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蔡岳平, 张文鹏, 罗森

2017, 37(7): 1825-1829. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1825

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针对云计算数据中心（DC）网络中多租户间易相互干扰导致应用性能不可预测，预留带宽资源难以保证高网络利用率，从而导致云网络供应商收益损失等问题，提出了基于最小接入保证带宽的数据中心网络带宽分配（MAGBA）机制。MAGBA机制在发送端通过加权公平队列调度租户虚拟机（VM）流量，在接收端基于检测到的接收速率调节TCP流接收窗口，从而为租户VM提供最小接入保证带宽，同时充分利用闲置带宽资源。通过NS2平台仿真，MAGBA机制相比静态资源预留方式能够灵活分配带宽资源，网络吞吐量提升25%。当某些租户产生大量TCP流时，MAGBA机制中其他租户分得的带宽高于现有基于TCP流的带宽分配机制。仿真结果表明，MAGBA机制能够为租户VM提供最小接入带宽保证，避免租户应用受到其他租户通信模式的干扰。

认知无线电网络中接入控制和功率波束形成的联合优化

朱江, 杜清敏, 巴少为

2017, 37(7): 1830-1836. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1830

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在认知无线电网络中，针对鲁棒性的多用户接入控制和发射功率波束形成的联合优化问题，提出了基于熵函数光滑近似的联合优化方案。首先，利用L₀-范数最小化将接入控制和发射功率波束两个优化问题转化为一个联合优化问题；然后，利用基于熵函数光滑近似的方法对L₀-范数的非凸性及不连续性问题加以优化；最后，由于光滑可微的目标函数为单峰函数，将问题变形为增广Lagrange函数，利用Armijo梯度下降法得到问题的最优解。数值结果分析表明：新算法在信干噪比（SINR）较低时虽然所提算法的接入量无明显提高，但是在SINR较高时所提算法能显著降低发射功率并提高次用户的接入量。模型中对不确定的信道状态信息（CSI）加以分析，可以使网络更好地适应外界的变化，提高网络的可靠性，所提算法可以有效地实现网络资源的优化配置，提高网络性能。

多径软扩频信号伪码周期盲估计

杨强, 张天骐, 赵亮

2017, 37(7): 1837-1842. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1837

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针对多径信道下因多径衰落造成软扩频信号伪码周期难以估计的问题，提出了一种基于二次功率谱的多径软扩频信号伪码周期盲估计方法。首先，将一般的单径软扩频信号扩展到多径模型；然后，在多径软扩频信号模型的基础上计算信号的一次功率谱；其次，将求出的一次功率谱作为输入信号计算信号的二次功率谱，理论分析表明信号的二次功率谱在伪码周期整数倍处将会出现峰值谱线；最后，通过检测峰值谱线间的间距就可以实现多径软扩频信号的伪码周期估计。通过仿真实验表明，在伪码周期估计正确率为100%、伪码序列长度为127位和255位时，所提方法比时域相关法提高信噪比约1 dB和2 dB；在同一对比条件下，所需要的平均累加次数均少于时域相关法。实验结果表明，所提方法对伪码周期进行估计，在减少计算量的同时，还提高了估计的正确率。

基于信道状态信息的非合作式室内人体运动检测

史白, 庄杰, 庞宏

2017, 37(7): 1843-1848. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1843

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针对用摄像头、传感器等运动检测手段的设备部署复杂、昂贵、有盲区等缺点，提出一种利用无线保真（WiFi）信号进行人体运动检测的方法。首先，使用无线网卡接收被检测环境中WiFi的信道状态信息（CSI）；其次，使用局部离群因子检测（LOF）算法和Hampel滤波器去除异常的CSI数据；然后，用线性回归算法去除因网卡时钟不同步造成的频移误差，再用主成分分析（PCA）降维和朴素贝叶斯算法分类不同情况下的CSI数据，生成用于判断人体运动状况的模型；最终用生成的模型对人体运动状态进行判断。在实验中该方法能快速判断并达到95.62%的正确率。实验结果表明该方法能很好检测识别人的运动。

有向异构无线传感器网络节点覆盖率优化算法

徐忠明, 谭励, 杨朝玉, 唐小江

2017, 37(7): 1849-1854. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1849

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针对有向异构节点部署存在覆盖漏洞多、局部部署不均匀等问题，提出一种有向异构传感器网络目标路径覆盖的精确部署算法（DHPSA）。自主部署过程分为两个阶段：首先，节点在邻居节点的虚拟作用力和指定路径虚拟引力的合力作用下实时选择最优路线部署到目标路径；然后，节点在邻居节点的组合虚拟力作用下通过自主旋转和自主移动实现位置的微调，继而实现对目标路径的精确覆盖。通过仿真实验对比分析，所提算法比基于虚拟力的精确部署算法（VFPSA）在覆盖率方面提高约4.4%、重叠率方面下降约3.4%，移动距离方面减少约2.1%及部署时间减少约4.3%。仿真实验结果表明该部署算法更能有效地增大覆盖率，减小重叠率，降低能耗。

移动传感网社区间能量均衡路由算法

高秋田, 杨文忠, 张振宇, 石研, 李双双

2017, 37(7): 1855-1860. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1855

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在资源受限的无线移动传感器网络（MWSN）中设计能效路由是一个挑战性难题。针对移动传感器网络中社区间路由节点能量消耗过快的问题，提出了一种社区间能量均衡路由算法（ERAI）。设计了一个新的基于节点的剩余能量以及相遇可能性的转发能力路由度量FC。利用此度量FC和相遇节点的去向信息选择中继节点来转发消息。实验数据显示，ERAI路由算法在首个节点消亡时间上与Epidemic和PROPHET路由算法相比分别推迟了12.6％~15.6％和4.5％~8.3％，且节点剩余能量均方差小于Epidemic和PROPHET路由算法。实验结果表明，ERAI在一定程度上均衡了各节点的能耗，延长了网络的生命周期。

相依网络中负载全局分配的级联故障模型

董崇杰, 陈俞强

2017, 37(7): 1861-1865. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1861

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针对目前不同网络耦合成相依网络的研究不考虑相依边和负载的共同影响，提出一种同时考虑相依边和负载的相依网络级联故障模型。在级联故障中区分连接边和相依边对相依网络的不同作用，负载分配采用基于最短路径长度的可变负载全局分配原则，正常节点分配到的额外负载与距离故障节点的距离成反比关系，相依网络的子网选用IEEE118标准电网、小世界网络和随机图网络。相依网络的仿真结果表明，负载全局分配效应越小，网络抵制故障能力越强，负载故障对级联故障的贡献程度越小，不同耦合网络在特定的容忍系数下取得不同的平均故障迭代步数峰值；而负载全局分配效应较大时，网络崩溃或近似崩溃，平均故障迭代步数与容忍系数呈现近似单调递增关系。

基于WiMAX网络终端的能耗降低算法

刘文芝, 刘昭斌

2017, 37(7): 1866-1872. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1866

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针对全球微波互联接入（WiMAX）网络节能算法中因移动节点（MS）的信道质量差别引起的空闲状态而浪费能量这一不足，依据IEEE 802.16e标准第Ⅰ类节能模型给出了MS服务质量目标的平均能耗（AEC）形式化描述，并提出一种基于信道质量均衡的避免终端空闲状态虚拟突发的节能调度（IAVB）算法。该算法采用将空闲状态阈值和基于信道质量的状况选择主移动终端相结合的策略，并完善了虚拟突发的结束条件，很好地避免了因未正确结束虚拟突发而导致的终端空闲状态造成的能量浪费问题。仿真实验表明，在节能方面IAVB算法比最长虚拟突发优先（LVBF）算法性能平均提高了15％。实验结果表明该算法减少了终端的空闲状态，有效地降低了终端能耗，提高了WiMAX网络的资源利用率。

电力通信网络中高效的OSPF流量负载均衡协议

李祝红, 赵灿明, 周方, 张信明

2017, 37(7): 1873-1876. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1873

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针对基于开放式最短路径优先（OSPF）协议的电力通信网络中的流量负载不均衡问题，提出两级优化的OSPF（TSO-OSPF）算法，分别对OSPF区域内和区域间进行流量均衡。算法采用带宽利用率和时延作为链路权重，根据路由器的进出总流量，将流量过大的分支分解到多个路由器，实现最大流最小化，从而解决电力通信网区域内部和边界路由器的流量不均衡问题。仿真实验表明：与OSPF算法相比，TSO-OSPF算法有效均衡了网络的流量，并且降低了10%左右的丢包率。

循环PN相关时域同步正交频分复用频偏估计算法

李阳光, 包建荣, 姜斌, 刘超

2017, 37(7): 1877-1882. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1877

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针对电力线通信中，传统频偏估计复杂度较高问题，提出了低复杂度时域同步正交频分复用（TDS-OFDM）频偏估计算法。首先，对电力线网络特性进行解析，采用三段等长循环伪随机噪声序列（PN）构造帧头填充保护间隔；其次，帧头与帧体分别基于二进制相移键控（BPSK）和正交振幅调制（QAM）；最后，与传统基于循环前缀（CP）与一般PN频偏估计算法相比，改进算法只需对一段循环PN长度作相关，减少自相关运算次数，且可达到较好频偏估计性能。仿真表明：误码率（BER）为10^-4时，改进算法较传统基于CP及一般PN算法约有5 dB和1 dB的增益。当插入总序列及循环序列长度分别为420与165时，改进算法每帧相关运算次数减少1186次。由理论分析及仿真结果可知，所提算法有效降低计算复杂度，减少传输过程实现成本，提高通信速率。

云环境下影响数据分布并行应用执行效率的因素分析

马生俊, 陈旺虎, 俞茂义, 李金溶, 郏文博

2017, 37(7): 1883-1887. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1883

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云环境下，类似MapReduce的数据分布并行应用被广泛运用。针对此类应用执行效率低、成本高的问题，以Hadoop为例，首先，分析该类应用的执行方式，发现数据量、节点数和任务数是影响其效率的主要因素；其次，探讨以上因素对应用效率的影响；最后，通过实验得出在数据量一定的情况下，增加节点数不会明显提高应用的执行效率，反而极大地增加执行成本；当任务数接近节点数时，应用的执行效率较高、成本较低。该结论为云环境中类似MapReduce的数据分布并行应用的效率优化提供借鉴，并为用户租用云资源提供参考。

基于多尺度量子谐振子算法的云计算任务调度

韩虎, 王鹏, 程琨, 李波

2017, 37(7): 1888-1892. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1888

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合理地分配虚拟计算资源以进行有效的任务调度是云计算中的一个核心问题。为了更好地利用虚拟计算资源，高效地完成服务需求，提出了一种基于多尺度量子谐振子算法（MQHOA）的任务调度算法。首先，该算法将每一个调度方案当成一个采样位置，利用高斯采样的随机性在当前尺度下搜索局部最优解；其次，判断算法是否处于能级稳定状态，如果稳定，则进入能级降低过程，最坏的调度方案将被替换；最后，算法进入尺度下降的过程，算法由全局搜索过渡到局部搜索，迭代多次之后，算法停止并输出找到的最优结果。通过在CloudSim平台上进行仿真实验，与现有的先来先服务（FCFS）算法和粒子群优化（PSO）算法对比，MQHOA总任务完成时间减少10%以上，负载不均值下降0.4以上。实验结果表明，基于MQHOA的任务调度算法能够快速收敛，有良好的全局收敛性和自适应能力，在云计算任务调度过程中，能够起到减少总任务完成时间和均衡负载的作用。

回溯搜索优化改进矩阵填充的高效位置指纹库构建

李丽娜, 李文浩, 尤洪祥, 王越

2017, 37(7): 1893-1899. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1893

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针对基于信号强度指示（RSSI）的位置指纹定位过程中用于其离线位置指纹库构建的全采法采集工作量较大、位置指纹库构建效率较低、而插值法通常精度有限等问题，提出一种基于回溯搜索优化算法改进奇异值阈值（SVT）矩阵填充（MC）算法的离线位置指纹库高效构建方法。首先，利用定位区域内采集到的部分参考点的位置指纹数据建立低秩矩阵填充模型；然后通过基于奇异值阈值的低秩矩阵填充算法来求解该模型，进而快速准确重构出完整的位置指纹数据库；同时，针对传统矩阵填充算法最优解模糊及平滑性欠佳的问题，引入回溯搜索优化算法，以核范数最小建立适应度函数，对矩阵填充算法的寻优过程进行改进，进一步提高了求解精度。实验结果表明，利用所提方法构建的位置指纹库与实际采集的位置指纹库之间的平均误差仅为2.7054 dB，平均定位误差仅相差0.0863 m，但却节约了近50%的离线采集工作量。上述结果表明所提算法用于离线位置指纹库构建可以在保证精度的基础上，有效降低离线采集阶段的工作量，显著提高位置指纹库构建效率，在一定程度上提高位置指纹定位方法的实用性。

基于Spark的ItemBased推荐算法性能优化

廖彬, 张陶, 国冰磊, 于炯, 张旭光, 刘炎

2017, 37(7): 1900-1905. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1900

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MapReduce计算场景下，复杂的大数据挖掘类算法通常需要多个MapReduce作业协作完成，但多个作业之间严重的冗余磁盘读写及重复的资源申请操作，使得算法的性能严重降低。为提高ItemBased推荐算法的计算效率，首先对MapReduce平台下ItemBased协同过滤算法存在的性能问题进行了分析；在此基础上利用Spark迭代计算及内存计算上的优势提高算法的执行效率，并实现了基于Spark平台的ItemBased推荐算法。实验结果表明：当集群节点规模分别为10与20时，算法在Spark中的运行时间分别只有MapReduce中的25.6%及30.8%，Spark平台下的算法相比MapReduce平台，执行效率整体提高3倍以上。

基于Spark的人工蜂群改进算法

翟光明, 李国和, 吴卫江, 洪云峰, 周晓明, 汪静

2017, 37(7): 1906-1910. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1906

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针对人工蜂群（ABC）算法求解组合优化问题时效率低的问题，提出了基于Spark云计算框架的并行ABC改进算法。首先，将蜂群划分为子蜂群并将蜂群构造为弹性分布式数据集，子蜂群使用广播机制交换优秀个体；然后，采用一系列转换算子，实现蜜蜂寻找解过程的并行化；最后，用万有引力质量计算代替轮盘赌概率计算，减少计算量。通过旅行商问题（TSP）求解说明了算法的可行性。实验结果表明：对比标准ABC算法，所提算法加速比最大达到3.24；对比未改进的并行ABC算法，该算法收敛速度提高约10%。所提算法在复杂问题求解方面优势更加明显。

基于多核计算环境的地貌晕渲并行算法

韩李涛, 刘海龙, 孔巧丽, 阳凡林

2017, 37(7): 1911-1915. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1911

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针对现有地貌晕渲算法多是基于单核单线程编程模式从而导致计算效率较低的问题，提出利用多核并行计算模式对现有地貌晕渲算法进行并行化改进。首先，通过格网分割方式对原始数字高程模型（DEM）数据进行分割从而实现数据分块；其次，利用.NET环境下的Parallel类对分块数据进行并行晕渲处理，得到各个分块数据的晕渲结果；最后，对各个分块数据的晕渲图像进行拼接，从而得到完整的地貌晕渲图像。实验结果表明：并行化改进算法的计算效率明显高于现有单核单线程地貌晕渲算法，且参与计算核数与晕渲效率基本上呈线性增长关系；同时，分析发现地貌晕渲的立体真实感与光源参数的设置极其相关。

基于并行度最大化的多目标优化任务划分算法

袁开坚, 张兴明, 高彦钊

2017, 37(7): 1916-1920. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1916

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针对可重构系统硬件任务划分并行度最大问题，提出一种基于并行度最大的多目标优化任务划分算法。首先，该算法在满足可重构硬件面积资源和合理依赖关系的约束下，按广度优先的遍历方式搜索待划分的操作节点；然后，着重考虑执行延迟对于系统完成时间的影响，将块内操作节点的并行度最大化；最后，在减少碎片面积和不增加块间连接边数的原则下接受新的节点，否则就结束一个块划分。实验结果表明，与现有的基于层划分（LBP）和基于簇划分（CBP）两种算法相比，提出的算法获得了最大的块内操作并行度，同时还减少了划分块数和块间的连接边数。

车联网轨迹隐私保护研究进展

张春花, 臧海娟, 薛小平, 张芳, 陈康强, 冯丽娟

2017, 37(7): 1921-1925. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1921

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轨迹隐私保护对车联网（IoV）的发展至关重要，归纳和分析现有研究方法有重要意义。车联网轨迹隐私保护思想有轨迹模糊、假名更换和轨迹加密等3类，实现方法分别有基于用户真实轨迹的方法和基于哑元轨迹的方法、基于混合区域的方法和基于路径混淆的方法、基于私密信息检索（PIR）协议的方法和基于空间转换的方法。首先，介绍和归纳了研究背景和常见攻击等车联网轨迹隐私保护关键问题；然后，从方法思想、科学问题、方法演进等方面详细综述了现有车联网轨迹隐私保护方法，并阐述了需深入研究的难题；在此基础上，总结了代表性方案的隐私保护度、抗攻击性、复杂度等性能指标；最后展望了车联网轨迹隐私保护的未来研究方向。

基于布谷鸟搜索优化BP神经网络的网络安全态势评估方法

谢丽霞, 王志华

2017, 37(7): 1926-1930. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1926

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针对现有基于神经网络的网络安全态势评估方法效率低等问题，提出基于布谷鸟搜索（CS）优化反向传播（BP）神经网络（CSBPNN）的网络安全态势评估方法。首先，根据态势输入指标数和输出态势值确定BP神经网络（BPNN）的输入输出节点数，根据经验公式和试凑法计算出隐含层节点数；然后，随机初始化各层的连接权值和阈值，使用浮点数编码方式将权值与阈值编码成布谷鸟；最后，使用CS算法对权值和阈值进行优化，得到用于态势评估的CSBPNN模型并对其进行训练，将网络安全态势数据输入到CSBPNN模型中，获取网络的安全态势值。实验结果表明，与BPNN和遗传算法优化BP神经网络方法相比，基于CSBPNN的网络安全态势评估方法的迭代代数分别减少943和47且预测精度提高8.06个百分点和3.89个百分点，所提方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度。

基于B⁺树的动态数据持有性证明方案

李昊宇, 张龙军, 李庆鹏

2017, 37(7): 1931-1935. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1931

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针对云存储环境下的数据持有性证明（PDP）方案效率较低、不能很好支持全动态更新的问题，设计了一种基于B⁺树的动态数据持有性证明方案。该方案引入双线性对技术和数据版本表，支持用户进行数据块级的细粒度动态操作并能保护用户的数据隐私。通过优化系统模型并设计节点索引值，使第三方检测机构能识别错误数据并进行精确定位。理论分析及实验结果表明，与基于Merkel哈希树（MHT）的方案相比，所提方案能够显著降低系统构造认证数据结构的时间开销，并且简化了动态更新过程，提高了第三方检测机构的验证效率。

人眼视觉特性与SIFT相结合的视频双水印算法

陈淑琴, 李智, 程欣宇, 高奇

2017, 37(7): 1936-1942. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1936

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针对视频水印容易遭受几何攻击以及水印的鲁棒性与透明性的平衡问题，提出一种基于人眼视觉特性与尺度不变特征变换（SIFT）相结合的抗几何攻击视频双水印算法。首先获取视频序列中人眼视觉掩蔽阈值作为水印的最大嵌入强度。其次，将视频帧进行离散小波变换（DWT），对中高频子带系数提出基于视频运动信息的自适应水印算法；针对低频子带，提出基于小波低频系数统计特性的抗几何攻击视频水印算法。最后，以SIFT作为触发器判断视频帧是否遭受几何攻击，对遭受几何攻击的视频帧利用SIFT的尺度与方向不变性进行校正，并对校正后的视频帧提取水印信号；针对非几何攻击的视频帧，直接利用中高频提取算法。所提算法与实时性视频水印算法——基于小波域直方图的视频水印（VW-HDWT）算法比较，峰值性噪比值（PSNR）提高了7.5%；与基于特征区域的水印算法相比，水印嵌入容量提高约10倍。实验结果表明，在保证水印透明度较好的情况下，所提算法对常规几何攻击具有较强的鲁棒性。

基于鲁棒主成分分析的智能电网虚假数据注入攻击

田继伟, 王布宏, 尚福特

2017, 37(7): 1943-1947. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1943

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基于主成分分析（PCA）的盲攻击策略仅对具有高斯噪声的测量数据有效，在存在异常值的情况下，上述攻击策略将被传统的坏数据检测模块检测。针对异常值存在的问题，提出一种基于鲁棒主成分分析（RPCA）的盲攻击策略。首先，攻击者收集含有异常值的测量数据；然后，通过基于交替方向法（ADM）的稀疏优化技术从含有异常值的测量数据中分离出异常值和真实的测量数据；其次，对真实测量数据进行PCA，得到系统的相关信息；最后，利用获得的系统信息构造攻击向量，并根据得到的攻击向量注入虚假数据。该攻击策略在IEEE 14-bus系统上进行了测试，实验结果表明，在异常值存在的情况下，传统的基于PCA的攻击方法将被坏数据检测模块检测，而所提方法基于鲁棒PCA的攻击策略能够躲避坏数据检测模块的检测。该策略使得在异常值存在的情况下虚假数据注入攻击（FDIA）仍然能够成功实施。

基于稀疏随机矩阵的再生码构造方法

徐志强, 袁德砦, 陈亮

2017, 37(7): 1948-1952. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1948

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针对已有的再生码编码方案的运算是基于有限域GF（q）、运算复杂度高、效率低的问题，提出了一种将GF（2）上的稀疏随机矩阵和乘积矩阵框架相结合的再生码构造方法。首先，将文件数据矩阵式排布后根据编码矩阵进行行异或运算；其次，节点失效后，参与帮助节点根据失效节点的编码向量编码本地数据并发送至修复节点；最后，修复节点根据接收到的数据译码出失效节点原有的数据。实验结果表明修复带宽至多只有传统纠删码修复方案的1/10，相比基于传统范德蒙编码矩阵的再生码，编码速率提升了70%，译码恢复速率提升了50%，方便了再生码在大规模存储系统中的应用。

轻量级分组密码SIMON代数故障攻击

马云飞, 王韬, 陈浩, 黄长阳

2017, 37(7): 1953-1959. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1953

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针对SIMON现有故障攻击中存在的故障深度小、手工推导复杂等问题，给出一种代数故障攻击（AFA）方法。首先给出SIMON核心运算‘&’代数表示方法并构建全轮正确加密代数方程组；其次注入故障并将故障信息表示为代数方程，提供故障已知和故障未知两种模型，给出两种模型故障表示方法；最后利用CryptoMinisat-2.9.6解析器求解方程组恢复密钥。实验结果表明：利用单比特故障对SIMON32/64进行攻击，故障位置选取第26轮，故障已知和未知模型仅需5个和6个故障即可恢复全轮密钥；利用n比特宽度故障对SIMON128/128进行攻击，故障位置选取第65轮，两种模型均只需2个故障即可恢复全轮密钥。此外，对比故障已知和未知模型发现，随故障数递增密钥求解时间的决定因素将由故障信息量变为方程组计算量。

基于多视图特征投影与合成解析字典学习的图像分类

冯辉, 荆晓远, 朱小柯

2017, 37(7): 1960-1966. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1960

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针对目前存在的合成解析字典学习方法不能有效地消除同类样本之间的差异性和忽略了不同特征对分类的不同影响的问题，提出了一种基于多视图特征投影与合成解析字典学习（MFPSDL）的图像分类方法。首先，在合成解析字典学习过程中为每种特征学习不同的特征投影矩阵，减小了类内样本间的差异对识别带来的影响；其次，对合成解析字典添加鉴别性的约束，使得同类样本具有相似的稀疏表示系数；最后通过为不同类型的特征学习权重，充分地融合多种特征。在公开人脸数据库（LFW）和手写体识别数据库（MNIST）上进行多项对比实验，MFPSDL方法在LFW和MNIST数据库上的训练时间分别为61.236 s和52.281 s，MFPSDL方法相比Fisher鉴别字典学习（FDDL）、类别一致的K奇异值分解（LC-KSVD）、字典对学习（DPL）等字典学习方法，在LFW和MNIST上的识别率提高了至少2.15和2.08个百分点。实验结果表明，所提方法在保证较低的时间复杂度的同时，获得了更好的识别效果，适用于图像分类。

基于改进遗传算法的餐厅服务机器人路径规划

徐林, 范昕炜

2017, 37(7): 1967-1971. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1967

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针对遗传算法（GA）易产生早熟现象和收敛速度慢的问题，提出了一种基于传统遗传算法（TGA）的改进遗传算法——HLGA，用于实际餐厅服务机器人的路径规划。首先，通过基于编辑距离的相似度方法对拟随机序列产生的初始种群进行优化；其次，采用自适应算法的改进交叉概率和变异概率调整公式，对选择操作后的个体进行交叉、变异操作；最后，计算具有安全性评价因子函数的个体适应度值，进一步对比、迭代得到全局最优解。理论分析和Matlab仿真表明，与TGA和基于个体相似度改进的自适应遗传算法（ISAGA）相比，HLGA的运行时间分别缩短了6.92 s和1.79 s，且规划的实际路径更具有安全性和平滑性。实验结果表明HLGA在实际应用中能有效提高路径规划质量，同时缩小搜索空间、减少规划时间。

一类适应度函数的遗传算法编码

朱春媚, 莫鸿强

2017, 37(7): 1972-1976. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1972

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针对在探讨适应度函数的周期性特点与整数编码元数之间的关联特性时，一阶积木块数量对编码性能的评价不一定成立的问题，提出以累积逃脱概率（AEP）作为遗传算法（GA）编码性能的评价指标，对以频率为正整数m的整数次幂的正弦函数为基函数线性组合构成的适应度函数编码展开研究。首先给出了该类适应度函数的一般形式和m进制整数编码的含义；然后介绍了AEP的定义，并根据函数特点制定了AEP的计算方法；最后分析比较了该类适应度函数在不同整数编码下的AEP，指出其采用m元整数编码时更容易进化。仿真结果表明，该类适应度函数采用m元整数编码时，其最终优化结果和群体适应度均值的上升时间皆明显优于其他编码，反映了AEP能有效评价编码的性能，并再次验证了对于该类适应度函数m元整数编码优于非m元整数编码的结论。

符号序列多阶Markov分类

程铃钫, 郭躬德, 陈黎飞

2017, 37(7): 1977-1982. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1977

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针对基于固定阶Markov链模型的方法不能充分利用不同阶次子序列结构特征的问题，提出一种基于多阶Markov模型的符号序列贝叶斯分类新方法。首先，建立了基于多阶次Markov模型的条件概率分布模型；其次，提出一种附后缀表的n-阶子序列后缀树结构和高效的树构造算法，该算法能够在扫描一遍序列集过程中建立多阶条件概率模型；最后，提出符号序列的贝叶斯分类器，其训练算法基于最大似然法学习不同阶次模型的权重，分类算法使用各阶次的加权条件概率进行贝叶斯分类预测。在三个应用领域实际序列集上进行了系列实验，结果表明：新分类器对模型阶数变化不敏感；与使用固定阶模型的支持向量机等现有方法相比，所提方法在基因序列与语音序列上可以取得40%以上的分类精度提升，且可输出符号序列Markov模型最优阶数参考值。

基于社会选择理论的在线服务评价

李威, 付晓东, 刘骊, 刘利军

2017, 37(7): 1983-1988. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1983

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用户评价标准不一致和偏好不一致导致网络空间中的在线服务之间不具备公正的可比较性，从而用户难以选择到满意的在线服务，因此，提出了基于社会选择理论计算在线服务优劣的排序方法。首先，根据用户给出的用户-服务评价矩阵构建群体偏好矩阵；然后，基于群体偏好矩阵和Kemeny社会选择函数构建0-1整数规划模型；最后，通过求解该模型可得到服务的最优排序结果。该方法聚合个体偏好为群体偏好，决策符合群体大多数人的偏好且与个体偏好保持最大的一致性。通过理论分析和实验验证了该方法的合理性和有效性。实验结果表明，该方法能有效地解决在线服务之间的不可比较性问题，实现在线服务的优劣排序，并可以有效抵制推荐攻击，具有较强的抗操纵性。

多特征量对数回归的火焰快速识别算法

席廷宇, 邱选兵, 孙冬远, 李宁, 李传亮, 王高, 鄢玉

2017, 37(7): 1989-1993. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1989

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为了提高实时视频监控中火焰识别率和降低误识率，提出了一种基于多特征量对数回归模型的火焰快速识别算法。首先，根据火焰的色度特征进行图像分割，通过运动目标与参考图像差分运算获取火焰候选区域（CFR）；然后提取候选区域的面积变化率、圆形度、尖角个数以及质心位移等特征量，建立火焰的对数回归快速识别模型；其次采用美国国家标准与技术研究院（NIST）、仁荷大学计算机视觉实验室（ICV）和基于计算机视觉的火灾探测（VisiFire）实验库以及自制蜡烛、纸燃烧火焰中的火焰和非火焰图像中的300幅进行参数学习；最后选取实验数据库中8段视频共11071幅图像进行识别算法检验。测试结果表明，所提算法的真正率（TPR）达到93%、真负率（TNR）达到98%，识别平均用时0.058 s/帧。所提算法识别速度快且识别率高，可以应用于嵌入式实时图像火焰识别。

基于主动学习不平衡多分类AdaBoost算法的心脏病分类

王莉莉, 付忠良, 陶攀, 胡鑫

2017, 37(7): 1994-1998. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1994

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针对不平衡分类中小类样本识别率低问题，提出一种基于主动学习不平衡多分类AdaBoost改进算法。首先，利用主动学习方法通过多次迭代抽样，选取少量的、对分类器最有价值的样本作为训练集；然后，基于不确定性动态间隔的样本选择策略，降低训练集的不平衡性；最后，利用代价敏感方法对多分类AdaBoost算法进行改进，对不同的类别给予不同的错分代价，调整样本权重更新速度，强迫弱分类器"关注"小类样本。在临床经胸超声心动图（TTE）测量数据集上的实验分析表明：与多分类支持向量机（SVM）相比，心脏病总体识别率提升了5.9%，G-mean指标提升了18.2%，瓣膜病（VHD）识别率提升了0.8%，感染性心内膜炎（IE）（小类）识别率提升了12.7%，冠心病（CAD）（小类）识别率提升了79.73%；与SMOTE-Boost相比，总体识别率提升了6.11%，G-mean指标提升了0.64%，VHD识别率提升了11.07%，先心病（CHD）识别率提升了3.69%。在TTE数据集和4个UCI数据集上的实验结果表明，该算法在不平稳多分类时能有效提高小类样本识别率，并且保证其他类别识别率不会大幅度降低，综合提升分类器性能。

基于分类与回归混合模型的人脸年龄估计方法

赵一丁, 田森平

2017, 37(7): 1999-2002. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.1999

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针对现有人脸年龄数据库样本数量少、各年龄段分布不均匀的问题，提出了一种基于分类与回归混合模型的人脸年龄估计方法。该方法主要包含两个方面：特征学习和估计模式。在特征学习方面，利用已有的深度卷积神经网络（CNN），先在粗糙年龄标注数据集上预训练，再在现有的精确年龄标注数据库上微调，分别得到一个年龄段判别模型和两个年龄估计模型；在估计模式方面，该方法采用由粗到细的策略：首先，将人脸分入青少年、中年、老年和两个重叠区域这五个年龄段；然后，对于青少年和老年采用分类模型估计，对于中年采用回归模型估计，对于重叠区域采用两个模型估计的均值。所提方法在测试集上的平均绝对误差（MAE）为2.56。实验结果表明该方法受不同肤色和性别的影响较小，有较低的误差。

融合分支定界的可变形部件模型的行人检测

柴恩惠, 智敏

2017, 37(7): 2003-2007. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2003

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针对可变形部件模型（DPM）算法在行人检测领域中的检测精度高，但由于在特征提取和行人定位两步中的计算量过大，导致检测速度过慢而不能应用于实时行人检测的问题，提出了一种融合分支定界算法和级联检测算法的可变形部件模型（BBCDPM）算法。首先，选取梯度方向直方图（HOG）特征作为描述人体目标的特征，从而生成特征金字塔；然后，进行可变形部件模型的建模，并使用隐变量支持向量机（LSVM）对模型进行训练；同时，为了提高行人检测的准确度，将传统可变形部件模型算法中的5个部件模型增加到了8个；最后，在利用了级联检测算法简化检测模型的基础上，结合了分支定界算法寻找最大值，排除大量不可能的对象假设，完成对行人目标的定位和检测。在INRIA数据集上进行了实验，结果表明，与传统DPM算法相比，该算法将准确率提高了12个百分点，且大幅提高了行人检测与识别的速度。

低小慢无人机降落野外场景识别方法

叶利华, 王磊, 赵利平

2017, 37(7): 2008-2013. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2008

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针对低小慢无人机野外飞行场景复杂自主降落场景识别问题，提出了一种融合局部金字塔特征和卷积神经网络学习特征的野外场景识别算法。首先，将场景分为4×4和8×8块的小场景，使用方向梯度直方图（HOG）算法提取所有块的场景特征，所有特征首尾连接得到具有空间金字塔特性的特征向量。其次，设计一个针对场景分类的深度卷积神经网络，采用调优训练方法得到卷积神经网络模型，并提取深度网络学习特征。最后，连接两个特征得到最终场景特征，并使用支持向量机（SVM）分类器进行分类。所提算法在Sports-8、Scene-15、Indoor-67以及自建数据集上较传统手工特征方法的识别准确率提高了4个百分点以上。实验结果表明，所提算法能有效提升降落场景识别准确率。

基于卷积神经网络的车牌字符识别

董峻妃, 郑伯川, 杨泽静

2017, 37(7): 2014-2018. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2014

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车牌字符识别是智能车牌识别系统中的重要组成部分。针对车牌字符类别多、背景复杂影响正确识别率的问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的车牌字符识别方法。首先对车牌字符图像进行大小归一化、去噪、二值化、细化、字符区域居中等预处理，去除复杂背景，得到简单的字符形状结构；然后，利用所提出的CNN模型对预处理后的车牌字符集进行训练、识别。实验结果表明，所提方法能够达到99.96%的正确识别率，优于其他三种对比方法。说明所提出的CNN方法对车牌字符具有很好的识别性能，能满足实际应用需求。

支持多工具协同的流程管理系统的设计与实现

杨涛, 石琳, 宋梦蝶, 李守斌, 王青

2017, 37(7): 2019-2026. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2019

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软件开发流程中越来越依赖各种计算机辅助软件（CAS）。在使用多种工具的情况下，会遇到开发流程不可定制、流程数据不一致和流程管理效率低等问题。针对这些问题提出了一个支持多工具协同工作的软件开发过程管理系统。通过分析软件开发过程，研究支持快速迭代、偏向流程管理的软件工程开发模式，结合工作流思想设计分层架构的软件开发过程管理系统。该系统经过严格的测试用例检测，在设计的576个测试用例下通过率达到85%，能够完成工具协同的大部分需求，包括流程可定义、保持数据一致和开发流程管理。该系统在7个软件开发组，共约200人的规模下推广试用。根据管理组、开发组和测试组的反馈结果，该系统比传统方式节省了每周例会的时间，方便了开发任务的管理，从而提高了开发效率。

基于SaaS的ERP云服务平台UML profile建模与描述

王震, 蒋哲远

2017, 37(7): 2027-2033. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2027

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针对当前商业环境中传统企业资源计划（ERP）系统的低开放性、低拓展性和高成本等问题，提出了一种基于软件即服务（SaaS）模式的ERP系统建模方法。首先，利用UML的拓展机制，对原语扩充，得到新的原语集UML profile；其次，建立等效元模型，通过对象约束语言（OCL）保证语义的无二义性；最后，通过应用图、操作字典、物理图和拓扑图组成的模型框架对云ERP系统进行描述，实现云ERP系统的文档化。该方法专注于模块化设计，所有阶段均采用统一的可视化元模型。根据建模需求，在企业架构（EA）平台上采用所提方法成功建立了基于SaaS的云ERP模型，验证了所提建模方法的有效性。理论分析及建模结果表明，该方法确保了模型间的互操作性和一致性，提高了ERP系统的可成长性。

基于多Agent的实时自适应数据判读方法

王静, 王春梅, 智佳, 杨甲森, 陈托

2017, 37(7): 2034-2038. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2034

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针对目前已有数据判读方法在有效载荷地面集成测试中不适应测试环境变化、实时判读不连续、错误率高的问题，提出一种基于多Agent框架的实时自适应判读（MARAD）方法。首先，依据"感知-决策-执行"的设计理念，构建四个具有独立任务又互相协同工作的智能Agent，以适应测试环境的改变；其次，采用面向活动建模的方式，以C语言集成产生式系统（CLIPS）作为推理机，取消判读规则对测试序列的依赖，保证判读过程的连续性；最后，在判读规则中引入容错机制，在不改变正确性的前提下减少误判和漏判。测试验证结果表明，在判读数据相同的条件下，MARAD方法的实时判读结果与已有的状态模型方法的三次事后判读的均值结果相比，参数漏判率均为0%，但活动误判率降低10.54个百分点；与人工判读相比，参数漏判率降低5.97个百分点，活动误判率降低3.02个百分点，且无需人员参与判读。所提方法能够有效提高判读系统的自适应测试环境能力、实时判读的持续性和正确性。

基于活跃度的众包工作者信誉模型

严俊, 库少平, 喻楚

2017, 37(7): 2039-2043. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2039

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针对现有众包系统不能有效地控制众包交互过程中工作者的活跃积极性和任务完成质量的问题，提出了一种基于活跃度的工作者信誉模型来实现众包平台的质量控制。该模型改进了平均信誉模型，从工作者活跃度和历史信誉值的角度提出了活跃因子和历史因子的概念。首先根据众包工作者最近30 d内参与众包活动的天数计算工作者的活跃因子；然后根据历史因子计算众包工作者的历史信誉值；最后根据计算出来的活跃因子和历史信誉值计算基于活跃度的工作者信誉值，以衡量众包工作者的工作能力。理论分析和测试实验结果表明：与平均信誉模型相比，根据基于活跃度的工作者信誉模型选取的众包工作者在任务完成质量上提高了4.95%，在任务完成时间上减少了25.33%；与基于证据理论信任模型相比，在任务完成质量上提高了6.63%，在任务完成时间上减少了25.11%。实验结果表明，基于活跃度的工作者信誉模型在实际众包项目中能够有效提高众包任务的完成质量，减少众包任务的完成时间。

大数据可视化的挑战与最新进展

崔迪, 郭小燕, 陈为

2017, 37(7): 2044-2049. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2044

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大数据的来临增强了可视化的重要性。可视化分析挖掘人类对于信息的认知能力与优势，将人、机有机融合，借助人机交互高效洞悉大数据背后的信息与规律，是大数据分析的重要方法。针对大数据数据量大、维度高、多来源、多形态等特点论述了大规模数据、流数据、非结构和异构数据的可视化方法。首先讨论了大规模数据的可视化技术：1）采用分而治之的原则将大问题分解成较小的任务并采用并行处理的方式解决以提高处理的速度；2）通过聚合、采样、多分辨表示的方法进行数据约简；3）针对高维数据选择若干个视图，在多个角度下生成不同的可视化结果。然后针对监控型、叠加型两类流数据探讨了流数据的可视化过程。最后阐述了非结构化数据以及异构性数据的可视化技术。总之，可视化能够克服计算机自动化分析方法的劣势与不足，整合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力，有效地洞悉大数据背后的信息与智慧，但其理论研究成果也非常有限，同时面临着数据规模大、动态变化、维度高、多源异构等方面的挑战，这些也逐渐成为今后的大数据可视化研究的热点与方向。

大规模网格模型间的快速视觉布尔运算

杨张龙, 陈明

2017, 37(7): 2050-2056. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2050

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为了解决产品设计阶段中大规模网格模型间的布尔运算无法实现立等可得的速度瓶颈，提出了一种新算法。该算法利用离散化采样获得射线段点云模型，将三角面片间的3D布尔运算转换为射线段间的1D布尔运算，对相交处的交点进行高精度的求解和插值处理，使得布尔运算速度大为提高，从而大大提升复杂拓扑结构的产品设计效率。通过该算法所获得射线段点云模型可获得等同于基于三角网格的渲染效果，该方法可进行工程应用。

三维扫描测头精确跟踪的摄影测量方法

刘虹, 王文祥, 李维诗

2017, 37(7): 2057-2061. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2057

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针对传统三维扫描测量机器人依赖于机器人的定位精度从而难以实现高精度测量的问题，提出了一种三维扫描测头精确跟踪定位的摄影测量方法。首先，搭建由多个工业摄像机构成的测头跟踪系统，并在机器人的扫描测头上粘贴编码标志点；然后，对摄像机进行高精度标定，求解出摄像机内外参数；其次，多摄像机同步采样，对图像中的标志点依据编码原理进行匹配，并求出投影矩阵；最终，求解出编码标志点在空间中的三维坐标，实现三维扫描测头的跟踪定位。实验结果表明，标志点定位在距离上的平均误差为0.293 mm，在角度上的平均误差为0.136°，算法精度在合理范围之内。采用该摄影测量方法可以提高扫描测头的定位精度，从而实现高精度测量。

基于梯形棋盘格的摄像机和激光雷达标定方法

贾子永, 任国全, 李冬伟, 程子阳

2017, 37(7): 2062-2066. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2062

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针对无人车（UGV）自主跟随目标车辆检测过程中需要对激光雷达（LiDAR）数据和摄像机图像进行信息融合的问题，提出了一种基于梯形棋盘格标定板对激光雷达和摄像机进行联合标定的方法。首先，利用激光雷达在梯形标定板上的扫描信息，获取激光雷达安装的俯仰角和安装高度；然后，通过梯形标定板上的黑白棋盘格标定出摄像机相对于车体的外参数；其次，结合激光雷达数据点与图像像素坐标之间的对应关系，对两个传感器进行联合标定；最后，综合激光雷达和摄像机的标定结果，对激光雷达数据和摄像机图像进行了像素级的数据融合。该方法只要让梯形标定板放置在车体前方，采集一次图像和激光雷达数据就可以满足整个标定过程，实现两种类型传感器的标定。实验结果表明，该标定方法的平均位置偏差为3.5691 pixel，折算精度为13 μm，标定精度高。同时从激光雷达数据和视觉图像融合的效果来看，所提方法有效地完成激光雷达与摄像机的空间对准，融合效果好，对运动中的物体体现出了强鲁棒性。

图像插值的一个变指数变分模型

詹毅, 李梦

2017, 37(7): 2067-2070. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2067

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为了消除插值图像在边缘的锯齿现象、在平坦区域的分块现象，提出了一种变指数变分模型的图像插值方法。通过对变指数变分模型扩散特性的研究，引入了一个满足插值扩散特性的指数函数。指数函数中的两个参数实现两方面的功能：一个参数控制扩散强度从而减小图像边缘宽度，另一个控制平滑强度从而保持细小的纹理。这个新的变指数变分模型使总变差（TV）模型沿着图像轮廓方向扩散消除锯齿现象，而热扩散在图像平坦区域起光滑作用消除分块现象。数值实验结果显示，该方法能很好地重建插值图像的边缘。与Chen等的方法（CHEN Y M， LEVINE S， RAO M. Variable exponent， linear growth functionals in image restoration. SIAM Journal on Applied Mathematics， 2006， 66（4）： 1383-1406）以及鲁棒软决策插值方法相比，所提方法对细微纹理的保持有明显的视觉效果改善，平均结构相似度（MSSIM）指标提高0.03左右。该模型对进一步研究符合具体图像处理任务的变指数变分模型具有一定的探索意义，对图像网络传输、打印等具有很强的实际应用价值。

基于倒数函数谱残差的显著对象探测和提取方法

陈文兵, 鞠虎, 陈允杰

2017, 37(7): 2071-2077. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2071

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针对"中心-周围"的显著对象探测方法频繁出现探测或提取对象不完整、边界不平滑以及其9级金字塔下采样的冗余问题，提出一种基于倒数函数-谱残差（RFSR）的显著对象探测方法。首先，利用灰度图像与其对应的高斯低通滤波的差代替"中心-周围"方法中灰度图像标准化，并减少高斯金字塔至6级以降低冗余；其次，利用倒数函数滤波器代替Gabor滤波器提取局部方向信息；接着，利用谱残差方法提取图像的谱特征；最后，将这三个特征经过适当融合生成最终显著图。在两个常用基准数据集上的实验结果表明，所提方法在准确率（precision）、召回率（recall）及F-measure等指标上均比"中心-周围"及谱残差模型有明显提高，其为进一步图像分析、对象识别及基于显著视觉关注的图像检索等理论及应用研究奠定了基础。

基于图像分割的非局部均值去噪算法

徐苏, 周颖玥

2017, 37(7): 2078-2083. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2078

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针对传统非局部均值（NLM）算法的滤波参数非自适应及去噪后边缘易模糊的缺点，提出一种基于图像分割的非局部均值去噪算法。该算法分为两个阶段：第一阶段根据噪声大小及图像纹理自适应确定滤波参数的值，并采用传统非局部均值算法得到去噪结果图；第二阶段根据像素点方差的不同，将该去噪结果图分为细节区域和背景区域，再对属于不同区域的图像块分别去噪，同时为了更有效地去除噪声，还采用了反向投影的方式，充分利用了第一阶段方法噪声中残留的结构信息。实验结果表明，与传统非局部均值算法及其三种改进算法相比，所提算法的峰值信噪比（PSNR）及结构相似性（SSIM）更高，纹理细节和边缘结构更完整，图像更清晰，本真信息保留更完整。

正则化超分辨率重建过程的自适应阈值去噪

彭政, 陈东方, 王晓峰

2017, 37(7): 2084-2088. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2084

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为了提高正则化超分辨率技术在噪声环境下的重建能力，对广义总变分（GTV）正则超分辨率重建进行了扩展研究，提出了一种自适应阈值去噪的方法。首先，根据GTV正则超分辨率重建算法进行迭代重建；然后，利用推导出的自适应阈值矩阵，对每次迭代产生的代价矩阵进行阈值划分，小于阈值的对应像素点继续迭代，大于阈值的对应像素点被截断后重新插值并不再参与本轮迭代；最后，程序达到收敛条件时输出重建结果。实验结果表明，通过与单一GTV正则重建和自适应参数的方法相比，自适应阈值去噪的方法提高了收敛速度和重建图像的质量，使正则化超分辨率技术在噪声环境下有更好的重建能力。

基于支持向量机的连续超声图像集分割算法

刘俊, 李鹏飞

2017, 37(7): 2089-2094. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2089

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针对传统的支持向量机（SVM）模型对连续超声图像集进行分割时需要为图像集中每张图片提取样本点来建立分割模型的问题，提出了一个对整个连续超声图像集的统一的SVM分割模型。首先，从图像的灰度直方图中提取灰度特征作为表征图像集中图像连续性的特征；其次，从图像集中选取部分图像作为样本，并从中提取像素点的灰度特征；最后，将各像素点的灰度特征与各像素点所在图像中表征图像集连续性的特征相结合，用SVM的方法训练出分割模型对整个图像集进行分割。实验结果表明，与传统SVM分割方法相比，新模型在面对大量的有连续变化的图像集的分割问题上，大幅地减少了人工选取样本点的工作量，并且在分割的准确率上也有保证。

基于轨道约束的空间目标球面网格索引及区域查询应用

吕亮, 施群山, 蓝朝桢, 陈宇, 刘一萍, 梁静

2017, 37(7): 2095-2099. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2095

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针对海量、高速运动的空间目标检索查询效率低的问题，提出一种基于轨道约束的空间目标球面网格索引构建方法。该方法利用地球惯性系下空间目标轨道相对稳定的特性，通过维护球面剖分网格内途经的空间目标列表，实现了对高速运动目标的稳定索引。在此基础上，提出基于目标球面网格索引的区域查询应用方案，首先，依据一定步长离散查询时段；然后，计算查询区域在惯性空间的边界点坐标并确定交叉网格；其次，提取网格中的空间目标，计算并判断目标与区域的位置关系；最后，递归查询整个时段，实现空间目标过境查询分析。仿真实验中，传统逐目标查询方法耗时与目标数量线性正相关而与区域大小无关，单目标平均耗时0.09 ms；与之相比，所提方法用时随区域面积减小呈线性递减，区域格网数小于2750时，时间效率高于对比方法，且能够维持相当的准确率。实验结果表明，该方法在实际区域应用中可以有效提升查询的效率。

基于词句协同排序的单文档自动摘要算法

张璐, 曹杰, 蒲朝仪, 伍之昂

2017, 37(7): 2100-2105. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2100

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对于节录式自动摘要需要从文档中提取一定数量的重要句子，以生成涵盖原文主旨的短文的问题，提出一种基于词句协同排序的单文档自动摘要算法，将词句关系融入以图排序为基础的句子权重计算过程中。首先给出了算法中词句协同计算的框架；然后转化为简洁的矩阵表示形式，并从理论上证明了收敛性；最后进一步通过去冗余方法提高自动摘要的质量。真实数据集上的实验表明，基于词句协同排序的自动摘要算法较经典的TextRank算法在Rouge指标上提升13%~30%，能够有效提高摘要的生成质量。

基于出租车轨迹数据的最优路径规划方法

戚欣, 梁伟涛, 马勇

2017, 37(7): 2106-2113. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2106

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针对传统的路径规划算法并不一定能计算得到现实中最优路径的问题，提出一种融合了出租车驾驶经验并以时间为度量的路径规划算法。该算法的实现是将路径规划这个以计算为中心的技术变为以数据为中心的数据驱动挖掘技术。首先，从大量的出租车轨迹数据中提取真实的载人轨迹数据，并将载人轨迹数据匹配到路网数据中；然后，根据地图匹配结果计算路段的访问频次，选取前Top-k个路段作为热点路段；其次，计算热点路段间行车轨迹的相似度，对轨迹进行聚类分析，在路网的基础上构建该k个路段的热点路段图；最后，使用一种改进的A^*算法实现路径规划。实验结果表明，与传统的最短路径规划算法和基于驾驶经验路网分层的路径规划算法相比，所提出的基于热点路段图的路径规划方法有效地缩短规划路径的长度及路径行驶时间，提高路径规划的用时效率。

基于Dubins路径的无人艇运动规划算法

刘乐柱, 肖长诗, 文元桥

2017, 37(7): 2114-2117. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2114

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针对无人艇运动规划问题，通过Dubins路径的理论分析，提出一种利用纯粹几何方法的Dubins路径计算方法。该方法中没有出现解方程组的运算，而是首先根据无人艇运动状态计算转向圆，然后利用几何方法计算转向圆间的公切线，最后通过公切线连接得到Dubins路径。通过5组仿真实验验证了所提方法的有效性。前4组仿真实验分别设计了计算Dubins路径过程中可能出现的各种情形，以验证算法适用于多种情况的Dubins路径计算。最后一组仿真实验用于无人艇的路径规划及运动状态调整，仿真结果表明，基于Dubins路径的无人艇运动规划算法是可行的。

基于智能手机感知室内有效位移的方法

钟勇, 关济昌, 杨凡

2017, 37(7): 2118-2123. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2118

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结构构建是室内地图构建的基础，而室内测距是结构构建中的核心问题。为克服现有测距方法中成本高或精度低的不足，在融合了多种智能手机传感器数据的基础上，重新设计了基于步数步幅统计的测距方法。在步数统计阶段，参照机器学习方法支持向量机（SVM）的设计思想计算最优阈值，使得模型具有极好的泛化能力；在检测步伐有效性阶段，利用磁力传感器数据的方差来筛选产生有效位移的步数；最后通过步幅估计模型计算步幅，进而实现有效位移的测算。通过实时构建室内地图等项目的验证，所提方法被证明是有效的，整体误差率在4%左右，可以达到构建室内地图所要求的精度，为室内地图构建中的有效位移计算提供了一种低成本、高可靠性的方法。

基于改进马尔可夫链的航线预测算法

王中强, 陈继德, 彭舰, 黄飞虎, 仝博

2017, 37(7): 2124-2128. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2124

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在交通领域，研究分析旅客的出行目的地会产生很多商业价值。针对旅客出行目的地的不确定性造成研究困难的问题，现有方法利用熵衡量移动的不确定性来描述个体的出行特性，并同时考虑个体轨迹的时空相关性，并不能达到理想的预测精度，因此，提出了基于改进马尔可夫链的航线预测算法来对旅客的出行目的地进行预测。首先对旅客历史出行的距离分布、地点分布和时间规律特性进行了分析；然后又分析了人类移动对历史行为和当前地点的依赖性；最后将旅客的常住地特性和新航线的探索概率加入到转移矩阵的计算中，提出并实现了改进的马尔可夫链航线预测算法，进而对旅客的下一次出行进行预测。实验结果显示，该模型可以达到66.4%的平均预测精度。研究成果可以应用在航空领域的用户出行分析中，使航空公司更好地了解和预测旅客的出行，提供个性化的出行服务。

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