利用轻量化深度学习模型和加速度信号的枪击识别方法

枪支射击的检测与识别有助于实现枪支和子弹的精准管控,从而防止枪支滥用、提高公共安全。区别于传统利用加速度传感器的枪击识别需要进行特征提取的方法,本文针对不同类型的枪击加速度信号,首次采用深度学习的方法进行研究,提出了一种新的兼顾精度和轻量化的EfficientNetTime时间序列分类模型。该架构核心由MBConvTime,Fused-MBConvTime模块组成,能够自动提取枪击加速度信号特征,对不同输入时间尺度更具鲁棒性。在识别精确率方面达到97.42%超越传统枪击识别算法,并在公开枪击数据集上与SVM、决策树、随机森林三种传统机器学习模型和FCN、Resnet、Inceptiontime、Xceptiontime四种时间序列深度学习模型对比。实验结果表明EfficientNetTime模型更加高效,识别精确率也更高。     

基于权重调节和用户偏好的协同过滤算法

针对传统相似度计算方法只利用用户的评分信息这一显性反馈行为进行推荐, 导致推荐效果不理想的问题, 提出一种新的相似度计算方法, 通过引入权重调节机制及用户行为偏好等隐性反馈信息, 提升推荐的准确度. 首先, 根据负采样的反用户频率, 降低流行物品全局软件工程的影响程度, 并使用共同评分行为的最小权重, 调节因共同评分数过少而导致的推荐准确度偏差. 其次, 提出项目偏好词定义, 根据项目偏好词矩阵计算出在项目特征上具有共同偏好的用户. 最后, 在MovieLens数据集上进行实验对比分析, 实验结果表明, 改进后的相似度计算有较优的MAE值, 且有更高的推荐准确性.     

基于改进遗传算法的自适应越区切换方案

针对列车通信在越区切换过程中切换触发率和切换成功率均较低的问题, 提出一种基于改进遗传算法的自适应联合判决切换算法. 首先, 以遗传算法为基础, 在高速特性下对切换判决过程中的相关参数进行优化, 针对列车的不同运行速度动态选择出满足快速切换需求的迟滞容限值; 其次, 引入满意通信概率（SCP), 当列车在小区之间移动时, SCP值达不到要求的将不能接入下一个小区, 以保障通信质量的优良. 仿真结果表明, 与传统切换方案相比, 该方案可实现提高切换触发率和切换成功率的目标, 具有较高的满意通信概率.     

能量有效的NOMA多用户-多信道匹配算法

针对非理想信道状态信息(channel state information, CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户-多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户-信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户-信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户-多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。     

时宽-波形基联合捷变的LPD通信波形

为了提升通信信号的低检测概率(low probability of detection, LPD)性能,从降低通信波形各域能量聚敛性的角度,提出时宽-波形基联合捷变(joint agility of time width and waveform bases, JATW)的波形构架。基于此构架,以切普扩频(chirp spread spectrum, CSS)和正弦扩频(sinusoidal frequency spread spectrum, SFSS)为波形基,采用变时宽(varied of time width, VTW)参数配置方法,提出基于VTW-CSS/SFSS混合波形的LPD通信波形。采用数学推导辅以数值仿真分析的方法,分析所提出波形的各域能量聚敛特征。理论分析和数值仿真结果表明,相较于CSS和SFSS,所提波形的各域能量聚敛性明显较弱, JATW的波形构架有助于提升通信波形的LPD性能。     

基于多变量高斯过程模型的贝叶斯建模与稳健参数设计

针对模型预测偏差和波动的稳健参数设计问题,在多变量高斯过程(multivariate Gaussian process,MGP)建模的框架下,结合质量损失函数和非线性优化约束方法构建一个新的多响应优化模型.首先,利用成对估计方法获得超参数近似值,构建多变量高斯模型;其次,结合MGP模型特征,构造充分考虑响应波动因素的质量损失函数.利用蒙特卡罗模拟方法,获得响应落入指定区间的期望概率;然后,以期望概率为约束,结合本文所提质量损失函数建立优化模型;最后,利用全局优化算法进行寻优,获得考虑响应期望概率的优化结果.实际案例和软件仿真表明,该方法综合权衡了预测偏差和预测波动引起的不确定性对优化结果的影响.获得了兼顾质量损失和期望概率最优均衡解,从而实现稳健参数设计.     

基于GPC的环肋耐压圆柱壳结构失稳概率分析

为评估具有小失效概率特性的深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率,提出了一种新的基于高斯过程分类和重要抽样的自适应分析方法.该方法通过引入马尔科夫链蒙特卡洛法和欧式距离,开发了一种新的考虑预测不确定性和取样均匀性的自适应试验设计策略,以便更高效地构造高斯过程分类器;采用核密度估计构造准最优重要抽样密度函数;基于失效概率估计的稳定性,提出了一种更精确的迭代停止准则.通过某一分段函数验证了所提分析方法的准确性及高效性.应用所提方法得到某深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率约为8.242×10^-5.     

改进的非参数 Ce ns us 变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

一种基于HMM模型改进的地图匹配算法

针对轨迹数据在线地图匹配中难以同时保障算法的准确率和时间效率的问题, 提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)改进的在线地图匹配算法, 并提出综合距离因素和方向因素计算发射概率的方法。与其他全局或者局部算法的不同之处在于, 改进的在线地图匹配算法引入可靠点进行轨迹分割, 减少了转移概率的计算和匹配结果的输出延时。用西雅图市浮动车的轨迹数据进行算法的实验验证, 结果表明, 与传统的HMM地图匹配算法相比, 改进的算法在准确率和时间效率上更优, 能够满足在线地图匹配的需求。     

基于S变换与PNN的电磁环境复杂度评估

针对复杂电磁环境定性分析和定量分级问题,提出基于广义S变换与PNN(概率神经网络)的电磁环境复杂度评估方法.应用广义S变换对电磁环境中受干扰的样本信号进行时频分析,同步提取时频域时域占用度,频域占用度和能量占用度评估参数,分析了各参数的物理意义,并给出了各评估参数的计算公式.同时增加频率重合度、调制格式相似度和背景噪声强度等评估参数,利用获取的参数训练PNN,并进行分类.仿真实验证明基于广义S变换与PNN的电磁环境复杂度评估方法在背景噪声大、训练样本数少的条件下能有效提取评估参数,并对电磁环境复杂度进行有效合理评估.