隐私保护的快速聚类算法

针对基于安全多方计算聚类算法的低效问题,提出了基于聚类特征树结构的隐私保护的层次k-means聚类算法.算法基于半诚信模型,在第三方内存中保留对各记录的索引信息及聚类特征树的当前层信息,减少了I/O次数和通信量,克服了难以适应多数据方和因过于信赖第三方导致隐私泄漏等缺陷.算法通过基于安全多方计算的标准化协议、距离计算协议和聚类中心计算协议,实现了数据的有效保护,综合层次和k-means聚类算法的优点,提高了计算精度和算法的可伸缩性.理论证明了算法的安全性和高效性,实验结果表明所提算法优于同类算法.     

基于k近邻平均距离的异步航迹关联算法

针对异步不等速率下局部节点航迹关联复杂问题, 提出了基于k近邻平均距离的异步航迹直接关联算法。首先, 给出不等长航迹序列间的k近邻平均距离计算规则, 进而计算得到不等长航迹序列间的灰色关联度, 再利用经典分配法进行航迹关联判定。算法无需时间同步, 避免估值误差传播积累。仿真数据表明, 算法正确关联率高、耗时较短、局部节点采样周期和开机时机不一致等异步因素对算法影响不明显, 并且算法不受噪声分布形式和目标数目变化的影响。     

基于原子库树状结构划分的诱导式信号稀疏分解

针对以往提出的稀疏分解算法仅从原子库构造方面或分解方式角度对算法进行各种改进且计算复杂度高的问题,提出了一种诱导性塔式分解算法.该算法首先将原子库逐层划分,得到一个树状层次结构的原子库,然后在迭代过程中利用划分所得树状结构有目的、有导向性地指引信号分解方向,从而一劳永逸地加快了信号分解速度,极大地降低了算法的计算复杂度.实验结果表明,与经典的匹配追踪(matching pursuit,MP)算法相比,本文算法在同等稀疏度且逼近误差接近的情况下,计算量大约降低为MP算法的1/40,计算时间降低为MP算法的1/100左右.仿真实验证明了该算法的有效性.     

基于本体的分布式查询分解算法研究

针对相关领域数据分布在不同站点,数据源的准确定位是分布式语义查询系统的关键,提出子本体交叉递归推理方法,该方法利用子本体间相互交叉的特点,从增强子本体中获取隐含的查询结果,从而保证分布式查询的语义完整性,提高了查全率。在此基础上,将分布式RDF查询分解为多个查询片段的分解策略保证分布式语义查询模式的分布透明性。最后描述算法的详细设计过程,并分析时空复杂度,其结果分析表明算法具有较好的计算性能。     

利用k近邻区间距离的异步抗差航迹关联算法

针对异步和系统误差并存情况下的航迹关联问题, 提出利用航迹序列k近邻区间距离的异步抗差航迹关联算法。定义区间序列与区间点的k近邻区间距离度量, 提出系统误差区间化方法, 通过不等长航迹区间序列间的灰色关联度, 利用经典分配法进行航迹关联判定。与传统算法相比, 对系统误差先验信息的要求低。仿真结果表明, 算法能以较高正确率实现稳定关联, 具有良好的抗差性。算法亦可处理异步不等速率航迹关联问题, 无需时域配准, 具有明显的优势。     

基于自适应门限的视频编码模式快速选择算法

H.264/AVC视频编码标准采用多模式编码技术,更准确的块匹配带来了编码效率的提高,同时也使计算复杂度急剧增加,这一问题也成了影响H.264/AVC实时应用的因素之一.因此为了降低计算复杂度,提出了一种基于自适应门限的视频编码模式快速选择算法,首先进行场景切换的检测,然后基于最优匹配的算法来进行模式的快速选择,略过不可能进一步降低率失真代价的模式,以降低编码过程的计算复杂度,从而提高编码速度.实验结果表明,本算法与全模式搜索算法相比,在图像质量和码率有少量变化的前提下,编码速度显著提高.     

面向物联网的语义空间资源索引构建及其查询优化算法

面对物联网中的海量空间资源,在空间资源索引的构建中引入语义分类的方法,使得传统的IR树具备语义特征,支持用户对资源的语义查询,并提出一种top-k语义查询优化算法,通过对实际数据的使用和实验分析,得出索引结构的有效性和查询结果的正确性,从索引构建时间、查询时间和查询准确率3个指标来评估算法的性能,实验结果表明,算法支持语义空间资源索引构建,并且查询性能好,准确率高。     

非线性时间序列高性能仿真算法研究

系统相空间重构和几何特征值计算是非线性动力系统仿真的重要过程.因其算法时空复杂度较高而计算耗时,为实时仿真非线性时间序列带来了困难.对相图重构算法和几何特征值计算算法进行了优化,使其时间复杂度有不同程度的降低;进而并行化这些算法,使其效率进一步提升,最后算法运行时间缩短为原运行时间的1/30.以长程睡眠脑电数据分析和仿真为例,分析结果表明关联维的高低能够反映出睡眠的阶段,据此对非快速眼动睡眠期的仿真预测与实际结果相符.     

基于改进正交匹配追踪算法的属性散射中心提取

属性散射中心模型是描述目标后向电磁散射特性的典型模型, 但其中传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法提取模型时具有参数复杂度高、计算时间长等问题。对此提出一种基于稀疏字典的广义正交性的改进OMP算法, 快速定位模型位置参数值, 避免了正交匹配中的寻优过程, 从而降低算法的运算复杂度。通过对两类算法计算复杂度和计算精度进行多次蒙特卡罗实验比较得出，改进OMP算法提高了模型参数的估计精度与噪声鲁棒性, 且大幅降低了算法的运算复杂度, 相比于传统的OMP算法, 运算时间至少降低30%。     

分布仿真系统中的时间管理服务研究及实现

分布仿真系统中的时间管理服务一直是实现中的难点和重点。LBTS计算和查询是影响时间管理的重要因素。分析了HLA/RTI中时间管理的实现机制，深入研究了在多线程RTI中时间管理服务的设计与实现。首先介绍了AST_RTI和时间管理服务设计思想。然后从支撑系统软件实现的角度研究了关键技术的实现，包括AST_RTI总体结构，多线程实现机制。提出一种优化的LBTS计算方法，降低了时间管理的通讯代价。将设计和算法应用在具有自主知识产权的AST_RTI中。多个工程应用系统表明了此实现有效提高了RTI的性能。     

基于分组动态帧和查询栈的射频识别反碰撞算法

在对现有RFID反碰撞算法综合分析的基础上,提出了一种基于分组动态帧和查询栈的射频识别反碰撞算法,即先分配最优分组数和帧长逐组逐个时隙识别标签,再针对发生碰撞的时隙采用查询栈算法识别碰撞标签。该算法同时具有ALOHA系列算法和树形算法的优点,具有高吞吐率、低通信负担、无遗漏识别等特点。同时,该算法还以较小的读写器额外硬件开销降低了以往算法对标签内额外硬件开销的要求,适合应用于具有大量被动标签的RFID系统中。

Abstract：

Firstly,existing representative RFID anti-collision algorithms were analyzed,and then a novel anti-collision algorithm was proposed which based on dynamic frame and query stack.The proposed algorithm has obvious advantages of high system throughput,low communication overhead and exhaustive tag identification.Furthermore,the algorithm also reduces the requirement of tag hardware at the less cost of extra reader hardware,which ensures it can be applied in RFID systems widely.     

一种基于查找表的快速导航路径提取算法

虚拟内窥镜是医学图像可视化与虚拟现实相结合的产物.为了缩短诊断时间,虚拟内窥镜需要提供一种自动导航方式来加快器官的浏览,通过分析已有细化算法提出一种快速的导航路径提取方法.该方法首先利用一种快速模板测试方法来生成26-邻域编码的查找表,然后根据此查找表快速地查询边界体素的删除标志,从而将复杂耗时的模板测试过程转换成简单快速的查询.提取的骨架经裁剪、平滑后可以用于虚拟摄像机的自动飞行引导.实验结果表明,该算法提取效率高、速度快,基本上能满足虚拟内窥镜系统导航路径提取的要求.     

基于多交换邻域搜索的多维0/1背包问题竞争决策算法

提出了一种求解多维0/1背包问题的竞争决策算法,算法采用一种新的资源交换规则——多交换的资源交换规则,使问题具有更大的邻域搜索空间,从而避免问题陷入局部最优解,同时通过对可行解的随机部分扰动进一步扩大问题的搜索空间.经过测试表明:算法具有计算时间短,求解效果好的特点.     

改进的基于子空间跟踪的盲多用户检测算法

针对OPAST算法中由于迭代运算产生的累积误差易造成算法发散的问题,提出一种改进的子空间盲多用户检测算法。该方法在每次迭代过程中引入对偶Gram-Schmidt正交化来降低累积误差,从而保证算法具有更好的稳定性。仿真结果表明,所提算法在保持较低计算复杂度的前提下,具有收敛速度快、跟踪和稳态效果好的特点。     

基于目标机动模式识别的VSMM算法

针对定结构多模型在高机动目标跟踪算法中存在计算量大、计算时间长、难以满足系统实时性等问题,提出了基于目标机动模式识别的变结构多模型算法。该算法能够选取与目标运动状态相匹配的模型集合,具有时变性、自适应性的优点。通过运用少量的运动模型组成一个模型组,然后不同的运动模型组合形成不同的模型组,以模型组代替原先定结构模型中的多模型,根据跟踪检测到的目标运动模式来选择是否更换模型组,从而用少量运算得到较为精确的次优解。仿真结果表明,该算法在跟踪强机动目标中不但能够有效降低计算量,而且可以使模型集合和目标的运动状态更好地匹配,从而提高目标跟踪精度。     

新的基于预估校正法的大规模营销优化算法

针对大规模一对一营销问题, 提出一种时间复杂度为O(n*logn/g)( n 为决策变量数, ε为允许误差)的大规模一对一营销优化算法. 它基于预估校正思想,在预估、校正步长计算中采用LDL分解, 并结合列近似最小度排序算法,有效降低时间复杂度. 同时, 算法在预估步中引入步长参数,根据步长参数值自适应更新中心参数, 使得算法具有超线性收敛性.实际测试表明, 该算法可在短时间内精确求解10万以上客户规模的一对一营销优化问题.     

基于多项式拟合的OFDM系统符号盲同步算法

提出了一种基于循环前缀的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）系统定时同步的低复杂度算法。算法利用相关函数的结构性质,可以消除冗余信息,直接针对相关函数的峰值位置进行求解。同时,通过多项式来拟合同步函数,从而在保证得到正确的信道时延估计值的同时有效降低算法时间复杂度。仿真结果证明,本文算法在平坦衰落信道和频率选择性衰落信道下均能保持良好的性能,并且计算所需时间远小于其他基于循环前缀的盲同步算法。     

一种新颖的SVPWM算法及其仿真

针对VPWM算法中的扇区判断与相邻矢量作用时间的求取,提出了一种新颖的简单快速算法.新算法摒弃了传统的三角函数和坐标旋转运算,通过比较三相相电压之间的大小关系进行扇区判断,利用线电压进行相邻矢量作用时间的求取,整个过程只需简单的四则运算即可,从而克服了传统算法计算量大影响计算精度的缺点.给出了各个模块和整个系统的仿真模型,仿真结果验证了所提算法的科学性和有效性.     

典型城市路网中的椭圆最短路径算法

提出了一种高效可靠的限制搜索区域的最优路径算法．该算法是基于典型城市路网的共同特征, 而不是某个特定城市的统计信息提出的, 它可以应用在不同的城市路网中．针对从源站点到目的站点不同的欧式距离, 算法分别在两类不同大小的椭圆内搜索最短路径．理论计算和实验结果都表明, 当源站点和目的站点相距较远时, 与椭圆限制搜索区域算法相比, 该算法可以降低33%-47%的时间复杂度, 而不会影响查询结果的准确性．     

基于多级位图目录的支持度计算问题研究

频繁模式在许多数据挖掘任务中都起着十分关键的作用,现有的支持度计算方法存在着效率不高I、/O和时间开销较高等缺点.本文以提出了一种用多级位图目录来实现项集支持度计算的方法,给出了多级位图目录的结构和相应算法;对位图的组织采用了一种可伸缩的动态分块管理机制,在此基础上对位图进行了编码压缩(即以一个短码来替代一个长向量块),在较大程度上减少了对磁盘及主存空间的需求;最后,在实验的基础上对算法的性能进行了分析.基于多级位图目录的项集支持度计算算法具有结构简单、空间和时间开销小等优点.