基于EEF准则的认知无线电合作频谱感知

频谱感知是认知无线电的一个重要组成部分.提出了一种基于指数嵌入族(exponentially embedded family,EEF)准则的合作频谱感知算法.与传统方式下所有合作用户皆参加检测的方法不同,提出的算法依靠用户选择机制,并且不需要知晓授权用户信号的任何先验信息.该算法先对参与合作频谱感知的认知用户进行筛选,然后在筛选出的最优用户频谱观测数据的基础上生成全局检测统计量(global decision statistic,GTS),最后对授权用户是否存在做出全局判决.仿真表明,在虚警概率保持不变的情况下,进行最优用户选择(optimal user selection,OUS)的合作频谱感知算法的检测概率优于未进行最优用户选择的算法.     

参与式感知系统中基于压缩感知的数据采集算法

基于压缩感知理论提出了一种在参与式感知系统中进行数据采集的算法.该算法通过对节点社会关系的分析,估计得出部分未被传输的节点感知数据,在此基础上对观测矩阵进行更新,使压缩感知算法可以利用已传输的数据和估计得出的数据进行重构.该算法能显著减少参与式感知系统中传输的数据量,同时能够保证较好的数据重构精度.采用随机漫步移动模型进行了仿真实验,验证了算法的可行性.实验表明,与传统的压缩感知算法相比,上述算法在重构成功率相同的情况下,可以显著减少网络传输的数据量,从而降低网络消耗.     

基于旅游者感知的户部巷吸引力评价与提升策略研究报告

基于户部巷吸引力要素的问卷调查结果,深入地分析了户部巷诸吸引力要素与旅游者感知间的关系,构建户部巷吸引力感知体系,通过旅游者对户部巷吸引力感知的评价,利用层次分析法和李克特五点尺度量表发来探求旅游者的旅游体验和旅游者对户部巷的满意程度.基于调查结果提出有效的提升策略,来为户部巷更好地规划和营销作参考.     

冲击噪声下基于Lorentzian范数的CSR参数估计

针对现有重构算法及其改进算法在压缩感知雷达(CSR)参数估计中存在的稳健性不强、适用性不广等问题,提出了一种适用于冲击噪声背景的鲁棒性算法——Lorentzian-ISL0(基于Lorentzian范数的改进光滑l0范数).建立CSR参数估计的稀疏线性模型,并基于Lorentzian范数和高斯函数稀疏正则化,构造冲击噪声下稳健的优化目标函数;修正优化目标函数的牛顿方向,并沿修正方向对估计值进行更新,直至收敛.仿真实验结果表明:与已有算法相比,本文方法计算复杂度更小,支撑集重构更精确,信号重构精度更高.     

基于域感知多域分簇拓扑感知应用层组播算法

为提高应用层组播生成树的稳定性和效率,提出了一种基于域感知的多域分簇拓扑感知应用层组播算法(Mul-Dom CTA).Mul-Dom CTA算法不仅能够通过链路的传输时延将相近的节点组织在一个拓扑域中,实现数据包的就近传输,而且能够通过节点度约束进行重定向,缓解加入顺序的差异对组播树的不利影响,构建相对稳定的组播树.仿真实验证明Mul-Dom CTA模型具有良好的聚簇能力,能够有效降低组播树深度,同时降低组播树数据包的传输时延.     

高光谱遥感图像的稀疏分解与压缩感知

基于稀疏分解和压缩感知原理对高光谱遥感图像进行压缩重构,提出一种基于过完备原子库上分解图像的稀疏分解快速算法,以减少图像稀疏分解的计算量.仿真计算结果表明,利用压缩感知和谱带分组技术对高光谱图像进行谱间压缩,可提高运算速度,并降低成本.     

基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法

为提高地震数据压缩感知重构的信噪比和保真度, 提出一种基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法。建立了地震数据压缩感知重构模型, 分析了基于曲波变换稀疏表示的地震数据各尺度之间能量与熵的分布特性, 结合分块压缩感知技术降低随机观测的计算复杂度, 利用曲波变换稀疏表示高频区域各尺度之间的相关性, 设计了随信息熵变化的自适应双变量收缩阈值迭代重构的方法。实验结果表明, 在相同的采样率下,该算法重构的地震数据峰值信噪比提高了1. 5 dB 以上, 并且具有良好的细节信息保持能力。     

基于边缘图的梯度域图像融合方法研究

梯度域图像融合通过最小化融合图像的梯度场与融合梯度场之间距离求得融合图像,融合梯度场的准确性直接决定融合图像质量;由于源图像信息之间存在互补性,基于结构张量的梯度融合方法得到的融合梯度场的准确性不高,为保证融合图像质量,重构时需要添加其它感知项进行校正;提出了一种基于边缘图的梯度场融合方法,在边缘像素处以梯度值为权重进行加权融合,在非边缘像素处采用梯度值取大规则进行融合;实验结果表明:梯度场融合方法得到的融合梯度场准确性高,重构的融合图像具有满意的视觉质量和客观评价成绩。     

大数据背景下的学生情感词典构建方法?

学生的情感教育一直是教育界的研究热点和难点,由于学生个人情感的隐秘性,教师很难获取学生的情感状况.研究通过学生大量使用的社会交互网站中的文本信息分析学生的情感状态,核心是针对学生常用情感词构建情感词典,根据学生大量使用新词、伪词的特点,结合新浪微博提供的情感符号,以现有情感词典为基础,在动态更新的新浪微博大数据中应用文本相似度计算方法,扩充情感词典,构建符合学生语言特点和新浪微博风格的学生情感词典.词典包括情感极性和强度,为基于学生微博文本的情感感知和进一步的情感教育奠定基础.     

烟叶视觉图像等级分类优化仿真研究

自动分级一直是国内外烟叶研究的一个重要方向.通过分析烟叶的图像特征,发现从烟叶表面的疏密、分布、方向和规则4个角度进行特征提取会更为有效,实验证明基于该特征,用不同分类器测试均有较好的效果,分类精度最高可达92.5％,同时对比其他特征,可以发现用DDDR特征进行烟叶等级分类,精度明显高于其他特征.