一种非对称结构MIMO干扰信道的干扰对齐方法

研究一种非对称结构MIMO干扰信道干扰对齐闭式解求解问题.通过将整个系统的干扰对齐问题,转化为两个子系统的干扰对齐问题,分析子系统之间相互影响的关系,构建包含系统解的方程组,进而可以用符号计算软件进行求解.所提方法可以在所需天线数量最小的条件下,实现非对称结构的MIMO干扰信道的干扰对齐,并以4用户系统为例,详细阐述了问题的求解过程.仿真部分对所提方法进行了验证,分析了方法的复杂度及优缺点.      

基于深度学习的多语言跨领域主题对齐模型

在主题深度表示学习的基础上,该文提出了一种融合双语词嵌入的主题对齐模型(topic alignment model, TAM),通过双语词嵌入扩充语义对齐词汇词典,在传统双语主题模型基础上设计辅助分布用于改进不同词分布的语义共享,以此改善跨语言和跨领域情境下的主题对齐效果;提出了2种新的指标,即双语主题相似度(bilingual topic similarity, BTS)和双语对齐相似度(bilingual alignment similarity, BAS),用于评价辅助分布对齐的效果。相比传统的对齐模型MCTA, TAM在跨语言主题对齐任务中双语对齐相似度提升了约1.5%,在跨领域主题对齐任务中F1值提升了约10%。研究结果对于改进跨语言和跨领域信息处理具有重要意义。     

自动抽取web数据的树对齐算法

针对从模板生成的网页中自动抽取web数据的问题,提出了一种新的树对齐算法.该算法能够确定输入网页的最大匹配结构.经过一系列的对齐操作之后,多棵树被合并成为一棵记录着合并前多个网页上的统计信息的合并树,树对齐算法可以发现合并树中的重复模式,在最可能内容块上构建包装器,并按照重复模式从网页上抽取数据.实验结果表明,该算法的抽取结果具有较高的准确性和良好的稳定性.     

语料库在茶典籍英译中的实例应用

探讨如何将语料库技术应用于典籍英译。具体步骤为:利用单语语料库统计信息辅助双语对齐,借助Wordsmith5.0统计的词表和Winalign7.0的术语表功能,探讨如何利用机器辅助提取锚点词对及多层级锚点词对对齐古汉英茶文化平行双语库。锚点词对筛选步骤如下:由Wordsmith5.0自动生成《茶经》英汉词表;基于一次频词的概念逆向分析词表并选出具备锚点词1∶1对应关系的部分,将其导入Winalign对齐并输出锚点词对。锚点词对的选取由机器辅助完成,对齐效率大幅提升,可弥补以往手工提取的不足。用Antconc的Collocates功能批量提取茶诗尾韵,辅助其英译,通过检索标点自动提取末尾字并人工校验提取尾韵词。实验证明语料库技术在典籍英译领域切实可行且效果显著。     

基于数值模拟和SAR的波峰长度分布研究

分析了随机海浪空间特征量的研究现状和合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)海面成像机理.采用线性叠加法模拟波面得到波峰的空间形态,提取出波峰长度信息并进行统计分析.SAR观测得到的波峰长度的统计分布与数值模拟结果比较表明两者符合较好,从而验证了数值模拟技术的有效性.同时,给出大型海上结构物遭遇某一长度波浪的概率公式.     

多小区 MIMO 网络中一种新的 D2D 通信干扰对齐算法

当多小区MIMO（multiple-input multiple-output）网络中引入D2D（device-to-device）技术后形成D2D-MIMO干扰网络,为解决其干扰问题,提出了一种基于天线数奇偶性的发送端数据流分配方案和基于该方案的干扰对齐（interference alignment,IA）算法。该算法通过最小化基站泄露到非目标用户的信号功率来求解蜂窝链路的预编码矩阵,通过最大化蜂窝用户的信干噪比（signal to interference plus noise ratio,SINR）来求取蜂窝链路的干扰抑制矩阵,进而通过线性干扰对齐消除蜂窝内干扰,并推导了系统的最大自由度（degrees of freedom,DOF）。理论分析和仿真表明,相对于现有算法而言,该算法提高了系统的自由度、频谱效率和能量效率,降低了对天线数的要求,增强了系统的灵活性。     

基于干扰对齐的设备到设备功率控制算法

为了使蜂窝网络系统中设备到设备(D2D)用户的速率总和最大,提出了一种基于干扰对齐(IA)的功率控制算法.该算法通过IA技术使得所有的D2D用户能够同时占用可使用的子载波;同时,控制每一个D2D用户在子载波上的功率,使所有D2D用户在对蜂窝用户(CU)产生的干扰小于干扰阈值的前提下,其速率和达到最大.仿真结果表明:与传统的基于频分多址(FDMA)的功率控制算法相比,本算法在干扰阈值为10 d Bm时,所得到的D2D用户的总速率和可提升约6 bit·S-1·Hz-1.     

融合关键词概率映射的汉越低资源跨语言摘要

在低资源汉越跨语言摘要任务中，由于标注的汉越对齐数据稀缺，较难实现跨语言语义对齐.鉴于此，提出一种融合关键词概率映射的低资源跨语言摘要方法，首先利用源语言关键词实现关键信息的提取，然后基于概率映射对将源语言关键词映射到目标语言，最后基于指针网络将映射的目标语言关键词融入到摘要生成过程中.在构建的汉越跨语言摘要数据集上的实验结果表明，相比于直接的端到端的方法，融入关键词概率映射信息可以有效地提升低资源跨语言摘要的质量.     

基于字形与语音的音译单元对齐方法

为了解决仅采用基于语音或基于字形的音译方法造成的误差过大问题,以汉英音译为主要研究对象,运用统计与规则的理论思想,提出融合基于语音和字形的音译单元对齐方法,设计了4个实验,与传统方法进行对比。实验结果显示,该方法能够很好地提高机器音译的准确性。     

利用粒子群算法实现水泥μCT图像灰度校准

由于X射线源的发射能量不稳定等原因,导致μCT扫描仪在不同时间对同一水泥水化浆体扫描时,同一物质线性衰减系数不同产生灰度差异。依据水泥水化理论和图像处理相关原理,利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化区间范围参数,将待校准的水泥图像灰度范围重映射到相关区间,再对原始的灰度直方图曲线进行拉伸变换,直到待校准图像直方图两个波峰区域与参考图像直方图两个波峰区域对齐为止,从而达到不同时间的水泥图像是同一物质灰度校准的目的。