基于专利分析的可穿戴设备发展态势与策略研究

本文基于Orbit专利系统的Fampat全文专利数据库,从历年可穿戴专利产出、区域分布、技术组成等维度,对1990年至2015年6月期间的全球可穿戴设备专利进行分析,揭示了可穿戴设备产业链、核心技术发展现状以及可穿戴设备未来发展态势,并提出中国在可穿戴设备领域获取竞争优势的策略建议.     

基于向量稀疏和矩阵低秩的压缩感知核磁共振图像重建算法

当前基于压缩感知理论的核磁共振图像重建算法大多仅利用图像数据的稀疏性或者低秩性,并没有同时利用图像的这两个性质.本文提出了一种基于向量稀疏性和矩阵低秩性的压缩感知核磁共振图像重建方法.该方法利用核磁共振图像中图像块的非局部相似性对求解优化模型的经典非线性共轭梯度算法进行改进.主要是在共轭梯度算法的迭代过程中对每一图像块寻找其相似块,由于相似块的像素组成的矩阵具有低秩性,因此利用矩阵低秩恢复算法对每一图像块进行更新.改进后的方法同时利用了图像数据的稀疏性和低秩性.实验结果表明,该方法相对于现有的具有代表性的图像重建算法相比,提升了重建图像的质量,具有较高的信噪比.     

一种新的片上网络拥塞感知容错路由算法

提出一个有效的路由通道选择机制,实现了基于片上网络(networks on chips,NoC)的拥塞感知的自适应容错路由算法(congestion-aware adaptive fault-tolerant routing algorithm,CAFR).该算法基于Up*/Down*路由算法得出源节点到目的节点每条路径的转向概率,再根据每条链路的两端路由器剩余内存时隙得出一个加权链路,最后由每条路径权重值和其路径的转向概率计算出源地址到目的地址各条路径的总权重值.实验结果表明,在无故障条件下,该算法的平均延迟和平均吞吐率都能维持较好水平.在故障条件下,该算法相对其他算法在吞吐量衰减方面有很大改善,尤其在故障率达到20%时,该算法吞吐量只有44.32%的衰减,而其他有容错性能的算法衰减达到48%~70%.     

大规模MIMO系统中基于空时相关性的导频减小算法

在大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统信道估计过程中,基站向用户端发送导频信号.由于导频数量与基站发射天线的数量成正比,传统信道估计过程会产生巨大的导频开销,尤其是对于采用频分双工通信方式的(frequency-division duplexing,FDD)大规模MIMO系统.为了解决这一问题,通过利用无线MIMO信道的空间公共稀疏性和时间相关性,提出一种基于压缩感知(compressed sensing,CS)技术的导频开销减小算法,其中,空时相关性用来提高信道估计精度.该算法能够在未知大规模MIMO系统信道稀疏度的情况下,自适应地获取精确的信道状态信息.分析和仿真结果表明提出的算法在减少导频开销方面优于局部公共支撑算法,同时能够维持良好的信道估计性能.     

基于压缩感知的时频双选信道估计研究

针对时频双选信道,利用信道的时间相关性,即同一条时延径在相邻时刻对应的信道系数之间具有很强的相关性,提出一种线性近似方法对时频双选信道进行建模,有效降低了未知参数的个数.考虑到无线信道在时延域具有稀疏性,基于压缩感知(Compressed sensing,CS)理论对线性近似模型进行了恢复重构.分别对未线性近似模型和线性近似模型的系统性能进行了仿真,并结合最小二乘(leastsquare,LS)算法、正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法、稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)算法给出了系统的归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)曲线.仿真结果显示,线性近似方法能有效对时频双选信道进行建模,针对本研究提出的线性近似模型,SBL算法能精确恢复出信道响应,并能有效地克服多谱勒效应.     

云计算中时间感知应用的资源分配与调度算法

现有数据中心中时间感知型云计算应用的资源分配算法能耗较高,严重影响了数据中心的服务上限以及云服务商的经济效益,对此提出一种低能耗的云计算资源分配与调度优化算法.算法分为两个阶段:第一阶段,释放并更新请求集的服务器与链接的剩余容量,同时更新能量辅助图中相应的权重;第二阶段,将所有新到达请求按所需时间段以降序排列,为各请求分配资源;第三阶段,检查资源可用性,并基于能量辅助图采用最短权值路径选择算法为资源请求分配虚拟机与流量.基于思科真实设备参数的仿真实验结果表明,本文云计算资源分配与路由算法的能量效率与资源分配性能均优于其他算法.     

基于序关系分析法的暴雨灾害游客风险感知测评——以秦岭太平国家森林公园为例

遴选旅游业发展较快的暴雨频发区,从游客角度进行暴雨灾害风险感知实证研究.以秦岭山地太平国家森林公园为研究对象,通过对游客进行实地问卷调查,获取感知数据,利用序关系分析、指数模型等方法,构建测评指标体系;确立指标权重;分析和评价游客暴雨灾害风险感知能力;最后对游客风险感知能力个体差异和特征差异进行分析.研究结果显示:面对暴雨灾害风险,游客在应灾态度方面表现最出色,应灾倾向性行为次之,在暴雨灾害知识方面还需加强;游客风险感知能力在性别、年龄、职业、学历、月收入、家中受灾情况等方面存在个体差异.     

纯电动出租车使用意愿分析——以上海市为例

利用上海市出租车司机调查数据,对纯电动出租车的使用意愿进行统计分析.以基于技术接受模型为基础,结合本次调研样本的特点,构建行为机制假设模型,从感知有用性、感知易用性、感知风险、政府政策等方面进行深入研究.运用统计学软件(AMOS)进行模型拟合,对输出结果进行分析.结果显示,由于样本自身的特点,政府政策在本次研究中不显著.除此之外,其余影响因素均显著.最终提出相关的政策与措施方面的建议.     

基于序贯与能量联合检测的频谱感知技术研究

认知无线电(CR)技术是一种提高频谱资源利用率的有效方法,频谱感知是其实现的前提和关键技术。针对序贯检测在个别情况下所需要的采样点数过多,达不到次级用户(SU)要求的问题,提出了一种序贯与能量联合检测(SEJD)的算法。首先同时用序贯与能量检测两统计量进行采样统计,先使用序贯检测进行判决,若当采样点数超过次级用户的要求,则直接用能量检测算法进行判决,得出判决结果。仿真结果表明:在相同的检测条件前提下,相比于能量检测(ED)算法和截断型序贯检测(truncated SD)算法,所提出的算法在检测概率和最大采样点数上有很大的提升,为确保频谱感知技术在信号检测上的快速性和准确性提供了理论依据。     

基于上下文感知计算的网络攻击组织追踪方法

对大部分网络监管单位和企业来说,网络安全运营很大程度上已经变为一个大数据分析和处理问题。如何从海量多模态的告警数据中快速发现高危安全事件是目前监管单位和企业的一个重要课题。文章针对这一问题提出了一种基于上下文感知计算框架的攻击组织追踪方法。首先结合上下文感知计算框架从多源威胁情报和本地沙箱告警日志中采集攻击组织相关威胁语义知识构建攻击组织知识库;然后基于大数据流式计算对实时、海量和多模态告警数据进行范式化理解和攻击链关联;结合构建的攻击组织知识库进行事件威胁语义富化和攻击组织特征关联计算,最终发现海量告警背后值得关注的攻击组织相关高危事件。经过在实际生产环境中部署系统,验证了文章提出方法的有效性。