基于复杂度和模板匹配人眼定位方法

生物识别技术是利用人自身具备的生物特征进行身份鉴别的技术.与其他的生物认证技术相比,人脸识别具有更直接、友好、方便的优点.而人眼的自动定位是人脸识别研究中一个基本且非常重要的课题,特别对背景复杂、倾斜、旋转、脸部表情、姿势变化的人脸灰度图像,提出了一种改进的人眼快速定位的算法,该算法首先使用最大类间方差阚值方法确定人脸上下边界,然后利用垂直积分投影确定人脸上下边界,再利用复杂度分析在人脸区域中生成包含眼睛的极小人眼区域,最后在这候选小区域内利用模板匹配的方法精确定位眼睛.这样可以大大减小模板匹配时的计算量.在BioID_TEST_V1.2人脸数据库中实验,该算法的准确定位率95%以上.     

一种基于冲突跟踪的RFID防冲突算法

在射频识别系统中,防冲突技术是RFID技术必须解决的关键问题之一.针对查询树算法因逐位增加查询前缀而增加了阅读器时间复杂度和通信复杂度这一问题,给出了一种利用冲突位来更新查询前缀的改进算法--冲突跟踪树算法.通过构建冲突跟踪树,从理论上分析了改进算法的通信复杂度.在冲突位是连续的假设前提下,给出了计算阅读器通信复杂度的3个引理和一个定理,并对其做了详细证明.最后利用Matlab对相关算法性能进行了对比仿真.结果表明,在冲突位是连续的前提下,冲突跟踪树算法阅读器的通信复杂度优于查询树算法阅读器的通信复杂度,从而得出在一般情况下,冲突跟踪树算法更能有效改善阅读器的通信复杂度,节省系统的开销.     

快速傅立叶变换算法的比较分析

FFT算法通过分而治之的模式将长序列的DFT计算递归地分解为短序列的DFT计算,从而使计算量显著减少。快速傅立叶变换自诞生以来出现了多种算法,本文讨论了几种有代表性的FFT算法,并对这些算法的性能进行了比较。     

Low complexity method for spreading sequence estimation of DSSS signal in non-cooperative communication systems

It is a necessary step to estimate the spreading sequence of direct sequence spread spectrum (DSSS) signal for blind despreading and demodulation in non-cooperative communications. Two innovative and effective detection statistics axe proposed to implement the synchronization and spreading sequence estimation procedure. The proposed algorithm also has a low computational complexity with only linear additions and modifications. Theoretical analysis and simulation results show that the algorithm performs quite well in low SNR environment, and is much better than all the existing typical algorithms with a comprehensive consideration both in performance and computational complexity.     

一种新的跳频宽带瑞利衰落信道模型

针对跳频宽带瑞利衰落信道,提出了一种新的基于莱斯正弦和的仿真模型。该仿真模型能在保持其它参数不变的条件下,通过仿真模型相位的跳变来模拟物理信道频率的跳变。由于该仿真模型中的所有参数都存在着闭合的表达式,所以能对仿真模型的相关特性进行研究。理论分析和仿真表明,该仿真模型在低计算复杂度的条件下与参考模型在相关特性方面存在着极好的吻合。     

判断运动复杂度的快速运动估计算法

为了提高视频压缩编码中运动估计算法的效率,提出了一种判断运动复杂度的快速运动估计算法(MC-FME算法).首先利用单帧图像的纹理信息与宏块匹配残差自适应地判断帧级运动复杂度,再利用当前宏块运动向量预测集中预测值的差异性自适应地判断宏块级运动复杂度,最后根据运动复杂度进行相应的运动估计.实验结果表明,与菱形搜索算法和分级运动估计算法相比,MC-FME算法可以在保证图像质量的前提下,匹配点数降低5%～21%,运动估计时间缩短3%～5%,从而达到加快运动估计的目的.     

被动合成阵列极大似然参数估计的快速方法

针对被动合成阵列的极大似然目标参数估计方法(pasaML)计算量大的问题,探索利用Markov Monte Carlo(MCMC)类方法降低计算量.将完备抽样方法(PS)与pasaML方法相结合,提出一种基于完备抽样的频率一方位联合估计新方(PS-pasaML)来联合估计多个目标的频率和方位.首先将pasaML方法的谱函数视为频率和方位的联合概率密度函数,构造并证明了具有单调保偏序性质的更新函数,然后产生2条Markov链的初始方位角向量,使用更新函数确定Markov链在状态空间中的转移方向,并通过在全局状态空间和局部状态空间之间的跳转抽样来提高运算速度,最后由融合时间判决Markov链的平稳性,对其求期望从而获得目标方位的最终估计.仿真实验表明,在目标个数较少时,PS-pasaML方法不仅保持了pasaML方法的高分辨能力,而且计算复杂度降低为pasaML方法的1/7左右.     

译码转发系统中一种半分布式用户选择策略

针对译码转发系统中传统的用户选择策略复杂度过高的问题,提出一种半分布式用户选择策(SDUS策略).该策略以最大化系统瞬时互信息量为目标,引入中继选择的判决门限,并根据此门限生成协作集,目的节点从协作集及源节点(当协作集为空集时)中选择信道质量最好的用户作为协作节点.SDUS策略不仅能够显著降低系统的运算复杂度,还能够改善系统的中断性能.仿真实验表明,当信噪比为20 dB且系统中的中继节点数为120时,SDUS策略的运算开销仅约为机会中继策略和选择协作策略的39.5%和51.1%.     

构建复杂回响状态网络的新方法

研究了人工神经网络混沌时间序列预测应用中的拓扑选择问题,受大脑皮层生长发育过程启发,提出一种类皮层网络--复杂回响状态网络(CESN)的构建方法.将影响皮层网络生长发育过程的依赖距离和依赖时间窗口的2个生长机制中的规模因子、距离敏感因子、密度敏感因子、种子神经元个数,以及时间窗宽度等调控因子,类比地定义为CESN构建过程中的构造参数.实验发现,CESN的拓扑结构能够被这些构造参数惟一地确定,并且当种子神经元个数取值约为网络规模的10%时,构建出的CESN几乎具有最优的预测精度.根据这个发现,仿真证实了CESN能够被更省时地构建,表明所提方法是一种高效的网络构建方法.     

分形图像压缩的研究进展

分形图像压缩是一种具有独特优势且极有前途的数据压缩技术 ,至今未能广泛应用是由于其面临着高计算复杂度的困难。文中提出了克服这一困难的一些有效方法 ;同时 ,提出了改善重建图像视觉效果的措施 ,并探讨了分形图像编码的未来研究方向