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2015年 第35卷 第9期 刊出日期：2015-09-10
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网络与通讯

基于频谱合约的协作通信中继选择方法

赵楠, 武明虎, 熊炜, 刘聪

2015, 35(9):  2415-2418.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2415

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针对认知无线网络中协作通信中继节点自私性的需求和非对称网络信息的特点,提出一种多用户协作通信合约机制的设计与实现方法。首先,通过将协作通信映射成劳动力市场,研究对称网络信息条件下多用户频谱合约建模方法;在此基础上,针对合约签订前中继节点私有信息隐匿性引起的逆向选择问题,研究非对称网络信息条件下频谱合约建模方法,以激励中继节点真实地反馈其类型信息和保证协作通信的实现。实验结果表明,雇主授权用户(PU)雇用信道状态好、协作成本低的非授权用户(SU),能获得较大的协作通信增益。提出的多用户协作通信合约机制能为无线频谱的高效利用提供新思路。

基于信道预测的协作中继选择方法

覃彩玲, 肖琨

2015, 35(9):  2419-2423.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2419

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一般的协作中继选择方法利用过时的信道状态信息(CSI)进行中继选择,准确的信道预测能提供精确的CSI用于中继选择。已有的信道预测方法往往不能适应信道的快时变性,或者具有高复杂度。为此提出一种基于斜率预测的信道预测方法,并应用于协作通信系统的中继选择中。该预测方法结合一阶线性多项式曲线拟合和有限脉冲响应(FIR)维纳预测,使用FIR维纳预测器预测信道一阶线性函数的斜率,将预测范围切割成若干个足够小的时间片段,在这些小的时间片段内对信道进行连续预测。同时,提出了基于信道预测的中继选择(CPRS)方法,并进行了性能分析。仿真表明,与基于过时信道的中继协作(OCRS)通信系统相比,CPRS能使系统的误码率(BER)下降幅度达到13%~63%,具有显著的性能提升效果。

基于纳什议价的对等网络资源分配

张清丰, 王晟, 廖丹

2015, 35(9):  2424-2429.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2424

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针对对等(P2P)网络中普遍存在的自由下载问题,提出保证节点最小服务质量的一种基于纳什议价的资源分配方案。首先,建立保证节点最小服务质量的理论模型,分析表明合作博弈的节点议价权力与其最大贡献能力正相关,非合作博弈节点的议价权力与其最大贡献能力负相关,因此,合作节点比非合作节点获得更多的资源;其次,证明了合作博弈中节点的相对议价权力越大,节点获得的资源越多,收益越大,反之亦然。最后,通过仿真验证系统保证节点获得最小服务质量的前提下,合作节点获得的资源与节点的初始资源分配和纳什议价权力等因素相关;初始资源分配与节点的最大贡献能力呈正相关,并随着节点数目的增加而减少;议价权力随着节点数目的增加而下降,节点获得的资源随着节点议价权力的增加而增加。该方案与经典保证公平性的平均资源分配方案相比,合作节点能获得更多的资源。仿真结果验证了理论分析中在保证节点服务质量前提下,节点议价权力越大,获得的资源越多。

基于模糊压缩感知的无线传感网络拥塞控制算法

甘峰浩, 牛玉刚, 贾廷纲

2015, 35(9):  2430-2435.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2430

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针对无线传感网络(WSN)的拥塞问题,提出了一种将模糊控制和压缩感知(CS)技术相结合来缓解无线传感网络拥塞的算法。首先,将压缩感知技术引进到无线传感网络的拥塞控制中,理论分析了压缩感知对缓解传感网络拥塞的效果,通过对采集数据进行压缩感知处理来减少网络冗余信息,从而缓解网络拥塞。其次,针对网络拥塞时压缩感知技术不能动态适应无线传感网络复杂环境的问题,设计了一种模糊-压缩感知的拥塞控制算法,该算法结合网络拥塞状况对压缩感知的观测矩阵维数进行动态调节,从而使压缩感知技术更好地适应传感网络拥塞状况的变化。该机制在不同的拥塞状况下能够提高网络吞吐量10%~50%,降低网络的丢包率10%~50%,减少网络时延将近5 s。通过NS2仿真表明,该机制对无线传感网络的拥塞缓解有较明显的效果。

无线传感器网络RaSMaLai算法的改进

孙学梅, 张心中, 王亚宁, 张天元

2015, 35(9):  2436-2439.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2436

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针对RaSMaLai算法有可能进入无效循环和无效等待状态的问题,对RaSMaLai进行了两点改进并提出了一种新的随机转换算法NRaSMaLai:改进一在算法初始化过程中遍历树中节点进行初始化检查,防止树进入无效等待状态;改进二在更新树操作过程中对树中最大负载节点及其所有子孙节点时进行状态检测,防止树进入无效循环状态。NRaSMaLai通过增大最小负载节点及其子孙节点的负载使树平衡。仿真实验表明,使用改进一、二的算法能使树达到平衡状态或更接近预设的平衡状态。当sink节点位于区域中心时,NRaSMaLai使树平衡时所需的迭代步数减小为原来的1/5并很少出现振荡,对使数据收集树快速收敛并延长网络寿命具有重要意义。

语义物联网中链接传感器数据发布系统

爨林娜, 史一民, 李冠宇, 吴学华

2015, 35(9):  2440-2446.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2440

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针对传感器网络数据的表示和传输标准不统一以及单一数据资源无法满足应用程序的需求问题,提出将传感器网络数据发布为链接传感器数据的方法。在分析已有链接传感器数据发布方法的基础上,首先利用本体标注技术为传感器网络数据添加语义信息,然后提出基于继承关系概念组集的关联数据查询处理方法以找到相关Web数据集(RWD)和基于启发式属性的图相似性比较方法实现传感器网络数据与相关Web数据的链接,最后构建了一种链接传感器数据发布系统(LSDPS)。通过与其他经典链接传感器数据发布系统比较,表明本系统将建立与相关数据的链接的准确率提高了9%。将传感器网络数据发布为链接传感器数据,使得应用程序不仅可以理解和利用传感器网络数据,而且可以根据链接传感器数据集间的资源描述框架(RDF)链接获得更多相关资源。

机会网络中基于社区的高效消息传输算法

姚玉坤, 杨及开, 刘文辉

2015, 35(9):  2447-2452.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2447

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针对机会社会网络中现有基于社区的消息传输算法(OSNCMTS)在社区内存在节点积压消息分发任务、在社区间存在盲目选择活跃节点转发信息的问题,提出一种基于社区的高效机会网络路由算法(HECMTS)。在HECMTS算法中,首先,采用极值优先(EO)算法划分社区并将划分的社区矩阵分发给社区节点;其次,采用社区矩阵和消息到目的节点成功率相结合的方法分配社区内消息副本数;最后,利用活跃节点往返不同社区的机会收集活跃节点信息,然后查询这些活跃节点信息从中选取合适的活跃节点完成社区间消息传输。仿真结果表明,与OSNCMTS算法相比,HECMTS算法在路由开销性能和平均端到端时延性能上分别至少下降了19%和16%。

二维空间上基于呼叫详细记录数据的用户移动性分析

石立兴, 胡访宇

2015, 35(9):  2453-2456.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2453

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针对当前基于呼叫详细记录(CDR) 研究用户移动性主要局限于移动距离、回旋半径等一维尺度,且该尺度不能准确描述移动范围的问题,提出在二维空间上用覆盖移动轨迹的凸包面积来描述用户的移动范围,用群体移动向量分析人群的移动行为。首先,设计了一种基于经纬度建立二维平面笛卡尔坐标系的方法。该方法结合墨卡托投影与半正矢公式得到散点间方位与距离,并依此确立散点在平面坐标系的坐标;然后,基于该坐标系计算了覆盖用户一天内移动轨迹的凸包及其面积,并统计其分布;最后,对所有用户的移动向量分时段作累积,分析群体移动向量在一天内的变化。实验结果表明,在180 km范围内,新坐标所计算的方位角与由墨卡托投影下确定的结果平均偏差0.037°,点间距离与由半正矢公式得到的结果平均偏差0.102%,可以很好地保持散点间的方位与距离关系。覆盖移动轨迹的凸包面积满足幂律分布,并与移动距离有较高的相关性。群体移动向量的变化展现了人群移动的潮汐现象,而且为发掘用户所在区域与周边地区的联系提供新的视角。

基于用户兴趣相似性的节点移动模型

高媛, 王淑敏, 孙建飞

2015, 35(9):  2457-2460.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2457

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针对现实生活中人们的社交关系和兴趣爱好对节点进行社会活动的驱动作用,提出了一种基于用户兴趣相似性的节点移动模型。该模型将节点对活动的感兴趣程度抽象为一个兴趣概率矩阵,利用皮尔逊相关系数计算节点的兴趣相似群体。仿真实验表明,该模型在一定时间范围内节点的相遇时间间隔和相遇持续时间的互补累积分布函数近似服从幂律分布,更加接近真实数据集统计结果得到的曲线,同时也表明了节点在进行夜间活动时,具有很强的时空规律性。

基于小波去噪与离散余弦变换相结合的正交频分复用系统信道估计算法

谢斌, 乐鸿浩, 陈博

2015, 35(9):  2461-2464.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2461

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针对传统的基于离散余弦变换(DCT)信道估计算法没有处理循环前缀之内噪声的问题,提出了一种基于小波去噪与DCT插值相结合的正交频分复用(OFDM)系统信道估计方法。首先,采用最小二乘(LS)法对接收到的导频信号进行信道初步估计;然后,对LS法估计出的结果进行离散小波阈值去噪处理;最后,利用DCT插值对循环前缀内的噪声再次处理,以进一步减小噪声的影响。在Matlab 2012平台上仿真,与传统的基于DCT信道估计算法相比较,误码率相同的条件下,所提算法的信噪比(SNR)性能提升了1 dB左右;均方误差相同的条件下,所提算法的SNR性能提升2 dB左右。仿真实验结果表明,该算法能够较好地减小加性高斯白噪声(AWGN)的影响,并有效提高信道估计的准确度,其总体性能较基于DCT的信道估计算法更优。

基于动态环境衰减的粒子滤波室内定位算法

李奕诺, 肖如良, 倪友聪, 苏小敏, 杜欣, 蔡声镇

2015, 35(9):  2465-2469.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2465

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针对精确的室内定位中节点受复杂环境的干扰带来因距离相同而位置不同的环境差异,造成定位精度不足和定位稳定性较差的问题,提出了一种新的动态环境衰减因子(DEAF)模型的算法。算法构造DEAF模型,且重新定义了其取值方式。在算法中,首先利用粒子滤波算法对接收到的信号强度(RSSI)进行平滑处理;然后利用DEAF模型计算目标节点的估计距离;最后用三边测量法求出目标节点的坐标。通过与几种常用的滤波模型进行对比实验,得出这种动态环境衰减模型结合粒子滤波的算法能很好地调和不同位置带来的环境噪声差异,算法使定位平均误差降到0.68 m左右,且在室内定位中有较高的定位精度和较好的稳定性。

室内无线光局域网中漫射多径建模方案的演进

徐春

2015, 35(9):  2470-2475.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2470

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针对面向传统单光源无线光接入网络的分析性建模方案无法充分地适用于正在兴起的基于阵列式发光二极管(LED)光源的无线接入网络问题,提出了两种新的演进方案。第一种演进方案全面引入对各光源漫射分量的表征;第二种演进方案在前一方案基础上更精细化地引入对各漫射相对时延的考虑。两种演进方案都克服了现有的演进方案未考虑绝大部分光源所引入的漫射多径分量而高估信道基带传输特性的缺陷。量化结果显示,由于对漫射分量的充分考虑,避免对基带传输带宽的高估最高可达近50 MHz,避免传输幅度低估最高可达近15 dB。此外,两种演进方案能够表征接收位置、反射率以及接收端视场角(FOV)各自与传输特性的高度相关性,弥补了现有演进方案无法表征上述相关性的不足。

先进计算

基于异常检测模型的异构环境下MapReduce性能优化

侯佳林, 王佳君, 聂洪玉

2015, 35(9):  2476-2481.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2476

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针对"落伍者"的选择问题,提出利用故障诊断领域内通常使用的异常检测模型来选择"落伍者"的方法。首先,利用异常检测算法来发现集群中的"慢节点";然后改进MapReduce任务分配算法和推测执行算法,不再给"慢节点"分配任务并将"慢节点"中的任务分配至有空闲任务槽的正常节点中。在改进的推测执行算法中,因相同网段内的节点通常物理邻近,可提高数据传输速度,首次将"慢节点"中的任务分配至同网段的正常节点中,以便数据传输。实例验证结果表明,使用异常检测算法后可迅速检测出异常节点,且与Hadoop-LATE算法相比,处理相同任务量可缩短集群17%的任务处理时间,说明所提算法在集群整体性能优化中表现优异。

多核环境下并行粒子群算法

何莉, 刘晓东, 李松阳, 张倩

2015, 35(9):  2482-2485.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2482

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针对串行粒子群算法在解决大任务耗时过长的问题,提出一种共享并行粒子群(Shared-PSO)算法。充分利用多核处理能力缩短问题处理运行时间,设置共享区和采取粒子随机替换策略有效促进粒子信息的交流,其算法流程具有较好的通用性,允许利用多种串行粒子群算法完成粒子信息更新工作。在标准优化测试集CEC 2014上的实验结果显示新算法的执行时间是串行算法的1/4。新算法能够有效地改善串行粒子群的执行效率,扩展粒子群算法的应用范围。

基于图形处理器加速的医学图像配准技术进展

查珊珊, 王远军, 聂生东

2015, 35(9):  2486-2491.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2486

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针对目前医学图像配准技术无法满足临床实时性需求问题,对基于图形处理器(GPU)加速的医学图像配准技术进行综述探讨。首先对GPU通用计算进行概述,再以医学图像配准基本框架为主线,对近年来基于GPU加速的医学图像配准技术在国内外发展现状进行深入研究,并针对正电子发射型计算机断层显像(PET)和电子计算机断层扫描(CT)数据的非线性配准问题,分别基于中央处理器(CPU)和GPU平台进行配准实验,通过实验结果的对比,体现GPU加速配准技术的优越性。基于GPU加速的自由形变(FFD)和归一化互信息(NMI)结合的非线性配准方法配准后互信息值略低于CPU平台的配准结果,但其配准速度是CPU平台的12倍。基于GPU加速的配准算法在保持配准精度的基础上,配准速度都得到了很大的提升。

基于内模法的PID控制器自整定算法

夏浩, 李柳柳

2015, 35(9):  2492-2496.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2492

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为解决传统工业控制中比例-积分-微分(PID)控制器参数整定的问题,提出了一种基于内模法(IMC)以及系统辨识的控制器参数确定算法。该方法首先利用被控过程在开环阶跃信号激励下,输入与暂态输出的对应关系,将被控对象辨识为一阶加滞后(FOPDT)或二阶加时滞(SOPDT)的模型;再利用IMC算法确定控制器的参数。对于在内模法中引入的滤波器参数λ的确定问题,提出通过引入γ和σ两个参数,并与输出误差的平方建立关系来确定λ 的方法。仿真显示,对于输出误差绝对值之和(IAE)这个指标,该种算法与传统基于IMC的PID控制算法相比,在无输入扰动时可提高20%左右,在有输入扰动时可提高10%左右。仿真结果表明:在用单位阶跃信号激励系统时,提出的整定方法在保证了系统鲁棒性的前提下,提高了系统的瞬态响应速度,并有效抑制了系统输出的超调。

云存储系统中文件分界点确定方法——Cut-GAR

邵田, 陈广胜, 景维鹏

2015, 35(9):  2497-2502.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2497

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针对Hadoop分布式文件系统(HDFS)中小文件定义模糊导致HDFS处理小文件性能不佳的问题,提出了一种云存储系统中文件分界点的确定方法——Cut-GAR。该方法分析消耗NameNode内存(M)、文件上传速度(MUFS)、文件读取速度(MAFS)与文件大小之间的关系,得出文件大小三个近似最优值,FM、FMUFS、FMAFS;然后利用灰度关联分析,将M、MUFS、MAFS作为评价指标,文件大小作为评价对象,得到评价指标-评价对象灰色关联度以及评价指标所占权重,将FM、FMUFS、FMAFS与对应权重相乘,得出文件分界点。实验结果表明,Cut-GAR在M、MUFS 和MAFS三者之间取得平衡,可以有效确定文件分界点,提升小文件处理性能。

具有交通规则约束的改进Dijkstra算法

任鹏飞, 秦贵和, 董劲男, 李滨, 郑啸天

2015, 35(9):  2503-2507.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2503

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传统Dijkstra算法在路径规划时无法适用于具有交通规则约束的交通网络。为解决该问题,在以往的路网模型和算法的基础上,提出一种具有交通规则约束的改进Dijkstra算法。算法对节点新增"待选择状态"和"可再更新状态",用以解决节点具有交通规则约束的问题;同时引入祖父节点,从而生成交通网络中各节点的三元组信息,以此作为回溯依据,可以得到从初始节点到目的节点的最短路径。该算法不仅适用于具有交通规则约束的交通网络,且具有较低的复杂度。通过理论分析证明了算法的正确性,并以长春市朝阳区的实际交通网络和随机添加的交通规则约束为数据进行了实验测试,验证了算法的有效性。

基于冗余字典的联合稀疏同步迭代硬阈值算法

陈鹏, 孟晨, 王成, 陈华

2015, 35(9):  2508-2512.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2508

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为了改进基于压缩感知(CS)的欠Nyquist采样系统在冗余字典条件下信号重构的效果,研究了基于ε-闭包的分块联合稀疏模型的同步迭代硬阈值(SIHT)算法。分析了采样系统基于多测量向量(MMV)的CS合成模型,提出了ε-闭包的分块相干性和约束等距特性(RIP)概念;在迭代过程中根据冗余字典分块相干性,对更新支撑集进行优选从而完成算法改进;给出了迭代收敛常数,并分析了改进型算法的收敛特性。仿真实验结果表明,相比传统算法,改进型算法在采样系统足够的通道数条件下重构成功率可达到100%,噪声抑制能力能够提高7 dB~9 dB,总运算时间可以降低至少37.9%,信号重构收敛速度更快。

信息安全

多层极限学习机在入侵检测中的应用

康松林, 刘乐, 刘楚楚, 廖锓

2015, 35(9):  2513-2518.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2513

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针对神经网络在入侵检测应用存在的维度高、数据大、获取标记样本难、特征构造难、训练难等问题,提出了一种基于深度多层极限学习机(ML-ELM)的入侵检测方法。首先,采用多层网络结构和深度学习方法抽取检测样本最高层次的抽象特征,用奇异值对入侵检测数据进行特征表达;然后,利用极限学习机(ELM)建立入侵检测数据的分类模型;其次,利用逐层的无监督学习方法解决入侵检测获取标记样本难的问题;最后采用KDD99数据集对该方法的性能进行了验证。实验结果表明:多层极限学习机的方法提高了检测正确率,检测漏报率也低至0.48%,检测速度比其他深度模型的检测方法提高了6倍以上。同时在极少标记样本的情况下仍有85%以上的正确率。通过多层网络结构的构建提高了对U2L、R2L这两类攻击的检测率。该方法集成深度学习和无监督学习的优点,能对高维度,大数据的网络记录用较少的参数得到更好的表达,在入侵检测的检测速度以及特征表达两个方面都具有优势。

基于危险理论的分布式服务异常检测模型

李锦民, 李涛, 徐凯

2015, 35(9):  2519-2521.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2519

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在分布式环境下,对于大量服务的海量行为数据导致服务异常检测效率低以及服务的动态组合导致服务的不确定性这两个问题,基于危险理论提出了一种分布式服务的异常检测模型。首先,借鉴人工免疫识别异常的生物学过程,利用微分来描述海量服务行为数据的变化,通过构造特征三元组的方法检测异常源;然后,借鉴云模型的思想,通过构造服务的状态云,计算服务间隶属度的方法解决服务的不确定性问题,从而计算出危险区域;最后,通过模拟学生登录选课服务进行了实验。实验结果表明,该模型不仅动态地实现了对服务的异常检测,而且准确地描述了服务之间的依赖关系,提高了异常检测的效率。实验结果证明了该模型的可行性与正确性。

完全安全的等级身份基在线/离线加密

王占君, 马海英, 王金华

2015, 35(9):  2522-2526.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2522

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针对现有等级身份基加密(HIBE)中的加密算法很难适用于轻量级设备的问题,提出一种完全安全的等级身份基在线/离线加密机制。该机制将在线/离线密码技术引入到等级身份基加密中,其加密算法被分解成离线和在线两个加密算法。离线加密算法在不知道明文和接收者身份的前提下,对加密所需的幂乘等复杂计算进行预处理,使得在线加密算法一旦获知消息和接收者身份,仅需执行少量简单计算即可生成密文。实验结果表明,该机制极大地提高了HIBE的加密效率,非常适用于轻量级设备,并证明其具有完全安全性。

基于果蝇优化算法的小波域数字水印算法

肖振久, 孙健, 王永滨, 姜正涛

2015, 35(9):  2527-2530.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2527

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为了平衡水印的透明性和鲁棒性,提出了基于果蝇优化算法(FOA)的小波域数字水印算法。该算法利用果蝇优化算法将离散小波变换(DWT)应用到水印技术中,通过群体智能算法解决水印的透明性和鲁棒性之间的矛盾。为了保护数字图像的版权信息,将所选择的原始图像通过二维离散小波变换分解,然后将经过Arnold变换后的水印图像较优地嵌入到小波的垂直子带系数中,这样可以保证图像的质量。在优化过程中,缩放因子是通过FOA不断地被训练和更新的。此外,还提出一个新的算法框架,通过DWT域预测可行性来评估参数。实验结果表明,所提算法具有较高的透明性和鲁棒性,水印相似度在0.95以上,与现有的一些基于群智能算法的水印方法相比,在对抗旋转和剪切等几何攻击提高了10%。

基于纹理方向的高效视频编码鲁棒视频水印

张明辉, 冯桂

2015, 35(9):  2531-2534.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2531

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针对现有基于高效视频编码的视频水印算法鲁棒性不足的问题,提出一种基于纹理方向的鲁棒视频水印算法。算法根据水印值将帧内角度预测模式分为水平方向和垂直方向两组,计算N×N分割编码时每个预测单元的纹理方向。当纹理方向与水印所表示的方向一致时,将当前预测单元的33种角度预测模式截断为水平方向或者垂直方向的预测模式,随后根据率失真代价函数决策出最优的预测模式,并判断水印是否嵌入。记录最终水印嵌入位置作为密钥,用于解码端提取。实验结果表明,该算法具有较小的码率增长和视频失真,在历经噪声、滤波和重编码等攻击后能保持较低的误码率(BER),说明该方案能用于视频版权保护。

结合多级小波系数加权均值和量化的可公开敏感水印

祝莹, 邵利平

2015, 35(9):  2535-2541.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2535

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传统水印通常对水印嵌入后掩体视觉质量较为关注,而对水印嵌入环节的安全性较为忽视,一些算法尽管提供了水印加密环节,但位置固定,导致嵌入水印易受攻击,而基于参数化小波的水印敏感性在实际中难以应用。针对以上问题,提出一种结合多级小波系数加权均值和量化的可公开敏感水印。在该算法中,首先将掩体图像的消息摘要算法5(MD5)值、用户密钥和初始参数与Logistic映射绑定,用于对水印加密和嵌入环节的多级小波系数进行随机选择;然后通过联合图像专家组(JPEG)压缩的各级小波系数绝对变化量的算术平均值来估算小波系数权重,调整小波系数加权均值以嵌入水印;最后通过孤立黑点滤除策略来提高水印提取质量。理论和实验表明,所提方法具有较好的明文敏感性和密钥敏感性,嵌入水印后图像峰值信噪比(PSNR)可达到45 dB,即使公开水印嵌入环节,嵌入的水印也难以篡改和提取,同时依然对图像剪裁、白噪声、JPEG压缩、覆盖和涂鸦等常规图像攻击具有鲁棒性。

大线性复杂度三值自相关的二元三阶分圆序列的构造

李胜华, 赵晗诺, 罗炼飞

2015, 35(9):  2542-2545.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2542

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对于一类周期为素数p,p≡1(mod 3)的二元三阶分圆序列提出了一种构造方法,确保其少自相关值及大线性复杂度。利用分圆的知识计算其自相关值,并进一步考虑序列的自相关值为三值时,素数p应满足的条件。此时p应满足p=a²+12,a为整数。当p满足此形式时,序列的线性复杂度为p-1,否则为2(p-1)/3。通过计算机实验,找出了满足所给形式的p,并能生成对应的序列集,验证了序列的自相关性及线性复杂度。新序列的线性复杂度和已有的三元三阶分圆序列的相同;和二元偶数阶分圆序列的相比,大部分相同或较优(已有的有些情况为(p-1)/2、(p+1)/2或1+(p-1)/6)。所提出的构造方法可推广至其他少自相关值、大线性复杂度的奇数阶分圆序列集的构造上。大奇数阶分圆序列的平衡性也会提高,能被较好地应用于密码与通信系统中。

基于智能卡实现的分组加密算法的功耗分析

付荣

2015, 35(9):  2546-2552.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2546

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针对基于智能卡硬件实现的SM4分组加密算法的物理泄露安全问题,提出了一种快速、高效的相关功耗分析方法,通过理论分析和实验研究,暴露了即使是理论上非常安全的SM4加密算法,在物理实现过程中也会泄露重要的敏感信息。首先,通过分析SM4算法的实现流程和加密特性,建立功耗分析的数学模型,并推导出解密流程和优化算法;其次,结合理论物理泄露点,搭建完整的智能卡硬件功耗分析实验系统,通过智能卡的功耗数据采集、分析、优化,研究真实智能卡的侧信道安全漏洞;最后,结合实验结果,进一步优化功耗分析,探讨嵌入式系统环境下的SM4算法安全性能。与Mifare DESFire MF3ICD40智能卡三重数据加密标准(3DES)算法侧信道分析相比,所提方法将功耗数据量从25万条降低到不足一千条,分析时间从7个多小时,减小到几分钟,并且完整地恢复了SM4的原始密钥,能有效提高硬件环境下的功耗分析效率,降低计算复杂度。

数据技术

基于主题模型的深层网数据源选择算法

王秋月, 曹巍, 史少晨

2015, 35(9):  2553-2559.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2553

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联邦搜索是从大规模深层网上获取信息的一种重要技术。给定一个用户查询,联邦搜索系统需要解决的一个主要问题是数据源选择问题,即从海量数据源中选出一组最有可能返回相关结果的数据源。现有的数据源选择算法大多基于数据源的样本文档集和查询之间的关键词匹配,通常无法很好地解决少量样本文档的信息缺失问题。针对这一问题,提出了基于隐含狄利克雷分布(LDA)主题模型进行数据源选择的方法。首先,使用LDA主题模型获得数据源和查询的主题概率分布;然后,通过比较两者主题概率分布的相近性来对所有数据源进行排序。通过将数据源和查询映射到低维的主题空间来解决高维词条空间稀疏性所带来的信息缺失问题。在TREC FedWeb 2013和2014 Track的测试集上分别进行了实验,并和其他参赛方法的结果进行了比较。在FedWeb 2013测试集上的实验结果显示比其他参赛方法的最好结果提高了24%;在FedWeb 2014测试集上的实验结果显示比传统的基于小文档和大文档的关键词匹配方法分别提高了22%和43%。另外,使用文档片段来代替文档还可以大幅提升系统的效率,更增加了此方法的实用性和可行性。

基于主题种子词的情感分析方法

陈永恒, 左万利, 林耀进

2015, 35(9):  2560-2564.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2560

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产品或服务的情感主题分析,有利于用户从海量的评论集中快速地了解到自己关注产品或服务的主题情感信息。针对现存非监督情感分析模型情感主题发现性能不足的问题,提出了一种的基于主题种子词的情感分析方法,该方法在自动构建领域主题种子词及主题文本基础上,利用主题种子词监督的情感分析模型(SAA_SSW)实现主题及其关联情感的联合发现。实验结果表明,相比传统的情感/主题联合模型(JST)和主题情感统一模型(ASUM),SAA_SSW能够识别出相同的词在不同的主题下具有的情感标签,挖掘的情感词与主题之间的相关度更高;另外,基于不同情感字典进行分类精度分析,SAA_SSW的分类精度相对于这两种模型至少提高7.5%。所以,SAA_SSW模型能很好地完成情感主题的发现,以及具有较高的情感分类精度。

面向大规模学术社交网络的社区发现模型

李春英, 汤庸, 汤志康, 黄泳航, 袁成哲, 赵剑冬

2015, 35(9):  2565-2568.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2565

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针对基于标签传播的复杂网络重叠社区发现算法中预先输入参数在真实网络中的局限性以及标签冗余等问题,提出一种基于标签传播的面向大规模学术社交网络的社区发现模型。该模型通过寻找网络中互不相交的最大极大团(UMC)并对每个UMC中的节点赋予唯一标签来减少冗余标签,提高社区发现的效率以及稳定性。标签更新时以UMC作为核心单位采用亲密度的方式由中心向四周更新UMC邻接节点的标签及权重,以权重最大值的方式更新网络中非UMC邻接节点的权重。后期处理阶段采用自适应阈值方式去除节点标签中的噪声,有效克服了预先输入重叠社区个数在真实网络中的局限性。通过在学术社交网络平台——学者网数据集上的实验表明,该模型能够将具有一定共性的节点划分到同一个社区中,并为学术社交网络平台进一步的好友推荐、论文分享等精确的个性化服务提供了支持。

基于主题模型的个性化图书推荐算法

郑祥云, 陈志刚, 黄瑞, 李博

2015, 35(9):  2569-2573.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2569

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针对传统推荐算法精准度不高的问题,在潜在狄利克雷分布(LDA)主题挖掘模型的基础上提出了一种新的适用于图书推荐(BR)的数据挖掘模型——BR_LDA模型。通过对目标借阅者的历史借阅数据与其他图书数据进行内容相似度分析,得到与目标借阅者历史借阅图书内容相似度较高的其他图书。通过对目标借阅者的历史借阅数据及其他借阅者的历史借阅数据进行相似性分析,得到最近邻借阅者的历史借阅数据。通过求解图书被推荐的概率,最终得到目标借阅者潜在感兴趣的图书。特别地,当推荐数量为4000时,BR_LDA模型比基于多特征方法和关联规则方法精准度分别提高了6.2%、4.5%;当推荐数量为500时,BR_LDA模型比协同过滤的近邻方法和矩阵分解方法分别提高了2.1%、0.5%。实验表明本模型能够更准确地向目标借阅者推荐历史感兴趣类别的新图书及潜在感兴趣的新类别的图书。

基于显式与隐式反馈信息的概率矩阵分解推荐

王东, 陈志, 岳文静, 高翔, 王峰

2015, 35(9):  2574-2578.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2574

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针对现有的基于用户显式反馈信息的推荐系统推荐准确率不高的问题,提出了一种基于显式与隐式反馈信息的概率矩阵分解推荐方法。该方法综合考虑了显示反馈信息和隐式反馈信息,在对用户信任关系矩阵和商品评分矩阵进行概率分解的同时加入了用户评分记录的隐式反馈信息,优化训练模型参数,为用户提供精确的预测评分。实验结果表明,该方法可以有效地获得用户偏好,产生大量的准确度高的推荐。

人工智能

基于K近邻统计的非线性AdaBoost算法

苟富, 郑凯

2015, 35(9):  2579-2583.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2579

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AdaBoost是数据挖掘领域最常见的提升算法之一。对传统AdaBoost将各个基分类器线性相加所存在的不足进行分析,并针对AdaBoost各个弱分类器的加权方式提出新的改进,将传统的线性相加改为非线性组合,把从学习过程得到的固定不变的权重系数改为由预测阶段的具体实例决定的动态参数,该参数基于待测实例K近邻的分类结果统计,从而使各个基分类器的权重更贴近当前待测实例的实际可靠度。实验结果表明,与传统AdaBoost相比,提出的非线性改进算法对不同数据集均有不同程度提升,提升最高的达到了7个百分点。由此证明,提出的改进是一种更加准确的分类算法,对绝大多数数据集均能得到更高的分类准确率。

基于染色体易位的动态进化算法

谭阳, 宁可, 陈琳

2015, 35(9):  2584-2589.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2584

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针对采用二进制编码的进化算法在函数优化过程中会因为维度之间的相互干扰,导致部分低阶模式出现无法进行有效重组的现象,提出一种新的结合细胞学研究成果的进化算法——染色体易位的动态进化算法(CTDEA)。算法通过构建基因矩阵来模拟有机染色体在细胞内的结构化过程,并在基因矩阵的基础上对出现同质化的染色体短列实施模块化的易位操作,以此来维护种群的多样性;同时通过个体适应度划分种群的方式来维护精英个体,确保个体间的竞争压力,提升算法的寻优速度。实验结果表明,该进化算法与已有的遗传算法(GA)和分布估计算法相比较,在维护种群多样性方面有较大改进,能够将种群的多样性保持在0.25左右;且在寻优的精度、稳定性以及速度上也有明显的改进和提高。

求解约束优化问题的改进灰狼优化算法

龙文, 赵东泉, 徐松金

2015, 35(9):  2590-2595.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2590

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针对基本灰狼优化(GWO)算法存在求解精度低、收敛速度慢、局部搜索能力差的问题,提出一种改进灰狼优化(IGWO)算法用于求解约束优化问题。该算法采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件,将原约束优化问题转化为无约束优化问题,然后利用IGWO算法对转换后的无约束优化问题进行求解。在IGWO算法中,引入佳点集理论生成初始种群,为算法全局搜索奠定基础;为了提高局部搜索能力和加快收敛,对当前最优灰狼个体执行Powell局部搜索。采用几个标准约束优化测试问题进行仿真实验,结果表明该算法不仅克服了基本GWO的缺点,而且性能优于差分进化和粒子群优化算法。

负样本信息继承的矩阵式瀑布分类器高效学习算法

刘阳, 闫胜业, 刘青山

2015, 35(9):  2596-2601.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2596

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针对矩阵式瀑布分类器学习算法在负样本自举过程中无法快速自举出训练所需的高质量样本,自举过程严重影响整体学习效率及最终检测器性能等问题,提出了一种高效学习算法——负样本信息继承的矩阵式瀑布分类器高效学习算法。其自举负样本过程为样本继承与层次自举相结合,首先从训练上一层强分类器所用的负样本集中继承有效负样本,样本集不足部分再从负图像集中自举。样本继承压缩了有效样本的自举范围,可以快速自举出训练所需样本;并且自举负样时对样本进行预筛选,增加了样本复杂度,提升了最终分类器性能。实验结果表明:训练完成方面,本算法比矩阵式瀑布分类器算法节省20h;检测性能方面,比矩阵式瀑布型分类器高出1个百分点;与其他17种人体检测算法性能相比也有很好的性能表现。所提算法较矩阵式瀑布分类器学习算法在训练效率及检测性能上都有很大提升。

基于内在动机的智能机器人自主发育算法

任红格, 向迎帆, 李福进

2015, 35(9):  2602-2605.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2602

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针对两轮自平衡机器人在学习过程中主动性差的问题,受心理学内在动机理论启发,提出一种基于内在动机的智能机器人自主发育算法。该算法在强化学习的理论框架中,引入模拟人类好奇心的内在动机理论作为内部驱动力,与外部奖赏信号一起作用于整个学习过程。采用双层内部回归神经网络存储知识的学习与积累,使机器人逐步学会自主平衡技能。最后针对测量噪声污染对机器人平衡控制中两轮角速度的影响,进一步采用卡尔曼滤波方法进行补偿,以提高算法收敛速度,降低系统误差。仿真实验表明,该算法能够使两轮机器人通过与环境的交互获得认知,成功地学会运动平衡控制技能。

基于条件局部均值分解与变量预测模型的轴承故障诊断方法

许有才, 万舟

2015, 35(9):  2606-2610.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2606

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针对局部均值分解(LMD)方法在分解非线性、非平稳振动信号过程中存在的模态混淆现象,从而影响故障识别准确性的问题,提出了基于条件局部均值分解方法(CLMD)与模式识别变量预测模型(VPMCD)的故障诊断方法。该方法将数字图像处理的频率分辨率方法与LMD相结合,首先确定振动信号中所有局部极值点的频率分辨率,将振动信号分为低频率分辨率区域和高频率分辨率区域;然后对高频率分辨率区域进行LMD分解,可得若干乘积函数(PF)分量;最后用折线将所有PF分量连接起来,经滑动平均处理可得PF分量,提取PF分量的偏度系数和能量系数构成故障特征向量,用于VPMCD故障识别。将该方法应用于轴承故障诊断,实验结果表明,与LMD方法相比,识别效率提高了8.33%,表明了该方法的有效性和可行性。

虚拟现实与数字媒体

支持STL数据源的网格曲面动态空间索引

郭洪帅, 孙殿柱, 李延瑞, 李聪

2015, 35(9):  2611-2615.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2611

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针对STL文件格式存在网格顶点数据冗余以及缺乏面片邻接信息等缺陷,提出一种基于多维动态空间索引的显式曲面拓扑重建算法,在消除网格顶点数据复本的过程中逐步构建网格曲面顶点的KD树,通过该索引提高顶点数据复本消除效率,并基于KD树叶节点层数据存储的开放性融入半边数据结构,实现曲面拓扑结构的快速重建。最后,对6个不同规模的数据模型进行实验:与采用R^*-Tree、数组、散列表作为索引等方法相比,所提出的KD树与半边结构融合的动态空间索引在处理近百万面片的数据文件时,去除冗余顶点用时11.93 s,拓扑重建仅仅需要2.87 s,大大减少了冗余顶点的去除时间和拓扑重建时间,并且有效支持网格曲面拓扑邻域信息的快速查询,查询时间在1 ms之内,远小于对比算法所用时间。实验结果表明:所提算法能够提高网格曲面冗余顶点去除效率和拓扑重建效率,实现网格曲面拓扑邻域信息的快速查询。

漂移扫描相机中拖尾现象快速消除方法

杨会玲, 柳红岩, 李岩, 孙慧婷

2015, 35(9):  2616-2618.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2616

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对同步卫星进行观测时,由于漂移扫描CCD相机的帧转移特性,若所拍摄星空中出现亮星,则会出现贯穿星图的smear拖尾现象。通过分析smear拖尾现象的成像机理,提出一种快速smear拖尾消除方法。首先,利用多项式拟合消除背景不均匀性;然后,计算并拟合星图每列灰度平均值,通过比较拟合前后的灰度平均值判断拖尾所在列;最后,通过将拖尾像素赋拟合后的灰度平均值消除拖尾。实验结果表明,该算法不但能够有效去除拖尾,减小星图背景均值差,而且其处理时间仅为常规smear拖尾去除算法的20%,验证了算法的有效性。

基于U弦长曲率的抗旋转性广义Hough变换算法

陈彬彬, 邓新蒲, 杨俊刚

2015, 35(9):  2619-2623.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2619

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针对广义Hough变换(GHT)算法匹配发生旋转图像中的目标形状时发生误匹配的问题,提出一种基于U弦长曲率的具有抗旋转性的广义Hough变换算法。首先,对模板形状采用边缘点的U弦长曲率和偏移向量等特征构建具有旋转不变性的修改的R-表;其次,以图像中边缘点的曲率作为索引,查找构建的R-表得到偏移向量等信息;最后,根据查得的信息计算图像中目标形状的可能的参考点位置进行投票。根据投票结果即可提取出图像中目标形状的位置。当图像中目标形状分别旋转0°、2°、4°、5°、6°时,提出的算法的匹配结果均在图像中目标形状位置具有非常明显的峰值。仿真结果表明,改进的广义Hough变换(I-GHT)算法具有良好的抗旋转性和抗噪性。

多对象图像数据集建立及显著性检测算法评估

郑斌, 牛玉贞, 柯玲玲

2015, 35(9):  2624-2628.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2624

摘要 ( )   PDF (966KB) ( )  

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图像视觉显著性检测算法在已有数据集上已经取得很好的结果,但是目前的多个数据集存在两个严重的问题:首先,数据集中的图像以只包含一个显著对象的图像为主;其次,在建立显著对象标注结果的过程中,忽略了用户对同一幅图像中包含的多个显著对象的不同认知。上述问题导致了在已有数据集上对显著性检测算法进行评估,不能体现算法在实际应用中的真实效果。为此,提出体现用户认知的多显著对象图像标注方法,首先设计并实现辅助软件,收集用户对各显著对象的重要程度的认知情况,包括显著区域与相应的重要程度;然后融合收集的多用户数据,绘制出以灰度图为表现形式的显著对象标注结果,并通过灰度值体现多用户对于每个显著对象的认知情况。基于改进的显著对象标注方法,建立了一个包含1000幅多显著对象图像的数据集,并为每幅图像提供了体现用户认知的显著对象标注结果。对10种具有代表性的显著性检测算法在已有数据集和建立的数据集上的性能进行了比较。实验结果表明,这些显著性检测算法在建立的数据集上的性能有大幅度的降低,例如受试者工作特征曲线下面积(ROC-AUC)评估参数的最大降幅超过了0.5,这证实了已有数据集存在的问题及建立新数据集的需求,同时指出显著性检测算法在处理包含多显著对象的复杂图像上存在的不足。

基于视觉显著性检测的图像分类方法

刘尚旺, 李名, 胡剑兰, 崔艳萌

2015, 35(9):  2629-2635.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2629

摘要 ( )   PDF (1208KB) ( )  

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针对传统的图像分类方法对整个图像不分等级处理以及缺乏高层认知的问题,提出了一种基于显著性检测的图像分类方法。首先,利用视觉注意模型进行显著性检测,得到图像的显著区域;然后,利用Gabor滤波方法和脉冲耦合神经网络模型,分别提取该显著区域的纹理特征和时间签名特征;最后,根据提取的纹理特征和时间签名特征,利用支持向量机实现图像分类。实验结果表明,所提方法在SIMPLIcity图像数据集上平均分类正确率达到94.26%,在Caltech数据集上平均分类正确率为95.43%,从而证明,显著性检测与有效的特征提取对图像分类有重要影响。

无监督深度学习彩色图像识别方法

康晓东, 王昊, 郭军, 于文勇

2015, 35(9):  2636-2639.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2636

摘要 ( )   PDF (578KB) ( )  

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针对彩色图像分类识别的重要性,提出了一种结合图像特征数据和深度信任网络(DBN)的彩色图像识别方法。首先,构造符合人类视觉特性的图像色彩数据场;其次,以小波变换描述图像的多尺度特征;最后,通过无监督训练深度信任网络实现对图像的识别。实验结果表明,所提方法与Adaboost、支持向量机(SVM)方法比较,分类准确率分别提高约3.7%和2.8%,可有效提高图像识别效果。

二维帧内串匹配屏幕图像编码算法

陈先义, 赵利平, 陈治中, 林涛

2015, 35(9):  2640-2647.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2640

摘要 ( )   PDF (1264KB) ( )  

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针对一维帧内串匹配(ISC)算法虽然较好地提高了屏幕图像编码效果,但是其将二维图像逐个编码单元(CU)一维化,使图像中相邻区域被分割,空间相关性得不到利用的问题,提出二维帧内串匹配(2D ISC)算法。该算法在编码器和解码器几乎不增加额外内存消耗的情况下,在高效视频编码(HEVC)的重建缓存内,利用字典编码工具,对当前CU内的像素,实现不受CU边界限制的任意二维形状的搜索和匹配;同时引入色彩量化预处理技术和水平、垂直搜索顺序自适应技术,进一步提升编码效果。通用测试条件的实验结果显示,对于典型的屏幕图像,在全帧内(AI)、随机接入(RA)和低延迟(LB)三种配置下,与HEVC相比,无损编码模式分别最多节省码率46.5%、34.8%、25.4%,有损编码模式分别最多节省码率34.0%、37.2%、23.9%;与一维帧内串匹配算法相比,无损编码模式分别最多节省码率18.3%、13.9%、11.0%,有损编码模式分别最多节省码率19.8%、20.5%、10.4%。实验结果表明了该算法的可行性和有效性。

数字图像的多向混合差分无损编码方法

高健, 杨珂, 刘星星

2015, 35(9):  2648-2651.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2648

摘要 ( )   PDF (591KB) ( )  

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通过对双向混合差分方法以及3-参数变长编码方法的研究与分析,针对数字图像编码提出了一种多向混合差分预处理方法。多向混合差分方法先根据当前点的邻近4点对当前点作局部特征分析,然后根据分析结果在基本差分方向中选择当前点的最佳差分方向。相对于双向混合差分方法,多向混合差分方法无需保存方向标志位;基本差分方向进一步细分为4种方向。与双向混合差分的实验结果相比,经多向混合差分处理后的测试图像平均熵值降低了8.2%,编码后单个像素值所占平均比特数降低了11%。实验结果表明,该方法可以把数字图像的熵值降到一个较低的水平,从而有利于编码效率的提高。

基于多特征结合的损毁建筑物检测

刘宇, 曹国, 周丽存, 曲宝珠

2015, 35(9):  2652-2655.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2652

摘要 ( )   PDF (828KB) ( )  

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针对震后高分辨率遥感图像的建筑物损毁区域,提出一种基于多特征结合的损毁建筑物检测方法。首先使用形态学属性剖面(MAP)与局部二值模式(LBP)算子提取图像中的几何特征与纹理特征;然后使用随机森林(RF)分类器提取损毁的建筑物,形成初步结果;最后针对分割的对象,根据对象损毁像元所占的比例获取最终的损毁建筑物区域。采用空间分辨率为0.1 m的玉树震后航空遥感图像进行实验。结果表明,该方法的总体精度比基于形态学剖面(MP)的方法提高了12%,能够有效检测高分辨率震后遥感图像中的损毁建筑物区域。

基于粒子群优化的模板匹配跟踪算法

李杰, 周浩, 张晋, 高赟

2015, 35(9):  2656-2660.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2656

摘要 ( )   PDF (896KB) ( )  

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针对基于模板匹配的跟踪算法运行速度较慢、成功率较低的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模板匹配跟踪算法。该算法采用粒子群优化算法作为模板匹配算法候选模板的搜索策略,并采用自适应的更新目标模板。首先,在设定的搜索区域内随机采集30个候选模板,计算出个体最优候选模板和全局最优候选模板;其次,根据粒子群优化算法进行迭代求出匹配值最佳的候选模板即为目标;最后,根据最佳候选模板的匹配值大小来自适应更新目标模板。理论分析和实验仿真表明,与基于模板匹配的跟踪算法和基于粗精搜索的模板匹配跟踪算法相比,基于粒子群优化的模板匹配跟踪算法的计算量平均要少91.1%和69.8%,且成功率为原算法的2.02倍和1.94倍。实验结果表明,基于粒子群优化的模板匹配跟踪算法能实现很好的实时跟踪,并且提高了跟踪的鲁棒性。

LoG边缘算子改进的加权引导滤波算法

龙鹏, 鲁华祥

2015, 35(9):  2661-2665.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2661

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针对原始全局的引导滤波算法对整幅图像各个区域使用统一的线性模型与相同的规整化因子,从而未能适应图像本身不同区域的纹理特性,提出了基于LoG边缘检测算子改进的加权自适应规整因子。通过在局部窗口内计算LoG幅值响应,对原有的规整化因子进行惩罚来取得对图像平滑区域与边缘区域的自适应,使得在保证降噪效果的前提下进一步突出边缘像素和平坦区域像素之间的差异。对开源医学图像库BrainWeb中不同断层的T1、T2与PD加权图像,共18张图像,添加9%的莱斯噪声作为测试库,并采用结构相似性因子(SSIM)与无参考图像锐化因子(CPBD)作为算法的定量评估指标。实验结果表明,与原始的引导滤波算法相比,所提方法的SSIM指标获得了最高5%左右的提升,CPBD指标获得了最高6%左右的提升。在引导滤波不同规整化因子的条件下,所提算法均优于原始的引导滤波算法和现有的基于方差图像加权改进的引导滤波算法,并保留了原始引导滤波O(N)的复杂度。与现存的主流滤波算法比较,所提算法能够兼顾SSIM与CPBD指标,具有最高的综合性能,且具有最低的算法复杂度,能够用于医学图像和彩色图像的快速滤波降噪。

基于RandomWalk算法的CT图像肺实质自动分割

王兵, 顾潇蒙, 杨颖, 董华, 田学东, 顾力栩

2015, 35(9):  2666-2672.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2666

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针对复杂情况下肺实质的分割问题,提出了一种基于Random Walk算法对肺实质自动分割的方法。首先,根据胸部组织解剖学及其计算机断层扫描(CT)图像的影像学特征,在肺实质及其周围组织分别确定目标区域种子点和背景种子点位置;然后,使用Random Walk算法对CT图像进行分割,提取近似肺区域的掩模;接下来,对掩模实施数学形态学运算,来进一步调整目标区域种子点和背景种子点的标定位置,使其适合具体的复杂情况;最后,再次使用Random Walk算法分割图像,得到最终的肺实质分割结果。实验结果显示,该方法与金标准的平均绝对距离为0.44±0.13 mm,重合率(DC)为99.21%±0.38%。与其他分割方法相比,该方法在分割精度上得到了显著提高。结果表明,提出的方法能够解决复杂情况下肺实质分割的问题,确保了分割的完整性、准确性、实时性和鲁棒性,分割结果和时间均可满足临床需求。

行业与领域应用

自动化集装箱码头穿越式双自动堆码起重机调度优化

周静娴, 胡志华

2015, 35(9):  2673-2677.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2673

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针对穿越式双自动堆码起重机(ASC)调度优化问题,考虑执行同一贝位任务时ASC间发生冲突的可能性,建立多目标混合整数规划模型。对双ASC执行任务的序列进行优化,得出规避冲突后的最优作业序列、作业完成时间和空载时间成本,证明了优化模型的实用性。为进一步比较穿越式双ASC与单ASC设备的效率差异,及分析参数对结果的影响,设计四组实验场景。分析结果表明:双ASC作业下的设备利用率比单ASC低107%,而作业效率比单ASC高35%;集装箱任务数的减少和ASC载具移动速度的增大会降低ASC的作业时间成本;存取比例为1时将得到最少的完成时间和空载时间。由结果可知,码头可通过调整ASC在一段时间内作业的存取箱比例,或不断优化ASC载具移动速度,优化整个任务的作业效率和设备利用率。

基于相机空间点约束的机器人工具标定方法

杜姗姗, 周祥

2015, 35(9):  2678-2681.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2678

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工具标定就是确定工具坐标系相对于机器人末端坐标系的变换矩阵,但传统的解决方案是通过人工示教点约束的方法,为此提出一种基于视觉相机空间的自动工具标定方法。在末端工具上增加特征点如圆环标志,利用相机建立机器人三维空间与相机二维空间之间的关系,通过自动的三维空间视觉定位,实现对圆环标志的中心点的点约束,视觉定位不需要相机的标定等繁琐过程。基于机器人的正运动学和相机空间点约束完成工具中心点(TCP)求解。重复实验的标定误差小于0.05 mm,实验的绝对定位误差小于0.1 mm,验证了基于相机空间定位的工具标定具有较高的可重复性以及可靠性。

基于模糊元胞自动机的电网故障演化模型

于群, 张敏, 曹娜, 贺庆, 石良

2015, 35(9):  2682-2686.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2682

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为了构建与实际电网更加接近的电网故障模型,将模糊理论及元胞自动机(CA)理论相结合,提出并建立了用于模拟电网故障演化的模糊元胞自动机模型,并定义了模型中元胞状态、电网状态及故障传递程度的模糊规则库,同时进行了基于IEEE39节点系统的电网故障传播演化过程仿真。仿真结果进一步验证了电网的自组织临界性(SOC),同时结果表明,该模型较不采用模糊规则的电网故障模型其损失负荷幂律特性曲线斜率绝对值增大了17%,电网更加稳定,该模型与电网实际运行情况更加接近。

结构化道路上应用区域划分的车道线识别

王越, 范先星, 刘金城, 庞振营

2015, 35(9):  2687-2691.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2687

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针对多数研究中车道线检测的准确性和实时性难以有效平衡的问题,提出了一种应用区域划分的车道线识别方法。首先通过改进的大津(OTSU)算法提取边缘图像,再在所得边缘图像的基础上,利用改进的概率霍夫变换(PPHT)提取车道标识线上的特征点,并采用最小二乘法(LSM)对特征点点集进行直线拟合,最后通过提出的路面干扰线规避算法检测所有拟合得到的直线段并筛选可能的车道线。在实验方面,引入三种算法作为对比,并利用提出的准确性评价模型对500幅典型道路场景图中的车道线识别结果进行评估,同时统计在处理一段长为1 min 26 s的道路视频时每帧图像序列的平均耗时。实验结果表明所提算法的查准率、查全率、F量测值均优于对比算法,且达到实时处理的要求。

支持模型驱动开发的软构件形式化描述方法

侯金奎, 王成端

2015, 35(9):  2692-2700.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2692

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针对模型驱动的软件开发(MDSD)中语义特性保持的描述和验证等问题,基于类型范畴理论的形式化框架和进程代数理论,提出了一种软件结构模型的形式化描述方法。在此基础上对模型转换前后构件规范之间应满足的语义约束进行了深入的分析和探讨,从图表结构、端口与配置约束、外部行为以及可替换性等四个方面对特性约束保持的问题进行了描述,并建立了相应的判定标准。该方法能为模型之间转换规则的定义提供指导,并为模型转换的效果分析和正确性验证提供依据。应用研究表明,该方法使得构件模型的语义描述能力显著增强,可作为已有软件建模方法的一个有效补充。

基于小波变换和AdaBoost极限学习机的癫痫脑电信号分类

韩敏, 孙卓然

2015, 35(9):  2701-2705.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2701

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针对单一极限学习机(ELM)在癫痫脑电信号研究中分类结果不稳定、泛化能力差的缺陷,提出一种基于互信息(MI)的AdaBoost极限学习机分类算法。该算法将AdaBoost引入到极限学习机中,并嵌入互信息输入变量选择,以强学习器最终的性能作为评价指标,实现对输入变量以及网络模型的优化。利用小波变换(WT)提取脑电信号特征,并结合提出的分类算法对UCI脑电数据集以及波恩大学癫痫脑电数据进行分类。实验结果表明,所提方法相比传统方法以及其他同类型研究,在分类精度和稳定性上有着明显提高,并具有较好的泛化性能。

基于栈式自编码的水体提取方法

王知音, 禹龙, 田生伟, 钱育蓉, 丁建丽, 杨柳

2015, 35(9):  2706-2709.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2706

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为了进一步提高利用遥感图像进行水体提取的准确率和自动化程度,提出一种基于栈式自编码(SAE)深度神经网络的水体提取方法。通过堆叠稀疏自编码器构建深度网络模型,使用逐层贪婪训练法依次训练每层网络,从像素层面无监督学习特征,避免传统神经网络等方法需进行人工特征分析与选取的问题;用学习到的特征结合相应的样本标签有监督训练softmax分类器;利用反向传播(BP)算法微调优化整个模型。采用塔里木河ETM+数据进行实验,基于SAE的水体提取方法准确率达到94.73%,比支持向量机(SVM)和反向传播(BP)神经网络方法分别高出3.28%和4.04%。实验结果表明,所提方法能有效提高水体提取的精度。

基于动态核独立分量分析的高含硫天然气净化过程异常检测与诊断

李景哲, 李太福, 辜小花, 邱奎

2015, 35(9):  2710-2714.  DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2710

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目前高含硫天然气净化过程存在多参数动态相关的特性,导致基于静态多元统计过程监控方法对于异常状态检测效果较差。提出一种考虑参数时序自相关性的动态核独立分量分析(DKICA)异常检测与诊断方法。首先,引入自回归(AR)模型,通过参数辨识确定模型阶次,描述监控过程的时序自相关性;然后,将原始变量投影到核独立元空间,通过监控独立元对应的T²和SPE统计量是否超出正常状态设定的控制限,实现异常检测;最后计算所述T²统计量对原始变量的一阶偏导数,绘制贡献图实现异常诊断。以某高含硫天然气净化厂采集的数据进行分析,结果表明基于DKICA高含硫天然气净化过程异常检测精度要优于静态独立分量分析所得的检测精度。