环F_p+uF_p上的广义Reed-Muller码

Reed-Muller码是一类非常重要的代数码,具有很好的代数和组合性质。文章首次将Reed-Muller码的概念引入环Fp+uFp上,定义了更一般的Reed-Muller码URM(p,r,m),给出了它的迹表示,并研究了它的对偶码以及两者之间的关系。特别地,当p=2时,得到了一些更好的性质。     

广义TKK代数的一类模结构

设S是欧氏空间R″（υ≥1）中最小的非格半格,在一个Jordan代数T（S）的基础上,通过Tits-Kantor-Koecher方法可构造TKK李代数g（T（S））,研究该李代数的泛中心扩张广义TKK代数g（T（S））,的一类在群代数与对称代数上的不可约表示。     

改进Stacking算法的光伏发电功率预测

针对Stacking算法计算时间较长和样本数据较少的问题,提出了一种基于新向量表示和交叉验证精度加权的改进Stacking算法。采用三层算法结构,第1、2层为初级层,使用随机森林、SVR、XGBoost 3个学习器;第3层为次级层,使用LightGBM对第2层输出再次学习以减弱噪声。用一种新的向量表示法来增大层级之间输入输出数据的样本规模和样本分布密度,来保证数据维度不会随着初级层学习器数目的增多而增大;根据在交叉验证下初级层不同预测模型表现出预测准确度的差异性对结果进行加权处理。利用某光伏电站的发电数据进行实际算例分析,提出的模型在MAE、MSE及$R^2$指标上,相比随机森林和Stacking等模型其预测性能有很大的提升。     

基于步态高斯图及稀疏表示的步态识别

为了突出步态特征的差异性,解决单一视角及跨视角下识别率低的问题,分析了步态高斯图及稀疏表示的原理,提出在步态高斯图的基础上,应用稀疏表示的方法来进行分类。提取的步态高斯图增加了不同人步态的差异性进而提高了步态识别率。该方法首先获取步态高斯图,其次获取测试阶段所需的过完备字典,最后通过测试样本的重构误差进而分类。实验结果表明:该方法显著提高了跨视角下的步态识别率,对穿大衣、携带背包下的步态识别具有很强的鲁棒性。     

一种基于多尺度结构自相似性的图像超分辨重建算法

多尺度结构自相似性是指图像中存在大量相同尺度以及不同尺度相似结构的性质。本文提出一种基于多尺度结构自相似性的超分辨率重建算法,该方法通过图像旋转和金字塔分解将输入图像的先验信息附加到训练库中,并对样本图像块聚类,分别训练针对各类的多个字典。在图像重建阶段,自适应选择最优字典,并利用相似图像块间的关系建立非局部约束项重建图像。最后利用迭代反投影算法进行图像后处理,进一步提升图像的超分辨率重建效果。实验结果表明,与SCSR、SISR和ASDS算法相比,本文算法能够取得边缘更为清晰的超分辨率重建效果。     

基于稀疏表示分类的雷达欺骗干扰识别方法

为了应对基于数字射频存储的各种欺骗干扰信号, 提出了一种基于稀疏表示分类的欺骗干扰识别算法。通过小波包分解重构把信号划分为不同频段, 然后对信号提取三阶累积量切片特征构造特征矩阵, 并利用奇异值分解对特征进行降维, 提取主要分量。最后利用稀疏表示分类在不同频段上对信号进行分类识别, 利用决策融合的方法对分类结果进行整合。经验证, 该方法具有很好的抗噪性能, 能够有效识别几种常见的欺骗干扰信号, 在信噪比为0 dB时, 欺骗干扰平均识别率达到90%以上, 并与其他欺骗干扰识别方法进行了对比, 显示了所提方法的优越性。     

基于稀疏表示的平行互素阵二维测向方法

针对传统平行阵二维测向自由度低问题,提出一种改进型平行互素阵,基于稀疏表示方法和最小二乘法来估计目标方位。该方法首先利用改进型互素阵构建双平行稀疏阵列,计算平行互素阵的互协方差矩阵。然后通过矢量化处理,利用重排,去冗余处理生成较大孔径的虚拟阵列,将二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题降维为一维DOA估计问题。进一步将一维DOA估计问题转为复数信号稀疏重构问题,并利用二阶锥规划来进行求解,通过峰值搜索得到方位角信息。最后利用方位角来构建方向矩阵,通过最小二乘方法求解俯仰角。该方法可以在没有目标先验信息的条件下,能够准确估计目标方位,且能够实现自动配对。相比传统的平行均匀线阵以及平行互素阵,该方法扩展了阵列虚拟孔径,提高了估计精度,能够辨识更多的目标源。实验仿真验证了该方法的有效性。     

Pragmatic Approach to Adaptive Turbo Coded Modulation

This paper presents a pragmatic adaptive scheme for TuCM over slowly fading channels. The adaptive scheme employs a single turbo coded modulator composed of a variable-rate turbo encoder and a variable-rate variable-power MQAM for all fading regions, so it has an acceptable complexity to implement. The optimal adaptive TuCM scheme is determined subject to various system constraints. Simulations have been performed to measure the performance of the scheme for different parameters. It is shown that adopting both the turbo coded modulator and the transmit power achieves a performance within 2.5 dB of the fading channel capacity.     

关于表现外延与反馈外延的一些重要性质

研究表现外延和反馈外延的一些重要性质.证明了复杂概念和简单概念之间的表现外延关于投影和柱体扩张具有包含关系.分析表现外延在复杂因素和简单因素上的投影和柱体扩张,进而讨论了因素充分性的一个充要条件.证明了一个概念的对立概念的反馈外延包含该概念的反馈外延的余.     

基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.