多信道认知网络的直观信道感知策略

为了提高频谱利用率,认知无线电技术可使非授权用户在不影响授权用户正常通信的情况下,利用瞬时的频谱空穴满足自身通信需求。如何通过感知频谱及时有效地发现频谱空穴是一个至关重要的问题,尤其是对于多信道认知无线电网络。针对多信道认知无线电网络,该文在连续时间Markov链的信道占用模型基础上,根据信道状态可能发生变化的概率,提出了一个动态的直观信道感知策略,并考虑了感知周期的影响。仿真结果表明:在感知周期合适的情况下,该策略能够有效地发现并利用频谱空穴,并且比周期感知和随机感知策略消耗更少的能量用于感知。     

汽车状态感知系统的Android客户端

随着汽车数量的日益增多,为了合理调度车辆、为车辆选择最佳行车路线、对车辆故障提前预警,如何更加方便、可靠地获取汽车的实时状态信息,已成为迫切需要解决的问题。该文针对以上问题设计了运行在Android手机操作系统上的汽车状态感知系统的客户端,通过手机蓝牙对汽车状态数据进行采集,同时获取GPS位置信息,通过3G网络实时的将这些数据上传服务器,实现了状态实时显示、历史旅程查看等功能。该系统可以替代昂贵的车载终端,有效地降低汽车状态感知的成本;通过手机作为通信终端使其具有良好的可扩展性和灵活性,使用3G网络具有高带宽、低延迟、可靠性高等特点。通过实际的运行测试该系统可以实时地获取汽车状态信息,可以使监控中心对车辆的故障进行预警,还可以优化车辆的调度。     

宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知.有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响,从而提高算法的抗噪性.仿真结果表明,PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0.9、误检概率为0.1的频谱检测性能.     

语音信号处理教学辅助实验设计

在语音信号处理教学中引入仿真实验,通过上机实验帮助学生理解课程的基本原理和方法.课题组完成了课程系列实验的设计,分为验证型实验和设计型实验两种.主要以线性预测编码、复倒谱和倒谱以及感知线性参数等为例介绍了使用Matlab进行教学辅助实验的情况.     

一种基于视觉感知的复合医学图像分割算法

为提高医学图像分割的视觉效果,依据人类视觉感知的分层特性,提出了一种新的复合医学图像分割方法.该方法通过提取医学图像的底层特征,利用Fuzzy-ART神经网络作为像素的分类器,对医学图像进行连续两次分割.实验结果表明,该医学图像分割方法能有效地解决局部信息与整体分布边缘淡化等相关问题,达到良好的分割视觉效果.     

基于态势感知的滑行路径优化算法

为提高繁忙机场场面运行效率,以优化航空器滑行路径、减少航空器滑行延误时间为目标,通过分析滑行道的运行态势,构建了机场滑行路径优化模型,并提出基于态势感知的滑行路径优化模型求解算法.算例结果表明:基于态势感知的滑行路径优化算法与传统的先到先服务优化算法相比,航空器在整个滑行过程中的总运行时间下降了 5％.可见基于态势感知...     

机器人足球训练中视觉感知与动作执行同步机制

主要研究RoboCup训练中球员视觉感知与动作执行同步的技术.在全面分析RoboCup现有同步方法存在问题的基础上,提出一种动态的视角调整方法,即通过对球员视角宽度的调整控制视觉信息到达的时刻,结合动作指令发送的特殊策略,实现球员向服务器发送指令时机的优化,以达到最佳同步效果.关于球员视角宽度动态切换的实现,具体包括:基于增强视觉检测的视角切换与分类视角动态切换2种方法.对比实验证实了该同步技术的优越性.     

基于灰色模糊评价的B2C消费者满意度评价研究

B2C消费者满意度的评价研究对于进一步推动B2C的优化升级提升其服务能力具有重要意义.针对目前B2C消费者满意度评价模型存在的缺陷,以消费者需求为导向从网站、商品、服务、用户体验和便捷性与个性化五个方面设计了评价的指标体系,利用层次分析法确定了各评价指标的权重.在指标体系构建的基础上,将评价主体消费者纳入到评价模型当中,对评价模型进行了修正,构建了基于灰色模糊综合评价法的B2C消费者满意度评价模型.选用京东商城案例验证了满意度评价的合理性和可行性,根据满意度评价结果为京东商城提出了优化建议.     

相参频率捷变雷达目标稀疏重建性能边界综述

相比频率固定的脉冲多普勒体制, 频率捷变体制在抗干扰方面具有显著优势。但在该体制下, 基于匹配滤波的信号处理算法存在旁瓣平台问题, 难以与动目标检测兼容。压缩感知理论将目标参数估计建模作为欠定方程求解, 为该问题提供了解决思路。在相参频率捷变雷达中, 压缩感知能否准确重建目标是一个基础性问题。本文梳理了针对该问题的相关研究, 借助相变理论与相变曲线的解析表达式, 定量描述了捷变频雷达重建目标的成功概率与主要系统和目标参数之间的关系; 该理论性能边界与仿真实际所能达到的性能相接近。此外, 还探讨了现有成果在实际应用中的价值, 展望了未来研究方向。     

知识牵引与数据驱动的兵棋AI设计及关键技术

在分析知识推理型与数据学习型兵棋人工智能(artifical intelligence, AI)优缺点的基础上, 提出了基于知识牵引与数据驱动的AI设计框架。针对框架中涉及的基于数据补全的战场态势感知,基于遗传模糊系统的关键点推理,基于层次任务网的任务规划、计划修复与重规划,基于深度强化学习的算子动作策略优化等关键技术进行深入探讨。结果表明,所提框架具有较强的适应性, 不仅能够满足分队、群队、人机混合等兵棋推演的应用需求, 而且适用于解决一般回合制或即时策略性的博弈对抗问题。