位误差随海豚游速的增加而增加,其平均值约为10m,定位成功率可达到90%。PLM和SMD结合,可较准确地估计海洋哺乳动物的运动区域。

微博社交网络的对称程度实证分析

康泽东余旌胡丁义明

2014, 34(12): 3405-3408.

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Twitter和Sina微博注册用户构成关注关系社交网络,运用一种对称程度来研究其对称性随社交圈子规模变化的规律。首先根据收集的100万条新浪用户之间的关注关系和236个Twitter用户及其之间的关注关系来构建初始社交网络,选取其中具有明显对称性的连通子网络作为研究的主要对象,通过去除法得到:影响社交网络最大连通子网络对称性的主要因素是大V用户和可忽略用户。其次,采用比较分析法得出Twitter的大V用户构成的社交子网络对称性较强。最后,从功能定位方面分析了两种微博的不同；通过对初始网络的所有连通子网络的对称程度的研究,得出社交圈规模越小、相应的对称性越强的结论。

高清立体视频的传输失真估计模型

陈美子王晓东李少博章联军

2014, 34(12): 3409-3413.

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针对高清立体视频序列分辨率大、宏块信息量少以及网络传输易出现差错的特点,提出一种能够估计高清立体视频端到端传输的失真模型。该模型能够考虑到丢包对后续帧的错误扩散以及立体视频左右视点帧之间的时空相关性,采用递归算法准确地估计失真,并运用时域帧拷贝的错误隐藏方法降低解码端的复杂度。仿真结果表明,失真模型的平均预测误差能控制在6%以内,对于不同特性和分辨率的立体视频序列,在不同网络环境下传输失真估计均有一定的适用性。

基于加权节点的Steiner树启发式算法

王小龙赵礼峰

2014, 34(12): 3414-3416.

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Steiner最小树问题是一个NP完全问题,被广泛应用在通信网络中点到多点的路由选择。为了实现更多链路的共享,减少所求Steiner树的费用,提出了一种基于加权节点求解Steiner树的启发式(NWMPH)算法。该算法构造了非正则点的权值公式,给每一个非正则点赋权值,根据权值对链路的费用进行修正,通过修正费用最短路径依次把所有的正则点连接起来,得到包含所有正则点的最小树。对STEINLIB标准数据集中的部分数据进行计算,结果表明: NWMPH算法与MPH算法所用时间基本相同,得到的Steiner树费用优于MPH算法；NWMPH算法比KBMPH算法所用时间少,得到的Steiner树费用绝大多数优于KBMPH算法。

固定结构约束下并行计算关键路径不变的可扩展方法

熊焕亮吴沧海匡桂娟杨文姬

2014, 34(12): 3417-3423.

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在固定结构的需求下,并行计算无法通过规模扩展提升其计算性能。针对此类并行计算可扩展问题,分析影响可扩展性的并行任务因素及体系结构因素,采用带权图对并行任务及体系结构进行建模,并提出一种关键路径不变的可扩展方法,其核心思想是固定图结构,仅合理地调整图节点权值和边权值。通过进一步推导,得出一些关于新扩展方法的性质结论。应用网格计算模拟工具SimGrid开展的实验结果表明,所提出的扩展方法能有效解决此类扩展问题,且保持速度效率不变。

交叉型状态空间模型进化算法的全局收敛性分析

王鼎湘李茂军李雪成立

2014, 34(12): 3424-3427.

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基于状态空间模型的进化算法(SEA)是一种新颖的实数编码进化算法,在实际工程优化问题中取得了良好的优化效果。为促进SEA的理论及应用研究,对交叉型SEA(SCEA)的全局收敛性进行了研究,得出SCEA不是全局收敛的结论。通过改变状态进化矩阵的构造方式和提出弹力搜索操作,得到改进交叉型SEA(SMCEA),利用齐次有限Markov链对SMCEA的全局收敛性进行了证明。最后利用两个测试函数对算法进行实验分析,结果表明,SMCEA在收敛速度、最优解搜索能力和运算时间等方面都有较大改善,验证了SMCEA的有效性,得到了SMCEA优于遗传算法(GA)和SCEA的结论。

融合局部自适应追踪的多目标牵制蜂拥算法

王海罗琦徐腾飞

2014, 34(12): 3428-3432.

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针对以往的多智能体蜂拥控制算法在考虑单个目标追踪情形时不具普适性,以及现有的多目标蜂拥控制都是基于全局目标信息来进行集中式协调控制,而非基于局部目标信息下的分布式协调控制的问题,提出一种融合局部自适应检测机制的分布式协同牵制蜂拥算法。首先,算法在分离、聚合、速度匹配和引导反馈的基础上,引入局部自适应追踪策略,实现智能体的局部动态跟随运动；其次,受牵制思想启发,根据节点影响力指数评估算法选取m个信息个体分别向m个目标进行多目标追踪,起到模拟外部信息的作用,不同的信息个体会由于局部自适应检测机制间接地引领周围局部个体向不同目标进行追踪；最后,设计一类新的聚集和排斥势能函数,实现相同目标智能体的聚集,以及不同目标智能体的避碰,具有可调参数少和效率高的优势。通过三维仿真实验验证了算法的多目标追踪可行性和有效性。

基于有向双关系图和多核融合的蛋白质功能预测

孟军刁印

2014, 34(12): 3433-3437.

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针对多源异构蛋白质相互作用网络信息量大、数据冗余导致预测结果不能充分反映数据分布信息的问题,将功能类别网络和蛋白质相互作用网络相结合,提出基于有向双关系图和多核融合的多标记学习算法。首先,构建基于含有损失函数的目标方程和最大期望算法的自适应模型；然后,利用图优化策略融合功能类别和蛋白质相互作用网络构成的多个关联矩阵；最后,将融合后的关联矩阵代入模型中预测蛋白质功能。在Yeast和Mouse的蛋白质多源异构数据上的实验结果表明,提出的方法具有预测准确率高、标签损失率低等优势。

基于深度信息的移动机器人室内环境三维地图创建

张毅汪龙峰余佳航

2014, 34(12): 3438-3440.

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针对使用扩展卡尔曼滤波(EKF）进行环境地图的创建对线性系统效果较好而对非线性系统的线性化受误差影响较大的问题,提出一种基于对Kinect采集到的环境数据和迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF）算法的室内环境三维地图创建。该方法使用成本较低的Kinect传感器获取深度数据然后结合IEKF实现摄像头轨迹预测,最后利用最近点迭代(ICP）算法对深度图像进行配准得到室内环境三维点云图。实验结果表明,IEKF算法与传统的EKF算法相比,得到的轨迹更平滑、误差更小,同时所得到的三维点云图更加光滑。该方法实现了三维地图构建,较为实用,效果较好。

基于Kinect骨骼预定义的体态识别算法

张丹陈兴文赵姝颖李纪伟白钰

2014, 34(12): 3441-3445.

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针对基于视觉的体态识别对环境要求较高、抗干扰性差等问题,提出了一种基于人体骨骼预定义的识别分类方法。该算法结合Kinect多尺度深度信息和梯度信息检测人体；基于随机森林采用正负样本互限思想识别人体各个部分,根据各部分距离构建人体姿态向量,识别骨架；再根据体态类别,构建最优分类超平面、核函数,采用改进的支持向量机进行体态分类。实验结果表明,所提算法的分类识别准确率可达94.3%,具有实时性好,抗干扰性强,鲁棒性较好等特点。

基于模糊贝叶斯网的危害性分析方法

翟胜师五喜修春波

2014, 34(12): 3446-3450.

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针对传统的故障模式、影响与危害性分析(FMECA)方法不足的问题,提出了一个基于模糊贝叶斯网的危害性分析方法。该方法将模糊理论与贝叶斯网推理技术结合起来,用三角模糊数来描述专家的模糊评分值；通过模糊集合映射,将其转化为评级的模糊子集；以置信结构的模糊规则,表示故障模式的属性与危害度之间的关系；利用贝叶斯网络推理算法综合置信结构的模糊规则,通过贝叶斯网推理得到模糊子集形式的危害度,再经过去模糊计算,得到故障危害等级的清晰值,从而确定故障模式的危害程度。实验结果表明,所提方法能够提高传统分析方法的准确性和应用范围。

广义区间梯形模糊软集在群偏好集结中的应用

陈秀明钱丽李敬明吴炜炜程家兴

2014, 34(12): 3451-3457.

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针对群推荐中个体偏好信息如何集成群体偏好信息,不同用户对商品关注的属性不完全相同,以及用户对商品属性权重分配不同的复杂问题,提出区间梯形模糊软集的群偏好集结模型。首先,结合广义区间梯形模糊集和软集的概念建立广义区间梯形模糊软集的概念,定义其基本运算性质；其次,将模糊语言映射成广义区间梯形模糊数,利用广义区间梯形模糊软集的并、交运算,以及广义区间梯形模糊数的重心算法进行排序,将个体用户的偏好信息集结成群偏好信息；最后,以汽车的推荐为例介绍群偏好集结算法。算例结果显示,用该模型解决群体偏好集结是合理和有效的。

完全安全的身份基在线/离线加密

王占君李杰马海英王金华

2014, 34(12): 3458-3461.

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针对现有身份基在线/离线加密(IBOOE)机制仅满足较弱的选择安全模型,不允许攻击者适应性选择攻击目标的问题,将在线/离线密码技术引入到完全安全的身份基加密方案中,提出一种完全安全的身份基在线/离线加密方案。基于合数阶群上的3个静态假设,利用双系统加密技术证明该方案满足完全安全性。与知名的身份基在线/离线加密方案相比,所提方案不仅极大地提高了在线加密的效率,而且更能满足实际系统中对完全安全性的需求。

基于位平面理论和奇异值分解的鲁棒零水印算法

曲长波王东峰

2014, 34(12): 3462-3465.

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针对灰度图像空域算法中水印鲁棒性较差的问题,提出了一种快速、鲁棒性强的零水印算法,并将该算法用于以数字图像为载体的信息隐藏,以实现水印信息的提取和认证。首先利用位平面(BP)理论将图像解析为不同的位平面层次,构造无权值的位平面矩阵,结合各位平面非零值个数生成图像的特征矩阵；然后对特征矩阵分块操作,利用奇异值分解(SVD)生成块最大奇异值矩阵,并通过对生成矩阵二维混沌加密得到注册零水印信息。仿真实验表明,所提算法具有较强的鲁棒性,在同类算法中对抗椒盐噪声攻击的性能提高了6%,对抗常见混合攻击的性能提高了12%。

基于二维X型可逆细胞自动机的加密算法

袁野李敬医陈炬桦

2014, 34(12): 3466-3469.

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针对二维传统邻居类型细胞自动机结构和演化复杂、加密效率低,而一维细胞自动机密钥空间小、扩散速度慢、需要多轮迭代才能产生雪崩效应的问题,提出一种新的基于二维X型可逆细胞自动机并引入Arnold变换的加密算法。首先利用提出的细胞自动机对明文序列进行演化；在每一步演化结束后再对序列进行Arnold变换和循环移位变换；最后直到加密的密文满足要求,停止演化和变换。通过实验证明,密钥空间增大16.8%,可以抵抗穷举攻击；另外扩散性和混淆性好,能产生雪崩效应,可抵抗选择明文攻击。

Voronoi图的生成及近邻关系查询方法

张丽平李松麻琳唐远新郝晓红

2014, 34(12): 3470-3474.

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针对构建Voronoi图的方法的生成效率较低,构建复杂度较高的问题,提出了利用多方法交叉融合进行Voronoi图的构建与更新的方法。为了提高空间数据最近邻查询的效率,提出了基于Voronoi图和Voronoi多边形最小内切圆的最近邻查询方法；针对查询点位置频繁变化的情况,提出了基于Voronoi图和Voronoi多边形最小外接矩形的最近邻查询方法；为了提高对偶近邻对和最近对的查询效率,利用Voronoi多边形和对应的最小内切圆进行过滤和查询,提出了统一查询对偶近邻对和最近对的新方法。实验结果表明,所提方法解决了因数据分布不均导致的额外计算量的开销问题,在数据集规模较大和查询频率较高时具有一定的优势。

图上基于局部敏感哈希的多关键字索引

韩京宇杨健

2014, 34(12): 3475-3480.

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针对目前基于倒排表的图关键字索引不能有效处理多个关键字查询,也不能对关键字拼写容错的问题,提出一种位图和局部敏感哈希(BLH）相结合的双层索引来支持图的多关键字查询:上层构建位图,依据关键字组合的n-gram映射到子图类簇,每个类簇存储相似的子图；下层在每个类簇上构建局部敏感哈希索引,根据关键字组合的n-gram定位到包含关键字组合的子图。该方法可显著减少图上关键字查询的I/O,查询时间缩减80%；并且,基于n-gram构建索引,可以避免索引对拼写错误敏感,在关键字容错的前提下返回用户期望的结果。实际数据集上的实验结果表明BLH索引的有效性,可以支持万维网、社会网络的高效查询。

基于精确欧氏局部敏感哈希的协同过滤推荐算法

李红梅郝文宁陈刚

2014, 34(12): 3481-3486.

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针对推荐系统中用户评分数据的海量高维与稀疏性,以及直接利用传统相似性度量方法来获取近邻的计算量大、结果不准等对推荐质量的影响,提出基于精确欧氏局部敏感哈希(E2LSH)的协同过滤推荐算法。首先利用精确欧氏局部敏感哈希算法对用户评分数据进行降维处理并构建索引,以快速获取目标用户的近邻用户；然后利用加权策略来预测用户评分,进而完成协同过滤推荐。实验结果表明,该算法能有效解决用户数据的海量高维与稀疏性问题,且运行效率高,具有较好的推荐质量。

动态自适应的混合智能协同推荐算法

陈小玉

2014, 34(12): 3487-3490.

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针对当前协同过滤推荐算法存在数据稀疏、用户兴趣变化和时效性不明显、推荐质量差等问题,提出了一种动态自适应的混合智能协同过滤推荐算法。首先利用修正核模糊聚类算法进行聚类分析,得到目标用户初始邻居集,缩小计算范围；重新定义了初始等价关系和等价关系相似性,提出了动态x近邻算法,得到准确邻居集并用预测评分填充矩阵,优化数据质量；最后引入用户兴趣变化因子和评价时效,挖掘用户潜在的兴趣变化,得到较好的推荐结果。实验结果表明,该算法能够得到更准确的最近邻居集,提高预测准确率和推荐质量,为用户提供更好的个性化推荐。

基于加权动态兴趣度的微博个性化推荐

陶永才何宗真石磊卫琳曹仰杰

2014, 34(12): 3491-3496.

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针对微博信息量大、用户兴趣随时间变化特征,提出一种基于加权动态兴趣度(WDDI)的微博个性化推荐模型。WDDI模型考虑微博转发特征,并引入时间因子,利用微博主题模型基于转发的狄利克雷分配(RT-LDA)对用户微博进行研究,建立用户对主题的个体动态兴趣模型。通过用户与其关注用户的相似度和交互频率获取用户的群体动态兴趣,将用户个体兴趣与群体兴趣加权结合得到加权动态主题兴趣模型。对用户接收的新微博按动态兴趣度降序排列,实现微博动态个性化推荐。实验表明,WDDI模型较之传统推荐模型,在微博服务中能够更准确地反映用户动态兴趣。

融合词语关联关系的自适应微博热点话题追踪算法

孙曰昕马慧芳师亚凯崔彤

2014, 34(12): 3497-3501.

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针对传统文本表示模型忽略词项关系的弊端和话题追踪过程中产生的话题漂移问题,提出了结合词语关系的自适应话题追踪算法。通过挖掘词语间的互信息和关联词信息,继而更新传统文本表示模型,通过相似度计算来判断是否为热点话题的后续话题,最后通过更新热点微博话题向量来避免话题漂移问题。实验证明了所提算法针对微博热点话题追踪是有效的。

基于用户反馈与主题关联度的网页排序算法改进

王冲曹姗姗

2014, 34(12): 3502-3506.

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针对传统PageRank算法存在主题漂移、忽略用户兴趣及偏向旧网页的问题,提出一种基于用户反馈与主题关联度的网页排序改进算法。该算法为了更好满足用户的检索需求,利用用户对链接的点击量、链接结构及网页浏览时间来构成用户反馈因子,同时结合网页内容的主题关联度因子,共同对网页PR值进行适当修正与合理分配。为了改善网页排序的效果,算法通过添加时间相关因子,对新网页作出一定补偿,使得新网页一定程度上浮,旧网页下沉。实验结果表明，所提算法在相同实验环境下，相对于传统PageRank算法，提升了用户搜索满意度平均值约2.1%，达到了优化网页排序效果的预期研究目标。

嵌入式智能电表中的反汇编关键问题分析

刘金硕王谢兵郑稳邓娟陈鑫

2014, 34(12): 3507-3510.

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电力企业在将反汇编技术应用于嵌入式智能电表软件一致性检测模型时出现了因不同硬件而产生差异的字节序问题和程序运行时的嵌入式设备内存受限问题,从而影响了模型整体的性能。针对这两个关键问题进行分析,结合嵌入式智能电表内部特征和硬件体系架构理论的深层探讨,依次提出了目标代码双逆置预处理算法(CDIPA)和分段反汇编算法(SDA)。对原代码使用目标代码双逆置预处理算法得到调整字节顺序的代码,分别将原代码和调整代码反汇编获得两种待测结果,结合硬件信息分析结果并以匹配度高的指令作为最终结果从而解决了字节序问题；分段反汇编算法通过调整反汇编输入规模并分次运行的方法解决设备内存受限问题。实验结果表明将这两种算法用于给定的电表设备,可以有效解决上述关键问题,同时算法也表现出良好的健壮性和可移植性。

基于语义规则的污点传播分析优化方法

林伟祝跃飞石小龙蔡瑞杰

2014, 34(12): 3511-3514.

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离线污点分析中的针对轨迹记录文件的污点传播分析的时间开销非常巨大,因此研究快速高效的污点传播分析具有重要意义。针对上述问题,提出了一种基于语义规则的污点传播分析优化方法。该方法定义了一种指令的语义描述规则,用于描述指令的污点传播语义,利用中间语言自动生成汇编指令的语义规则,再根据语义规则进行污点传播分析,避免了现有污点分析方法中指令重复执行导致的重复语义解析,提高了污点分析的效率。实验结果表明,所提方法能够有效降低污点传播分析的时间开销,仅占传统基于中间语言污点分析的14%左右,提高了分析效率。

基于时空背景模型的自适应运动目标检测方法

李伟生汪钊

2014, 34(12): 3515-3520.

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现有的视觉背景提取方法(ViBe)在背景建模时只利用了像素的空间信息,而忽略时间信息,降低了检测的准确性,且检测半径和背景更新的随机子采样因子都为固定常数,在动态背景干扰、相机抖动等情况下,检测效果不理想。针对这些问题,提出一种时空背景模型的自适应运动目标检测方法。首先,在ViBe方法中加入时间信息建立时空背景模型;然后,在检测和更新过程中,提出背景模型中样本的标准差能反映背景的复杂度,通过计算样本的标准差来自适应地改变检测半径和背景更新的随机子采样因子适应背景的变化。实验结果表明,改进的方法不仅能够在静态背景和光照均匀的情况下有效地检测出前景像素,而且对存在光线变化较大、相机抖动、动态背景干扰等情况也有一定的抑制作用,提高了检测的准确性。

基于车载视频监控的乘客检测及跟踪算法

谢璐金志刚王颖

2014, 34(12): 3521-3525.

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针对公交车上乘客相互遮挡及光照变化明显的问题,提出一种基于头肩部边缘特征和局部不变特征的人体检测及跟踪算法。首先对待检测图像进行自适应阈值背景差分,实现乘客目标分割；然后用样本的梯度方向直方图(HOG)特征训练支持向量机(SVM)基础分类器,结合自适应增强(AdaBoost)算法提炼出最终的强分类器,对前景图像进行扫描实现乘客目标检测；最后提取目标区域和当前搜索区域的快速鲁棒性特征(SURF),通过特征点匹配实现乘客目标跟踪。实验表明,在乘客相互遮挡及光照变化明显的情况下,该算法仍具有高于80%的检测率和跟踪率,且满足系统实时性的要求,可用于客流计数。

基于子空间自适应学习的粒子滤波跟踪算法

吴桐王玲何凡

2014, 34(12): 3526-3530.

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为了提高目标外观迅速变化时视觉跟踪算法的鲁棒性,提出了一种基于自适应子空间学习的粒子滤波跟踪算法。在粒子滤波构架下,建立状态判决机制,根据判决结果并结合主成分分析(PCA)子空间与正交子空间的特点,选择合适的学习方法。这样既能准确、稳定地学习到目标的低维子空间,又能迅速地学习到目标外观变化的趋势。同时,加入鲁棒估计技术处理遮挡问题,避免了对目标状态估计的影响。实验结果表明,该算法在光照变化、姿态变化、遮挡的情况下,均具有较强的鲁棒性。

基于滤波合成的关键显著性目标检测方法

王晨樊养余李波熊磊

2014, 34(12): 3531-3535.

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针对显著性目标检测过程中的背景干扰问题,提出了一种基于滤波合成的关键显著性目标检测算法。该算法将局部指导滤波与改进的差分高斯(DoG）滤波方法相结合,使显著性目标更加凸显；然后,利用得到的显著性图确定关键点集合,通过调整因子得到更符合视觉机制的显著性检测结果。实验表明,所提算法优于现有显著性检测方法。与局部对比度(LC)方法、谱残差(SR)方法、基于直方图对比度(HC)方法、区域对比度(RC)方法、基于调频(FT)的方法等相比,背景与干扰目标得到有效抑制,同时具有更高的精度和更好的召回率。

基于姿势估计与显著性目标检测的衣物提取算法

何妮赵波

2014, 34(12): 3536-3539.

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针对衣物识别对服饰购物图像搜索的影响,分析了网络服饰购物图像的特点,将姿势估计和显著性检测结合,提出了一种基于姿势估计与显著性目标检测的衣物提取算法。该算法对图像进行姿势估计,实现姿势的适应性,将姿势估计融入显著性目标检测的区域检测部分,将二者优势互补,得到结合姿势估计的显著性检测图,衣物区域得以自动定位,通过迭代的图割方法提取出衣物。实验结果表明,所提算法可以较为准确地提取出复杂背景中的衣物,说明了衣物提取中引入姿势估计和显著性检测的有效性；同时适用于大部分服饰购物图像,具有较好的通用性。

复杂运动摄像机拍摄视频的背景修复技术

徐展曹哲

2014, 34(12): 3540-3544.

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视频背景修复问题正受到越来越多的关注,对于复杂运动的摄像机所拍摄的视频而言,该问题具有更高的难度。针对此问题,提出一种由运动场引导的优化算法,填补由于去掉前景物体所留下的视频体空洞。首先,为了估计视频空洞部分的运动场,构建全局目标方程并利用分层次迭代的方法求得其最优解；修复问题继而被抽象为马尔可夫随机场问题。将运动场作为引导,最优地从已知区域选择可用的像素修复视频的背景。最后,改进传统的光照迁移方法,提出一种亮度调整策略,消除修复区域光照不连续的现象。该算法在多种不同类型的视频上均取得良好的效果。与现有算法相比,该算法能更好地保证时空连续性,并能修复由复杂运动的摄像机所拍摄的、含有复杂背景的视频。

基于Float-LBP算法的纹理图像检索

赵玉丹王倩范九伦

2014, 34(12): 3545-3548.

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局部二值模式(LBP）仅依赖中心点和其邻域点在灰度上的差异,忽略了邻域点之间的浮动关系,导致表征能力较差,因此提出了一种改进的LBP算法。在对图像LBP二值化前,首先将邻域点按顺时针方向和其相邻的点进行比较得到一串类似于LBP算子的二进制序列；然后对这一序列进行十进制编码,并将这一部分的特征记作Float-LBP(F-LBP)；最后再和原始的LBP算子提取的特征结合作为整幅图像的纹理特征。实验表明,通过F-LBP和LBP算子的结合,在保留局部微观纹理的前提下增加了更多的图像纹理分布信息,提高了算法的检索精度。

综合颜色和形状特征聚类的图像检索

张永库李云峰孙劲光

2014, 34(12): 3549-3553.

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为了提高图像检索的速度和准确率,通过分析各种聚类算法在图像检索中的缺点,提出了一种新的划分聚类的图像检索方法。首先对HSV模型非均匀量化,利用改进的颜色聚合向量方法提取图像的颜色特征；然后基于改进的Hu不变矩提取图像的全局形状特征；最后,综合颜色和形状特征对图像基于贡献度聚类并建立特征索引库。利用上述方法在Corel图像库中进行图像检索。实验结果表明,与改进的K-means算法的图像检索算法相比,提出算法的查准率和查全率均有较大提高。

基于图像深度信息的尺度不变特征变换算法误匹配点对剔除

刘政刘本永

2014, 34(12): 3554-3559.

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特征点匹配是基于特征点的图像配准技术中的一个重要环节。针对现有基于尺度不变特征变换(SIFT）图像配准技术特征点匹配不理想,也无法较客观、快速地筛选正确匹配点对的问题,提出结合图像深度信息进行特征点误匹配筛选剔除的方法。该算法首先根据模糊聚焦线索和机器学习算法估计出待配准图像的深度信息图,再提取SIFT特征点,并在特征点匹配环节利用随机抽样一致性(RANSAC)算法迭代循环,结合深度局部连续性的原理来进一步提高匹配精度。实验结果表明,该算法具有很好的误匹配点对剔除功能。

基于Hough变换的高效视频编码标准帧内预测模式选择快速算法

董朵端木春江

2014, 34(12): 3560-3564.

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针对高效视频编码标准(HEVC)中帧内预测模式选择计算复杂度极高的问题,提出一种基于Hough变换的HEVC帧内预测模式选择快速算法,该算法可以减少对35种预测模式的遍历次数。首先,在对预测模式进行粗选(RMD）过程之前对各尺寸预测单元(PU）进行边缘检测与Hough变换；其次,采用直方图对检测出来的直线段方向角正切值进行统计分析；最后,从35种模式中选择出RMD和率失真优化(RDO)过程中较适用的候选模式集,并在VS 2008运行环境下用C〖KG-*3〗+〖KG-*3〗+和OpenCV开发应用程序。实验结果表明,所提算法在编码性能稍微有影响的情况下(码率平均升高1.02%,峰值信噪比平均下降0.035dB）,编码时间平均减少了23%。所提算法增强了编码器的实时性,适合高分辨率、大尺寸视频应用。

基于Huffman编码的改进压缩链码

魏巍刘勇奎段晓东郭晨

2014, 34(12): 3565-3569.

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对图像处理及模式识别中的各类链码技术进行了研究,并基于压缩顶点链码提出了一种新的链码:改进的压缩顶点链码。该链码比压缩顶点链码新增一位码值,采用Huffman编码对各码值进行编码,实现了一组不等长的链码表示。通过对大量图像的数据统计,分别计算了改进压缩顶点链码与现有的8种链码的码值平均表达能力、链码平均长度和效率以及相对于8方向Freeman链码的压缩比率。实验结果表明,所提出的改进压缩链码的效率最高,链码压缩率最为理想。

基于泰勒展开式与曲率逆向驱动的图像超分辨算法

赵小乐吴亚东张红英赵静

2014, 34(12): 3570-3575.

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针对传统的插值算法和基于模型的超分辨算法通常会导致图像对比度和清晰度下降等问题,提出了一种基于泰勒展开式与曲率逆向驱动图像超分辨算法。该算法首先采用泰勒公式估计图像灰度值的变化趋势,然后利用等照度线的曲率细化图像边缘特征,并将梯度作为约束条件抑制图像边缘的锯齿与振铃效应。大量实验表明,所提算法在清晰度和信息保留度上比传统算法更具有优势,算法处理结果更符合人眼视觉效果,在泰勒展开式的基础上进行逆向扩散也使该算法的运行效率明显高于传统迭代算法。

数据驱动局部特征转换的噪声人脸幻构

董小慧高戈陈亮韩镇江俊君

2014, 34(12): 3576-3579.

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针对线性主成分分析方法无法有效揭示非线性人脸图像统计特性的问题,提出一种基于数据驱动局部特征转换的(DLE)人脸幻构。首先,选取与输入图像块最相似的训练样本块；然后,利用基于图像块的特征转换算法对高低分辨率训练样本块间的关系进行建模；最后,利用后处理进程对重建结果进行优化。实验结果表明所提算法对低分辨率图像,尤其是含噪声人脸图像,有更好的主观重建效果,在客观评价指标上比局部约束表示方法提高1.81dB。该算法能有效实现监控人脸图像超分辨率增强。

基于最大后验概率的单视频时间超分辨率重建算法

郭黎廖宇陈为龙廖红华李军向军

2014, 34(12): 3580-3584.

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任何视频摄像设备均具有一定的时间分辨率限制,时间分辨率不足会造成视频中存在运动模糊和运动混叠现象。针对这一问题常用的解决方法是空间去模糊和时间插值,然而这些方法无法从根本上解决问题。提出一种基于最大后验概率(MAP)的单视频时间超分辨率重建方法,该方法通过重建约束来确定条件概率模型,然后利用视频自身具有的时间自相似先验信息得到先验信息模型,最后求得基于最大后验概率的估计值,即通过对单个低时间分辨率视频重建来得到高时间分辨率视频,从而有效解决由于相机曝光时间过长所造成的“运动模糊”和相机帧率不足引起的“运动混叠”现象。通过理论分析与实验,证明了所提方法的有效性。

基于颜色纹理信息的盲道识别算法

彭玉青薛杰郭永芳

2014, 34(12): 3585-3588.

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针对现有盲道识别率低,处理方式单一,且容易受光照、阴影的影响等问题,提出一种改进的盲道识别算法。该方法针对盲道颜色、纹理特性,分别利用颜色直方图特征的阈值分割结合改进的区域生长分割,灰度共生矩阵特征的模糊C均值聚类分割,结合Canny边缘检测和Hough变换算法,使得盲道区域与周围人行区域分开,确定出盲道的偏移方向。实验结果表明,该算法能够更加精准地分割多种类型盲道,检测出盲道区域的边界与行进方向,而且解决了部分光照和阴影问题,能够自适应选择速度最快而且高效的分割方法,可以应用在电子导盲等多种设备中。

基于参数化的三维颅面配准

乔学军赵俊莉鲁健庆谢文魁

2014, 34(12): 3589-3592.

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针对颅面配准问题,提出通过对颅面进行参数化将其转换成二维参数域的对应问题。首先,根据人类的生理特征标定6个特征点,利用这些特征点将颅面转换到一个统一的坐标系以实现姿态和大小的统一；其次,以两个外眼角为约束对参考颅面进行最小二乘保角映射,计算出6个特征点的参数值；然后,以这六个生理特征点的参数值为约束,利用最小二乘保角映射将任一待配准模型映射到二维参数域；最后,根据二维参数域确定三维颅面上的对应点,从而实现三维数据配准。为了验证所提方法,以对应点为控制点,利用薄板样条(TPS)变换把参考颅面变形到目标颅面,以变形后两个模型上对应点之间的几何距离的平均为度量,将所提算法和基于主轴分析的迭代最近点(ICP)配准以及基于随机采样控制点的迭代TPS配准方法进行了比较,实验结果表明,所提算法的配准效果优于其他两种方法。

基于子模式行列方向二维线性判别分析特征融合的特征提取

董晓庆陈洪财

2014, 34(12): 3593-3598.

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针对人脸识别中表情和光照变化引起的面部变化、灰度不均匀等识别问题,提出一种基于子模式行列方向二维线性判别分析(Sp-RC2DLDA)的特征提取方法。该方法通过对原图像进行子模式分块处理,能有效提取图像的局部特征,减少表情、光照变化的影响,通过把相同位置的子图像组成子样本集,合理利用了子块间的空间关系,进一步提高了识别率；同时,对各个子样本集分别利用行方向二维线性判别分析(2DLDA)和列方向扩展2DLDA(E2DLDA)进行特征抽取,得到互补的行、列方向子图像特征,并分别把子图像特征组合成原图像的特征矩阵,然后利用一种特征融合方法对行、列方向特征矩阵进行有效融合,对互补的特征空间进行融合有效地改善了识别性能；最后采用最近邻分类器进行人脸识别实验。在Yale及ORL人脸库上的实验结果表明,Sp-RC2DLDA有效地减少了表情和光照变化的影响,具有较好的鲁棒性。

CT图像肺结节的毛刺检测与量化评估

邢谦谦刘哲星林炳权钱俊曹蕾

2014, 34(12): 3599-3604.

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为准确检测并量化评估毛刺征,提出一种CT图像肺结节的毛刺检测与量化评估方法。首先利用区域生长算法与水平集方法结合进行结节主体的准确分割；而后利用线性滤波模板提取结节主体周边区域的毛刺；最后引入毛刺水平指数作为毛刺特征的量化指标。在此基础上对结节有无毛刺进行分类,并与肺部图像数据库联盟(LIDC)的量化评级进行一致性和相关性分析。实验结果表明,该方法可以有效地检测并定量描述CT图像肺结节的毛刺征。

基于变指数各向异性扩散和非局部的最大似然期望最大低剂量CT重建算法

张芳崔学英张权董婵婵刘祎孙未雅白云蛟桂志国

2014, 34(12): 3605-3608.

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针对低剂量计算机断层扫描(CT)重建图像发生严重衰退的问题,提出一种基于变指数和非局部的最大似然期望最大(MLEM)低剂量CT重建算法。该算法考虑了传统各向异性扩散中降噪不充分的缺点,把可以有效折中热传导和各向异性扩散(P-M)这两种模型的变指数,以及代替梯度检测边缘和细节的相似度函数运用到传统各向异性扩散中,从而达到所期望的效果。该算法在每次迭代中首先采用基本的MLEM算法对低剂量CT投影数据进行重建; 然后利用基于非局部的相似性测度以及变指数和模糊数学的理论对各向异性扩散的扩散函数进行改进,用改进后的各向异性扩散对重建图像进行降噪;最后使用中值滤波对图像进行处理从而消除脉冲噪声点。实验结果表明,所提出算法的均方绝对误差、归一化均方距离均比有序子集惩罚最小二乘(OS-PLS)、有序子集惩罚最大似然一步迟疑(OS-PML-OSL)、基于传统P-M、基于方差的算法小,获得了高达10.52的信噪比。该算法重建出的图像可以在有效消除噪声的同时较好地保持图像的边缘和细节信息。

核磁共振图像归一化互相关非局部自适应去噪

师黎许晓辉陈立伟

2014, 34(12): 3609-3613.

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为了更好地去除核磁共振(MR)图像中莱斯(Rician)分布的噪声,首先提出使用图像局部归一化互相关(NCC)作为几何结构相似性的一个表征,对传统非局部算法中使用灰度计算像素相似性权值的方法进行有效补充；然后,将改进方法分别应用于非局部均值算法和非局部最小线性均方误差估计算法,并根据局部信噪比(SNR)动态自适应地计算非局部算法中待滤波像素自身的加权值或者像素之间相似性阈值,达到对核磁图像自适应降噪的目的。实验结果表明,该算法可以更好地抑制核磁图像中的莱斯噪声,有效保留图像中细节信息,对核磁共振图像进一步的分析研究以及应用于临床诊断等具有非常重要的应用价值。

基于最大相关和最小冗余准则及极限学习机的癫痫发作检测方法

张新静徐欣凌至培黄永志王守岩王心醉

2014, 34(12): 3614-3617.

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癫痫发作检测可以实现脑电分类和病灶定位,对癫痫的临床治疗具有重要意义。针对大数据量、高特征值空间长程脑电的快速和准确分类问题,提出一种基于最大相关和最小冗余准则及极限学习机的癫痫发作检测方法。对脑电信号进行短时傅里叶变换,并选取能量时频分布为特征,利用基于最大相关和最小冗余准则的方法进行特征选择,并使用极限学习机、支持向量机和反向传播算法对癫痫不同状态进行分类和判别。实验结果表明,极限学习机的分类准确率和训练速度两方面性能优于支持向量机和反向传播算法,发作间期和发作期的分类准确率达到98%以上,训练时间仅为0.8s,所提方法能够实时准确地检测癫痫发作。

误码条件下BCH码的盲识别方法

任亚博张健刘以农张伟

2014, 34(12): 3618-3620.

摘要 ( )

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针对误码条件下的BCH码盲识别问题,提出了一种低复杂度的算法。现有的对BCH码的识别方法多采用通用的线性分组码识别方法,不能同时适用于码长较长、误码率较高时的情况。该算法基于BCH码是汉明码的子空间,通过汉明码的校验矩阵校验BCH码。识别内容包括码长、码字起点和生成多项式。仿真结果表明:对码长为1023的BCH码,在误码率0.5%的条件下,仍能正确识别。

神经网络空间映射结构的研究与改进

闫淑霞张齐军

2014, 34(12): 3621-3623.

摘要 ( )

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针对粗模型与器件的直流特性差异较大而交流特性相似时建模过程复杂的问题,对已有神经网络空间映射(Neuro-SM)结构进行了改进。改进的模型在Neuro-SM结构基础上,增加电容和电感,使映射网络仅调整输入信号中的直流分量,不影响交流分量。在不改变粗模型交流特性的情况下改进直流特性,用少量的优化变量和简单的映射关系即可达到模型匹配的效果。通过仿真实验表明,改进后的Neuro-SM模型充分利用粗模型与器件非线性响应相似的特点,既保持了模型的精度又简化了建模过程。

基于双目标混沌粒子群算法的射频天线宽带阻抗匹配

刘楚群谭阳红熊智挺

2014, 34(12): 3624-3627.

摘要 ( )

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考虑实际阻抗匹配网络的非理想因素,为兼顾射频天线的驻波比小和功率传输效率高的目标,提出一种基于混沌粒子群算法的射频天线阻抗匹配方法,利用双目标优化混沌粒子群算法实现单频率点的阻抗匹配,实验结果证明实现的驻波比与输出功率性能都有所提高。另外结合实频法进行宽带阻抗匹配,选取2G,3G与4G移动通信技术的工作频段进行实验,结果表明在整个工作频段都能实现良好的阻抗匹配效果与传输效率。

面向测试优化的片上网络映射算法

张颖吴宁葛芬

2014, 34(12): 3628-3632.

摘要 ( )

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针对复杂片上系统(SoC)芯片的片上网络(NoC）映射方案未考虑测试需求的问题,提出了一种面向测试优化的NoC映射算法,兼顾了可测性的提升和映射开销的最小化。该映射方案首先依据特定的测试结构,使用划分算法进行片上系统所有IP核的测试分组,其优化目标为测试时间最短；之后,再基于分组内IP核之间的通信量,应用遗传算法实现NoC映射,其优化目标是在测试优化的基础上实现映射开销最小。通过多个ITC'02测试基准电路进行的实验结果表明:应用该方案后,测试时间平均减少12.67%；与随机任务映射相比,映射代价平均减少24.5%。

SoC总线的低功耗分支编码方案

李栋王小力杨斌赵长睿

2014, 34(12): 3633-3636.

摘要 ( )

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为了降低SoC总线功耗,提出一种总线低功耗分支编码。该编码的基本思想为:对于地址总线,当地址连续时将地址总线死锁,当地址不连续时动态地调整窗口大小对其进行翻转编码；对于数据总线,对不同数据位宽分别设置两个汉明距阈值,当汉明距落在两个阈值之间则查找有效数据通道翻转密集区并对该区取反,两个阈值之外则采用翻转编码。该方法的编解码电路在32位AHB总线系统上实现,实验证明该方法与未编码之前相比将地址总线跳变率降低了51.2%,数据总线跳变率降低了22.4%,系统总功耗降低了28.9%。将T0编码、BI编码等方法在相同系统下实现后与所提方法作比较,证明分支编码方法在降低跳变率和功耗上有明显的优势。

基于频域辨识模型的新型幂次趋近律滑模控制

钟华王永邵长星

2014, 34(12): 3637-3640.

摘要 ( )

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针对刚柔耦合系统传统理论建模过程复杂、模型不准确问题,采用频域子空间方法来辨识实验系统中的电机模型和压电片模型。同时针对传统趋近律的到达时间较长以及抖振问题,提出一种新型幂次趋近律的滑模控制。理论分析表明在不影响抖振情况下可缩短到达时间和扩大传统幂次趋近律参数α的范围。考虑柔性梁振动特性对系统性能的影响,采用子滑模面的方法来设计滑模控制器。最终,实验结果表明所设计控制器能够实现对中心刚体角度的快速跟踪,并且能够快速抑制柔性梁的振动。

动力调谐陀螺仪系统辨识方法

田凌子李醒飞赵建远王亚辉

2014, 34(12): 3641-3645.

摘要 ( )

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针对动力调谐陀螺仪(DTG）系统辨识中,传统辨识方法(最小二乘类辨识法和频域辨识法）辨识拟合度不高的问题,提出去离群点频域辨识法。该方法结合DTG模型结构特征和固有有色噪声特点,将去离群点思想应用于DTG模型的频域辨识。实验结果表明,去离群点频域辨识法的辨识效果优于最小二乘类辨识法和传统频域辨识法,辨识拟合度在90%以上,并且辨识结果重复性好,辨识算法稳定。在DTG系统辨识中,去离群点频域辨识法能够提高辨识拟合度。

基于T-S模糊神经网络模型的编码器故障软闭环容错控制方法

李炜李青朋毛海杰龚建兴

2014, 34(12): 3646-3650.

摘要 ( )

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针对舞台吊杆调速系统中速度反馈元件增量式编码器可能产生的丢码、断码等问题,为防止故障影响的传播,结合数据驱动技术提出了一种基于T-S模糊神经网络(T-S FNN)模型的编码器故障检测与软闭环容错控制方法。首先,利用系统正常运行时的历史数据建立系统较为精确的T-S FNN预测模型,并用实际编码器测量值与模型预测值相减获得残差信息；其次,将其残差实时数据通过改进的序贯概率比检验(SPRT)算法进行故障检测,以克服检测延迟确保故障检测的可靠性,当检测出故障时,再用T-S FNN模型的预测输出替代故障编码器的输出,实现软闭环方式下的容错运行；最后,针对编码器丢码、断码等故障,采用上述方法进行了软闭环容错控制的有效性仿真验证。仿真结果表明,该方法能够快速可靠地检测到编码器故障,并用预测的重构信息通过容错切换机制,及时、安全地以软闭环方式实现了对故障编码器的容错控制,提高了舞台吊杆调速系统运行的安全可靠性。

基于互补型集成经验模态分解模糊熵和回声状态网络的短期电力负荷预测

李青李军马昊

2014, 34(12): 3651-3655.

摘要 ( )

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为了提高短期电力负荷预测的精度,提出一种噪声互补型集成经验模态分解(CEEMD)模糊熵和泄漏积分型ESN(LiESN)的组合预测方法。为降低对负荷序列进行局部分析的计算规模以及提高负荷预测的准确性,首先采用CEEMD模糊熵将负荷时间序列分解为具有明显复杂度差异的负荷子序列；然后,通过对各子序列进行特性分析,分别构建相应的子LiESN预测模型；最后将各子序列的预测结果叠加得到最终预测值。将CEEMD模糊熵结合LiESN的组合预测方法应用于美国新英格兰地区短期电力负荷实例中,仿真结果表明,所提出的组合预测方法具有很高的预测精度。

改进的部分分层式粒子滤波重采样算法

曾晓辉师奕兵练艺

2014, 34(12): 3656-3659.

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粒子滤波算法由于其处理非线性非高斯的能力优势,目前应用领域非常广泛。然而粒子滤波中存在的粒子退化、样贫等问题同样不容忽视,针对这些问题提出了一种改进的重采样粒子滤波算法。该方法借鉴了部分分层重采样和残差重采样的思路,通过对粒子权值大中小分类,在兼顾粒子多样性的情况下用不同策略分层次复制三个集合样本,从而优化了重采样算法。最后通过与经典粒子滤波重采样算法和其他部分重采样(PR)算法相比,以一维非线性跟踪模(UNG)和二维纯角度跟踪模型(BOT)两个模型的仿真结果验证了所提算法的滤波性能和有效性。

基于复域Contourlet特征向量的连铸板坯表面特征分类方法

于基睿汪泽浩李培玉

2014, 34(12): 3660-3664.

摘要 ( )

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针对连铸板坯表面缺陷特征检测的复杂性,提出了应用复域Contourlet分解特征图像的一种表面特征分类方法。其相对于传统方法具有更优的移不变性、方向选择性和图像特征提取率。通过将图像特征区域进行复域Contourlet分解,再经由方向滤波器组,提取Contourlet域的方向子带系数矩阵,再求取系数矩阵的能量、方差、偏斜度,作为一种量化图像的特征向量。将特征向量输入支持向量机进行图像特征识别训练,之后可以进行图像的各类特征识别和分类。工业现场测试的效果表明,通过该方法进行的表面特征分类准确率在90%左右,能够应用于连铸钢板坯的图像特征提取和板坯缺陷检测。

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