一种HEVC样点自适应补偿快速算法

为解决高性能视频编码标准H.265/HEVC中引入的样点自适应补偿技术的计算复杂度极高导致严重影响编码效率的问题,提出一种HEVC样点自适应补偿快速算法.首先根据编码单元(coding unit, CU)的划分深度确定亮度树形编码块(coding tree block, CTB)中需要提取边缘方向的区域,然后利用边缘方向提取算法获得亮度CTB的边缘方向列表,并根据此列表减少亮度CTB在模式判别过程中遍历的模式数量,最后利用亮度和色度CTB之间的相关性进一步简化色度CTB的模式判别过程.实验结果表明,在性能损失较小的情况下,本算法可以在全I帧(AI)、随机访问(RA)、低延时B帧(LB)、低延时P帧(LP)四种配置下分别节省31.75%、 56.85%、 52.81%、 51.51%的样点自适应补偿编码时间.     

极小相关组的Matlab实现及其在编码中的应用

纠错码技术是通信技术中不可或缺的一项技术,并在当今的通信技术发展中占有很高的地位,线性分组码是常用的一种纠错码,其纠错能力的计算需要以线性分组码最小码距的计算为基础。向量组极小相关组的提出,引入了向量组的距的定义,为线性分组码纠错能力的计算提供了新思路,极小相关组的有效而且快速求解方法研究将是一个新课题,针对计算机通信科学发展的需求,基于遍历法的思想,运用Matlab软件编写程序求解向量组的极小相关组,并将程序简单应用于具体向量组极小相关组的计算以及线性分组码纠错能力的计算。     

基于改进卷积神经网络的短文本分类模型

基于卷积神经网络, 提出一种基于改进卷积神经网络的短文本分类模型. 首先, 采用不同编码方式将短文本映射到不同空间下的分布式表示, 提取不同粒度的数字特征作为短文本分类模型的多通道输入, 并根据标准知识库提取概念特征作为先验知识, 提高短文本的语义表征能力； 其次, 在全连接层增加自编码学习策略, 在近似恒等的基础上进一步组合数字特征, 模拟数据内部的关联性； 最后, 利用相对熵原理为模型增加稀疏性限制, 降低模型复杂度的同时提高模型的泛化能力. 通过对开源数据集进行短文本分类实验, 验证了模型的有效性.     

基于半监督宽度学习系统的气温空间插值

近年来,基于人工神经网络的气象空间插值研究因其较强的非线性映射能力受到越来越多的关注。然而,由于网络参数众多,这些方法的训练过程都非常耗时。考虑到以上原因,基于宽度学习系统提出了一个高效的气温空间插值模型,首先使用稀疏编码对输入数据进行特征提取,然后将映射后的向量引入宽度学习系统中得到一个半监督宽度学习模型。相关实验建立在山西省的气象数据集上,实验结果表明,该方法比基于深度学习的方法和传统空间插值方法具有更好的预测性能和时间损耗。     

极值分析下基于位置矩阵的质心定位方法

为以使星敏感器在复杂工况下依旧能获得高精度的星点质心位置，提出一种极值分析下基于位置矩阵的质心定位方法。首先, 提出极值分析下的星点弥散区域粗提取算法, 对去噪后的星图进行星点局部区域限定。接着, 提出基于位置矩阵的线段编码标记法对星点弥散区域进行精提取。最后, 利用星点区域像素信息估计出高斯曲面参数以得到星点精确的质心坐标。仿真结果表明, 星图噪声标准差处于2的水平时, 所提方法可以使星点质心定位精度达到0.070 4 pixel, 且在星图噪声标准差处于12的水平时, 仍具有90.03%的高星点提取成功率。     

基于改进的深度学习网络的SAR图像瞬时海岸线自动提取算法

针对目前合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在对大尺度瞬时海岸线提取方面的图像解译过程中, 仍然存在精度低与自动化水平差的问题, 提出一种基于深度学习网络的瞬时海岸线自动提取算法。首先, 将SAR图像进行Lee滤波增强来抑制相干斑。其次, 通过升级残差网络为主干网络，分4级提取海水目标的特征。然后, 将4级特征经过全局卷积网络、密集连接网络和解码器网络配合，充分提取目标的本质特征, 并通过上采样产生海水分割结果。最后, 利用Sobel算子分离出海岸线并和原SAR图像融合以便清晰查看结果。通过与全卷积网络与细化网络的海岸线提取实验结果进行对比, 证明所提算法对海岸线的提取更加准确, 能够减少虚警和漏警, 具有更好的性能。     

MIMO通信系统中基于星座扩展的脏纸预编码方法

预编码技术是提高多输入多输出(muhiple-input multiple-output,MIMO)无线系统容量的有效措施,提出了一种基于星座扩展的脏纸编码(dirty paper coding,DPC)方法,通过结合网格编码方法中的分集思想,在编码过程中加入星座扩展,利用大星座图冗余编码比特,能够在不消耗额外系统带宽的基础上实现系统容量提升.在发射信号相对应的扩展星座子集中寻找与归一化噪声最接近的星座点,将该星座点与归一化噪声的差值作为编码信号.该方法可以避免THP(Tomlinson-Harashima precoding)在对称取模过程中带来的性能损失,尤其是在低信噪比环境中.通过链路仿真,验证了基于星座扩展的DPC方法具有实现复杂度低、能够和相移键控调制技术相结合、提升系统容量的优点.     

基于冗余避免的高效网络编码广播重传方法

为了提高无线网络中基于网络编码的广播重传方法的编码效率,从而有效地减少重传次数和数据包传输时延,提出一种主动避免编码冗余的高效网络编码广播重传方法(network coding broadcasting retransmission approach based on redundancy avoiding,NCRA)。NCRA编码时主动避免不能解码的编码组合被重复编码重传,同时优先编码重传对接收节点已缓存的未解码编码包的解码贡献较大的丢失数据包以充分利用编码机会,在对解码贡献相同的条件下优先编码较早丢失的数据包以减小数据包传输时延。理论分析和仿真结果表明,NCRA算法相比于现有算法能有效减小重传次数和降低数据包传输时延,减少网络开销,进一步提高了编码重传的效率。     

一种基于鲁棒残差生成器的故障估计方法

针对具有加性执行器或元部件故障的线性系统,在独立故障的个数大于独立测量个数的情况下,提出了一种基于鲁棒残差生成器的故障估计方法.该故障估计方法是基于鲁棒残差生成器实现的,不需要额外设计动态的故障估计器.故障估计的实现需要:设计编码集;基于编码集设计鲁棒残差生成器;利用编码集和鲁棒残差生成器的输出实现故障分离和故障的渐近估计.给出了本方法的适用的充分条件,并证明了故障估计误差的渐近收敛性.最后,针对具有加性执行器故障的线性系统,基于几何方法设计鲁棒残差生成器,并进行了故障检测、故障分离和故障估计的仿真.仿真结果验证了本故障估计方法的有效性.     

一种多用户多天线的无线网络传输方案

在多用户多输入多输出无线通信系统网络中,如何实现各对用户间的高速率、高可靠数据传输是目前国内外重点关注的一项关键通信技术.针对具有两对用户且每个用户均装配四根天线的网络模型,提出了一种能够实现全速率传输并能获得全分集误码性能的编码传输方案.仿真结果表明所提编码传输方案具有有效性.该方案可以进一步拓展到多用户多天线的情况.