基于压缩感知的联合协作频谱感知算法

基于压缩感知的联合协作频谱感知方法实现动态频谱感知,通过融合各次用户(SU)采集的感知数据,寻找超参数,并与判决门限值进行比较,以获得最终的频谱判决结果.基于压缩感知的联合协作频谱感知算法减少了单个SU对压缩感知数据的不确定性,归一化均方误差（MSE）性能较好,并且该算法能够有效利用SU压缩感知数据信息,与其他典型算法相比,能获得更高的正确检测概率和较小的虚警概率.     

基于Femtocell分层无线网络的切换算法

为了解决传统切换算法在包含家庭基站(Femtocell)的分层网络场景中无法适用的问题,提出一种综合信号强度判决和动态门限的切换算法。首先,在基于信号强度判决时使用RSS作为门限值,提高系统接入能力;然后利用基于动态时延的TQ算法和连续的RSS测量比较判定,降低冗余切换。仿真结果表明,算法不仅提高了MS切换到Femtocell的概率和Femtocell服务时间,而且降低了冗余切换概率,延展了Femtocell的应用场景。     

基于信噪比控制的自适应伪码捕获算法

针对复杂电磁环境下接收信噪比随机变化的特点,提出了一种基于信噪比控制的自适应伪码捕获算法,减少了捕获时间,降低了虚警概率。在分析滑动相关捕获法的性能基础上,构建了滑动相关伪码捕获的自适应结构,实现了在接收信噪比控制下积分时间和门限值的设置,研究了上述参数对捕获性能的影响,仿真结果表明:根据积分时间不同,在SNR>-3 dB时,平均捕获时间最大可以减少50％,在SNR<-7 dB时虚警概率下降5％～35％,满足信噪比变化情况下对捕获性能的设计需求。     

基于ARM和深度学习的大数据 指纹识别系统设计

针对传统指纹识别系统在面对大数据指纹图像时具有识别效率不高、需要手动设计提取的特征的缺点,提出了一种基于ARM和深度学习的大数据指纹识别系统.首先,描述了指纹识别系统的原理图.然后,设计了系统硬件框图,采用S3C2410C作为微处理器,采用FPS200指纹图像作为传感器,并设计了两者之间的接口电路;最后,重点设计了指纹识别的软件过程,建立一个可以进行指纹自动识别的通用多层深层神经网络.通过设计系统软硬件并进行测试,结果表明文中设计的指纹识别系统具有很高的指纹识别准确度,能有效处理大数据指纹图像的识别,且与其他基于人工提取特征的方法相比,具有更高的识别正确率和识别效率.     

政府动静态奖惩机制下基于区块链的工程信息共享策略演化博弈研究

为确保区块链上的项目建设方参与节点遵循协议共享初始真实信息，基于有限理性演化博弈理论，建立政府-项目建设方双方博弈信息监管模型。在政府采取不同动静态奖惩策略下对项目建设方博弈策略进行演化稳定分析。结果表明：政府采取静态奖惩策略时，博弈系统不存在演化稳定策略，采取动态奖励静态惩罚、静态奖励动态惩罚、动态奖励动态惩罚策略时，系统存在演化稳定策略；动态奖励静态惩罚策略优于另外两种策略；项目建设方共享真实信息的概率与政府监管成本成负相关，与奖励上限值成负相关，与惩罚上限值成正相关。     

移动通信中继系统中减少反馈调度的算法研究

对于多用户中继系统中上行反馈量过大的问题,研究提出了一种基于多门限减少反馈的半分布式调度算法.该算法在基站与中继分别设置反馈门限,依据在多门限假设下可以得到总反馈用户数表达式,进而算出多个门限值;又根据中断概率算得一个门限,将该门限值作为多门限的下限.将两种门限值相结合以限制用户反馈量.对AF(Amplify and Forward)协议下采用该算法的反馈用户数及系统容量等性能指标给出了理论推导.仿真结果表明,该算法可较单门限算法进一步地减少反馈量,并降低系统的反馈中断概率,增大了系统容量.     

基于FPS200的自适应指纹采集算法

指纹图像的采集是指纹识别中的关键步骤,采集到的指纹图像质量直接影响指纹识别系统的性能。提出了一种基于FPS200的自适应指纹采集算法,采用快速算法进行干湿度和质量的实时分析,根据结果动态调整传感器参数,改善采集的指纹图像质量。实验结果表明,本方法可以适应较干或者较湿的指纹。     

复合衰落信道下C-CSS性能参数关系研究

以概率的形式推导了感知信道为复合衰落信道且报告信道存在衰落时C-CSS检测率和虚警率的表达式,设计使得次系统容量最大化的优化算法,并通过仿真说明复合衰落信道下的次系统容量与SU数、检测门限值、PU存在概率、报告错误概率及其他参数的关系。仿真结果表明,采用优化算法不仅可以抵抗复合衰落信道,实现利用较少的SU数实现较高的次系统容量,节约系统资源;还可以缓减复合衰落信道高误码率和PU存在概率低下对次系统容量的影响。     

P码直捕的搜索策略与参数设计

研究低信噪比和高动态环境下P码直接捕获算法的搜索策略与参数设计.利用非相干积累与峰值位置约束的唐判决算法,增强灵敏度性能;提出了一种改进的搜索策略,将时域不确定范围分段,以适应高动态环境;通过一个实例介绍算法参数设计的方法,优化了单次检测概率、虚警概率、非相干积累次数、唐检参数与时域分段数.仿真结果表明,改进的搜索策略降低了漏检概率达30%;设计的参数可以在接收信号功率为-133 dB(mW量级),运动速度为900 m/s,加速度为20g,时间不确定范围为±1 s的情况下,虚警概率低于10-7,检测概率大于90%,捕获时间低于50 s.     

基于北斗的地基增强系统多基准一致性检验算法

针对地基增强系统GBAS)中传统基于极大似然估计准则的多基准一致性检验(MRCC)算法无法有效区分基准站接收机故障来源问题,开展了GBAS地面系统MRCC算法研究。对GBAS B值理论进行分析,给出了一种能够有效确定接收机故障来源的MRCC算法处理流程,并提出了一种基于高斯膨胀法的B值门限值计算方法。利用GBAS原型系统进行了验证实验,结果表明:当地面系统接收机无故障时,计算得到的所有基准站B值在门限值以内,通过一致性检验,一旦某个基准站接收机发生故障,则能够有效识别该故障,且当移除故障接收机后,剩余基准站的B值能够恢复到正常范围以内,验证了所提出方法的有效性。     

室内Li-Fi和RF混合网络中接入节点分配方法

针对室内可见光无线通信(Li-Fi)与射频(RF)无线通信混合网络切换即接入节点(AP)分配问题,基于用户位置和用户数量随机改变的动态应用场景,引入依据转换阈值为用户确定服务AP的思想,在考虑交接负载的条件下,提出了动态转换阈值和最小数据率约束两种改进的AP分配方法.仿真实验表明,在相同应用场景下,相比固定阈值的AP分配方法,提出的两种方法在中断概率性能方面分别改善4.66%和8.50%;并且其1%中断数据率分别提高3.21 Mb/s和9.09 Mb/s.此外,仿真分析表明数据率要求和随机生成用户数量上限能够显著地影响系统的中断概率性能.     

ATM交换机中动态门限部分缓冲共享的性能分析

讨论了ＡＴＭ 网络中基于部分缓冲共享的动态门限机制。当业务为泊松流,且信元分为高、低两种优先级时,对交换机的性能作了定量的分析,给出各种性能指标的计算公式。计算机仿真结果表明：采用动态门限机制比静态门限更能充分利用资源,降低信元丢失率;动态门限机制是一种简单有效的缓冲控制方式     

基于动态情绪驱动的人员应急疏散模型

针对应急疏散中人员的动态疏散行为，将情绪感知及传染机制引入行人运动策略，以SIS(susceptible-infectious-susceptible)模型为基础构造了人员情绪更新函数，提出了情绪感知域界定，改进了元胞自动机的动态场.通过仿真实验对所构建动态情绪驱动人员疏散运动模型的性能开展分析，验证了该模型符合个体运动的动态特征.同时探讨了动态行为切换的情绪强度阈值、感染系数和平静系数等因素对疏散过程的影响.结果表明:个体情绪强度阈值决定了系统的个体最终状态，而感染系数和平静系数影响状态变化速率，进而影响疏散时间.该研究为疏散人群管理提供理论依据.     

石油勘探投资动态规划决策模型的探讨

基于石油勘探的目的在于提高石油企业经济效益的观点,建立一个石油勘探投资的动态规划决策模型,以辅助地质专家对石油勘探投资作出正确决策,该模型是从石油地质储量价值的研究出发,运用风险分析和动态规划方法对勘探方案的可行性进行决策。     

多传感器多模型相互作用的数据关联方法

基于信息融合中的数据关联技术,在卡尔曼滤波基础上,结合相互作用多传感器多模型的概率数据互联算法,建立故障监测报警和现场传感器量测数据关联二者之间的关系,建立更具一般性的分布式传感器系统基础上的多传感器多模型,改进概率数据关联方法,以用于故障监测报警中相互作用的算法．并结合一个时变系统中空间位置传感器的故障诊断问题为例,运用多传感器多模型相互作用的数据关联方法进行仿真分析,研究此类故障判据的数据关联问题和数据关联算法的改进,研究表明相互作用多模型的概率数据互联改进方法不仅与有限维数的特定测量阈值相对应,而且直接针对故障模式,能够体现出动态模型的优点,可以与系统诊断知识相融合,为故障诊断的单步的、多步的、长期的预测预报提供依据．     

最大似然估计阈值法对超声回波消噪的研究

针对超声脉冲信号具有的概率密度稀疏分布特性,提出了基于离散小波变换的最大似然估计阈值处理法,并与现有的软阈值处理消噪相比较,表明该方法效果良好．     

基于概率LS-SVM 的多标签非均衡样本分类算法

针对多标签分类问题,提出了一种面向样本不均衡及类属不确定性的多标签分类算法。首先,结合“一对一”分解策略和贝叶斯理论,将多标签数据集分解为单标签数据子集,并利用Parzen窗方法估计子集样本后验概率,对类标签进行了基于概率的不确定性表示。然后,在融合概率类标签和LS-SVM模型的基础上,利用样本差异信息来调节惩罚参数值,建立了考虑样本不均衡的概率LS-SVM子分类器模型。依据正态分布的3σ原理,设计了子分类器决策阈值确定方法。最后,结合实例对算法进行了性能分析,结果证明了新算法的合理性和有效性。     

基于分形和动态规划的复杂背景红外目标边缘检测

针对复杂背景下红外图像目标准确分割的难题,提出一种基于动态规划理论的边缘检测方法.首先根据分形理论,利用红外图像的灰度特征及纹理特征建立优化控制函数;利用局部自适应门限技术寻找潜在目标点,计算最小累计代价阵;在动态规划理论的最优控制下,完成复杂背景下红外图像中目标的边缘检测.实验结果表明,该方法能够有效地提取目标,减少虚警率.     

web日志挖掘中会话识别方法

通过对传统web会话识别方法分析和比较,改进了目前最常用的基于时间阈值会话识别方法,提出了一种基于动态阈值会话识别方法,该算法采用动态计算会话中请求记录间的平均时间间隔和动态计算会话中页面的平均大小相结合的方法,根据用户和网页的特点动态调整阈值,相对于传统单一的先验阈值,该方法可以根据不同的用户访问不同的页面生成动态的阈值,充分运用用户和网页信息.经过实验验证,该方法可以识别出更多的用户会话,且识别会话的准确率和查全率也比传统算法更高.