基于DCT域改进的自适应数字水印算法

针对DCT变换特点,提出一种改进的自适应水印算法.选取3个DCT中频系数,求均值及DCT矩阵主对角线均值,比较嵌入位与它们的关系,调整嵌入位的大小实现水印自适应嵌入.水印信息经过Arnold置乱后嵌入到原始图像.实验表明,该算法隐蔽性良好,水印提取效果较好,对旋转、剪切、滤波、JPEG、修改等攻击具有较好的鲁棒性和稳健性.     

我国沿海核电发展态势、致灾因素分析及研究建议

改革开放以来,我国经济社会发展迅速,能源需求日益增加,尤其是东部沿海人口和产业不断积聚,能源不足问题的严重性远远超过中西部,这总体上决定了我国已建和在建核电厂全部位于海岸带区域的基本特征.但是,东部沿海遭受地震、海啸、台风、风暴潮等灾害的威胁十分突出,2011年3月,日本东北部海域9.0级地震引发巨大海啸,并导致福岛核电站的核泄漏,这一重大事件在全球范围引发了对核电安全及其未来发展的深入思考和争论.因此,本文从全球核电发展与核安全形势出发,分析我国沿海核电发展的态势、环境条件以及致灾因素特征,进而,重点围绕核电选址安全评价与风险预测问题,有针对性地提出增进沿海核电安全的政策建议与重大科研任务建议.     

基于牵制控制的变时滞复杂网络自适应同步

在牵制控制的基础上,文章探讨了节点与耦合均含变时滞复杂网络的自适应同步问题.首先,利用非线性耦合常微分方程描述了一般复杂网络的动态模型,同时给出了必要的定义、假设和引理.然后,基于李雅普诺夫稳定性理论和自适应控制原理,设计了简单适当的自适应控制器,让其通过对部分节点进行牵制控制来实现整个网络的同步,并且给出网络渐近同步的充分条件.最后,通过数值实验结果很好地验证了理论的可行性与有效性.     

基于二元语义和区间FCM的森林公园生态安全评价方法研究

由于传统的生态安全评价方法不能处理区间数和语言值,并且安全度等级划分的主观性和随意性较大,评价结果有效性差。基于二元语义和区间FCM的生态安全评价方法,将实数看成区间数的特例,语言数也转化为区间数,FCM聚类方法将区间值转化为语言值,根据最大隶属度原则,对方案集进行分类。将语言值转化为二元语义,将方案集成结果转换为二元语义,利用二元语义的有序性对方案进行排序,既能处理区间值也能处理语言值,分类标准更加客观。     

基于Snake算法的深度图像人体目标跟踪

基于彩色图像的人体跟踪算法鲁棒性不高的主要原因是对目标进行跟踪时,受到光照变化、复杂背景、物体遮挡等因素的影响.针对此问题本文利用Kinect采集深度图像进行人体目标跟踪.首先在深度图像中通过用户索引检测出人体目标,可方便地去除图像中复杂背景的干扰.然后利用基于角点的自动初始化方法得到人体的轮廓信息,再结合Snake算法实现人体目标跟踪.最后将该算法与基于深度图像的Camshift算法进行对比分析.结果表明,在室内应用Snake算法不受灯光和复杂背景等因素的影响,能对人体目标进行实时跟踪,且比Camshift算法具有更强的抗干扰能力,跟踪更准确.     

基于反步法的机械臂鲁棒自适应位置/力控制

针对机械臂终端受环境约束而产生的位置/力控制问题,提出一种鲁棒自适应控制算法。该方案采用反步法的思想设计具有全局收敛特性的位置/力控制器,根据坐标变换得到降阶的动力学模型,设计中考虑了驱动电机模型使控制器更符合实际控制要求,并将其分解为动力学控制器和电机控制器两部分以降低设计难度。利用自适应方法对动力学模型中的非线性部分和未知扰动进行补偿,采用鲁棒控制克服电机参数的不确定性的影响。二自由度机械臂的仿真结果表明,系统能快速有效跟踪参考信号,说明该控制器是有效的。     

纯物质过冷熔体中自由枝晶生长相场模型的自适应有限元法模拟

基于自适应有限元方法,通过求解表征纯物质相场模型的非线性抛物型方程,研究镍过冷熔体中不同起伏情况下单个完整等轴枝晶的演化过程.模拟结果表明:采用自适应有限元方法求解相场模型时结果更接近真实物理模型,在计算终止时整个计算域节点数仅为2.79×105个,远小于采用相同网格间距普通方法的1.6×106个,较大不同计算域对枝晶尖端速度的平衡值影响不大;随着起伏强度的增大,枝晶尖端获得更高的温度梯度,等温线波动更大,一次枝晶臂表面失稳,二次枝晶臂向过冷溶液中凸起的趋势越强,二次枝晶臂越发达.     

AMC与HARQ相结合的跨层设计在D2D中继通信中的研究

在蜂窝网络中引入终端直通（D2D）技术,能有效提升系统频谱效率.文中在研究了物理层自适应调制编码（AMC）策略与数据链路层自动请求重传（ARQ）技术相结合的跨层设计理论基础上,提出了D2D中继通信场景下AMC与HARQ相结合的跨层设计方案.仿真结果表明,采用AMC与HARQ相结合的跨层设计策略能显著提升D2D通信的频谱效率,增加D2D中继通信的吞吐量.     

基于运动对齐预测模型的分布式视频压缩感知重构

为了提高分布式视频压缩感知（Distributed Video Compressive Sensing,DVCS）的率失真性能,文中提出根据视频非关键帧图像的时间相关性将帧内各块分为静止块与运动块两类,并对它们设定不同的测量率以提高压缩感知（Compressive Sensing,CS）捕获信息的效率.在重构过程中,提出运动对齐多假设预测模型进行重构,该预测模型在测量域内实现运动估计,并根据运动信息在参考帧内寻找到待重构块的若干候选匹配块,利用它们的线性加权和残差重构得到非关键帧图像的重构结果.仿真实验结果表明,文中所提出的DVCS重构算法能有效提升系统的率失真性能,与现有方法相比,在重构时间基本不变的情况下,获得更好的主客观视频重构质量.     

一种基于SFDD的状态防火墙规则集比对方法

状态防火墙是一种新型防火墙,而传统防火墙决策图(FDD)构造算法并不适用于状态防火墙的规则集比对.本文在FDD基础上,提出一种状态防火墙决策图(SFDD)构造算法,将规则集转化成图形化的等价的SFDD,用于状态防火墙规则集比对.理论分析和仿真实验结果表明,利用SFDD构造算法进行比对,能有效检测出规则集之间的全部不同点;当状态防火墙的状态部分规则和无状态部分规则条目数量均达到3 000时,比对过程所耗费的平均时间不超过2s.