视频压缩感知中基于菱形快速搜索的双匹配区域预测

多假设预测是视频压缩感知多假设预测残差重构算法的关键技术之一,但目前的多假设预测算法对运动剧烈的视频序列依然存在计算复杂度高且质量不佳的缺陷,而且由于观测值与真实信号是一对多的关系,只采用观测值的绝对误差和准则选择假设块容易引入噪声,从而限制了重构质量.针对这些问题,文中结合视频前/后景的运动特征,提出了基于菱形快速搜索的双匹配区域多假设预测算法(MH-DS),即利用菱形快速搜索方式确定当前解码块的前景/后景的运动矢量,获得两个最佳搜索窗,从中搜索多假设匹配块组;在匹配过程中,采用融合最小均方误差和最大匹配像素统计的块匹配准则,以得到更相关的假设块.仿真结果表明,基于菱形快速搜索的双匹配区域多假设算法能够有效地降低重构端多假设预测过程的计算复杂度,与现有最优视频压缩感知预测-重构算法相比,提升了预测精度和重构质量.     

普适环境下上下文感知计算的分析和综述

本文在分析上下文及上下文感知计算定义的基础上,首先讨论了上下文感知计算系统的建模与仿真问题,接着分析了上下文感知计算的系统框架,对现有的框架进行了分类,指出了系统框架所要解决的主要问题。最后介绍了上下文感知应用的研究情况。     

利用小波系数上下文建模的Bayesian压缩感知重建算法

针对目前压缩感知图像重建算法没有充分利用图像小波系数尺度内相关性的缺点,提出一种上下文建模的Bayesian压缩感知重建(CBCS)算法.该算法假定图像的小波系数服从参数未知的spike-and-slab概率模型,先通过一种新的上下文建模方法得到待估计小波系数邻域内的上下文矢量,然后根据待估计系数与上下文矢量的相关性及其父亲系数的状态,推测待估计系数为显著系数的概率,最后根据待估计系数的概率,采用马尔科夫链-蒙特卡洛采样的Bayesian推理从观测向量中恢复出图像的小波系数,进而得到重建图像.实验结果表明,CBCS算法可以自适应于图像内容的变化,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重建算法相比,在0.9的采样率下,重构性能最大可提高近2 dB.     

基于单元分解的改进D?lite路径规划算法

障碍物分隔搜索空间会隐藏D?lite算法正确的搜索方向,增加算法的计算次数,进而影响搜索效率,针对这一问题提出一种基于单元分解的改进D?lite路径规划算法.在原有Boustrophedon单元分解法的基础上加入了新的分解规则,对环境地图进行单元分解并构建了以单元为节点的图.设计了双向图搜索算法,能够快速计算出最短路径需要依次经过哪些单元.在这些单元中设置核心网格并依照顺序构建搜索链表,引导正确的搜索方向,使规划速度提高.在仿真平台上将算法与其他路径规划算法进行对比实验,实验结果表明,算法规划出的路径长度与其他算法几乎没有差别,并且减少了计算次数、降低了规划时间,验证了算法提高路径规划效率的有效性.     

融合上下文感知计算的协同过滤算法

将上下文感知信息融合到项目的相似度计算中,提出了一种结合上下文感知计算的协同过滤算法.以个性化音乐推荐为例,对用户及音乐的上下文信息进行分析,为用户进行个性化推荐,在公开的音乐数据集上进行实验,结果显示该算法提升了推荐精度,验证了算法的有效性.     

智能疏散系统导向标志计算及疏散路径仿真

为了解决大型综合建筑中智能疏散系统在火灾等突发情况发生时可根据复杂建筑结构规划出合理、安全的疏散路径问题,提出了一种基于改进A~*算法的多起点、多出口路径规划方法。通过增加转弯惩罚值,结合火灾影响区域实时信息和火灾中心点的距离改进了估价函数,进而计算出最优疏散路径。依据搜索出的最优路径调整三维楼层地图中各个导向标志方向,从而引导不同位置人员从最优路径疏散逃生。仿真实验结果表明,在计算多起点、多出口疏散路径时,改进A~*算法与传统Dijkstra算法和A~*算法相比,搜索方向更加明确,路径更加平滑,搜索效率更高,运行时间更短,并能结合火灾信息保证疏散路径的安全性。该算法在求解大型综合建筑火灾安全疏散路径方面具有很好的应用前景。     

CVS中基于多参考帧的最优多假设预测算法

现有的视频压缩感知(CVS)多假设预测方法均以当前块在参考帧对应搜索范围内的所有搜索块为假设块,造成求解线性权值系数的计算复杂度过高和预测精度受限.针对该问题,文中提出了一种基于多参考帧的最优多假设预测视频压缩感知重构算法.该算法首先从多个参考帧中选取出与当前块测量域绝对差值和(SAD)最小的一部分搜索块作为当前块的最优假设块集,然后对假设块进行自适应线性加权,充分地挖掘视频帧间相关信息,提升了预测精度,同时降低了求解线性权值系数的计算复杂度;最后对测量值进行帧间DPCM量化,以提高视频压缩效率和率失真性能.仿真实验表明,与现有的视频压缩感知重构算法相比,文中算法具有更高的视频重构质量.     

两种改进的最优路径规划算法

在对经典Dijkstra算法和A*算法分析的基础上对它们分别进行了改进.在经典Dijkstra算法中,针对当前不相连节点间路径长度为无穷大这一特点,首先对两个节点是否相连进行判断;若发现两个节点并不相连时,则舍去相应计算,从而减小计算量.针对A*算法在实际应用中搜索效率低的缺点,将经典A*算法搜索出的原始最优路径中的节点依次进行封堵后,再按照经典A*算法搜索出相应的新最优路径,最后再将原始最优路径与这些新最优路径进行对比,以便确定最终的最优路径.仿真研究表明:改进的Dijkstra算法可以减少大量的无关节点计算,提高运算的效率;改进的A*算法则可以提高搜索到最优路径的成功率.     

基于遗传算法和BP算法的电磁重构应用研究

在电磁重构问题中，将BP神经网络算法中最速下降的思想与GA结合，构造BP算子，利用GA的杂交、变异选择算子在全变量空间大概率搜索全局解，在解点附近用BP算子快速搜索收敛，提高搜索性能，应用混合算法重构分层生物组织各层电导率和厚度，数值计算结果表明，改进后的算法在搜索速度和精确度上明显提高，并具有较高的抗噪性能。     

车辆路径问题的连接点选择节约算法

为了深入研究车辆路径问题中节约算法的应用,通过具体数据比较与分析了传统CW算法和改进后的分割节约算法得出的配送方案.发现针对C-W算法下运输车辆数目已经最优的情况,允许分割配送的节约算法反而增加了配送里程,路径交叉的情况却没有得到改善,因此此方法不再适用.因此,基于传统Clarke-Wright节约算法,对连接点进行选择来解决这一问题.通过matlab7.0对具体的实例进行了对比计算,用专业的制图和数据分析软件Origin Pro 8.0画出配送路径图.结果表明,对连接点选择进行优化的节约算法不仅避免了路线交叉,且计算结果优于传统节约法.     

基于上下文感知的智能停车场系统的研究

上下文感知是在移动计算环境中实现人机自然交互的关键.车辆停放乱和车辆失窃是停车场的重点问题.针对该问题,提出了一种基于ZigBee和上下文感知的智能停车场管理系统,给出了智能停车管理系统的总体架构.该系统使用RFID对车和车主进行跟踪,并根据所感知信息进行上下文推理决策判断合法性,从而有效实现对停车场的智能化管理.     

基于改进分散搜索算法的无人机路径规划

针对在敌情信息不明环境中无人机侦查路径规划问题,建立了车辆路由问题模型(VRP),提出了基于分散搜索的改进混合搜索算法.基于Bayes方法计算出点到点之间的威胁概率,并生成了一个赋权图,将无人机路径规划问题转化为车辆路由寻优模型.采用混合路径规划算法求解.该算法将模拟退火嵌入到分散搜索算法的框架中,充分利用了分散搜索的全局搜索能力与模拟退火的局部搜索能力来优化无人机的侦查路径,混合算法在保证时效性的同时提升了求解的质量.仿真结果验证了算法的有效性.     

利用不匹配帧比例加权N-Best候选的置信度方法

针对关键词检出中的置信度可靠性问题,提出了一种基于N-Best候选路径的置信度方法,根据比较候选路径上关键词边界内不匹配帧所占的比例大小,对N-Best的结果进行加权.该方法不但利用了词图搜索上N-Best候选的似然分,而且突出了每条路径中局部匹配的置信度,在上下文相关的中文关键词检出系统上,通过重庆口音普通话数据库的...     

融合插点和跳跃点改进A*算法的路径规划

为了解决传统A*算法在路径规划中存在的一些问题,提出了一种融合插值点跳跃搜索路径算法来改进A*算法。在对栅格环境图中具有特殊意义的多组数据进行预处理后,通过起始点和目标点确定目标函数,并搜索出一条最优路径。利用MATLAB软件平台对8组规格不同的环境图进行了路径规划仿真。实验结果表明,改进后的算法可以减少计算时间、搜索节点数量、内存占用和搜索路径长度。可见改进后的算法在搜寻最佳路径方面的效率更高。     

基于Dijkstra算法的最优路径搜索方法

针对传统Dijkstra算法在应用中存在的不足,提出了一种基于Dijkstra算法的最优路径搜索方法.该方法设计了区域限定模型,以避免大量无用结点参与计算带来的时间和空间的浪费.在此限定区域内使用优化的存储结构实现了含有启发式信息的搜索策略.路网实验结果表明,应用启发式搜索策略使搜索的路径结点总数和计算时间明显减少,搜索过程能够快速地趋于目标结点.     

服务组合系统交互协议兼容性检测模型

针对服务组合系统中存在某些实体属性会控制Web服务内在的隐式执行路径,致使客户端发送的消息与服务组合系统等待接收的消息不一致时,会发生交互无响应等问题,提出一种在服务组合系统的设计阶段进行交互协议兼容性检测的通用模型。将实体信息抽象为上下文变量,并对上下文感知服务交互协议进行建模;设计一种消除隐式转换的算法,对消除隐式转换后的服务组合系统进行上下文感知服务交互协议兼容性检测模型的形式化定义,并通过NuSMV模型检测工具对应用案例中的CSR模型进行验证。实验结果表明,该模型应用范围广,实现简单,实用性强;不仅能避免服务组合模型状态数较大时引发的状态爆炸问题,而且能有效地缩短服务组合系统的开发周期,降低系统的开发成本。     

基于数据关系表的XML查询算法

为解决交互式电子技术手册数据量庞大、结构繁杂不易查询的问题,采用将XML文档分解为层次化数据关系表的设计方法.在系统中创建数据结点,提取后构成文档树;根据文中定义将整体数据分解为具有层次化的数据关系表片段,由约束条件忽略与其明显不符片段及其附属,简化数据关系表;在简化数据关系表中搜索查询结点,根据算法进行计算,确定所查结点在文档树中具体位置及路径;依据所得位置及路径在系统中有针对性、目标性的查询.结果表明:该方法能够有效减少XML文档查询数据的路径,实现查询的高效性.     

方向提升小波变换域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知

针对压缩感知(CS)重构算法在实际应用中自然图像的小波变换系数往往无法稀疏的问题,提出了一种方向提升小波变换(DLWT)域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知算法(DLWT-SFTSW-BCS)。首先对自然图像进行方向提升小波变换得到小波变换系数;然后在随机测量之前利用稀疏滤波切除小系数,消除了小系数对大系数重构时的混叠干扰;最后结合小波树结构的贝叶斯压缩感知重构算法得到自然图像的重构图像。实验结果表明,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重构算法相比,DLWT-SF-TSW-BCS算法的重构峰值信噪比最大可提高10dB。     

基于矩阵力法的杆系结构可靠度计算方法

在基于矩阵力法的单位载荷算法计算出杆系结构破坏过程中结构内力的基础上 ,使用一次二阶矩法计算了元件的可靠度 ,并通过结构失效的判断准则确定结构失效路径 ,采用分枝 -限界法从众多的失效模式中搜索结构的主要失效模式。使用PNET方法计算了结构的失效概率。     

低复杂度的压缩感知信道估计方法

针对采用非正交多载波调制的无线通信系统中,信道的稀疏度未知且非零稀疏路径随时间变化的问题,提出了一种基于导频信号互相关运算的压缩感知信道估计方法,利用接收端导频信号互相关计算对信道稀疏度及非零稀疏路径的时延分布进行预估,结合改进的低复杂度压缩感知重构算法得到信道估计结果.针对非正交多载波调制系统具有频谱利用效率高、信道环境适应性强的优点,对非正交多载波调制系统的导频图案进行优化设计,提高压缩感知信道估计算法的精度.仿真结果和理论分析表明:该方法不仅能够提高非正交多载波调制系统的频谱效率,还可以降低系统传输误码率与计算复杂度.