一种基于彩色图像的锐化算法

对常用锐化算法进行改进，提出了一种新的针对彩色图像的边缘增强算法，并用模糊集理论选取阈值去除噪声．实验证明，改进的算法能有效地突出彩色图像的边缘，与其他算法比较，该算法耗时很少．     

快速B样条二维细微边缘检测算法

传统的边缘算法无法得到令人满意的图像细微边缘检测结果。作为对传统边缘算法的补充，这里提出了用于图像特征提取的细微边缘检测算法。采用快速B样条转换实现快速图像插值可以提高运算速度。这种基于B样条函数的算法能快速计算出信号的一阶导数，通过搜索图像一阶导数最大值的位置确定边缘点的位置。实验结果表明图像经插值放大3倍以后可以获得满意的细微边缘检测结果。     

基于免疫联想记忆的病毒检测算法

针对现有算法只考虑未知病毒检测的片面性 ,论文综合借鉴生物免疫机制中一次反应的非选择思想和二次反应的联想记忆思想 ,提出了一种基于免疫联想记忆的病毒检测算法 ,该算法结合了免疫非选择对未知病毒的识别能力和免疫联想记忆对已识别病毒的学习记忆能力 .基于免疫联想记忆的病毒检测算法除能有效地检测未知病毒外 ,还能快速检测出已知病毒的变种或具有类似行为特征的病毒 .针对典型宏病毒的实验验证了本文算法的检测性能     

复杂适应系统Internet中的网络流量仿真研究

网络流量与网络带宽的关系是网络研究的一个重要课题，论文用复杂适应系统理论及基于Agent的模拟方法，对Internet复杂适应系统的网络流量与网络带宽的关系进行了模拟仿真，即在Swarm平台上构建了一个基于多Agent的随机网络流量动态模拟系统．在该系统中，首先定义了Agent行为规则及策略，然后通过多个Agent交互作用及多个Agent与周围环境之间的相互作用和影响，模拟出整个系统宏观层次的涌现特征：网络带宽被占用约50％左右时，出现震荡现象．该现象将对下一代互联网的建设提供理论参考．     

三车道元胞自动机交通流模型研究

在Nagel-Schrekenberg（NS）元胞自动机交通流模型的基础上，提出了一种高速公路三车道元胞自动机交通流模型．该模型中所有的车辆均遵循相同的演化规则，并允许车辆以一定概率换道．根据计算机数值模拟．研究了车辆减速概率、换道概率对车流量、车道利用率影响关系，结果表明，在相同情况下，此模型所得到的基本图显示出交通流量比单车道NS模型大，并且发现减少不必要的车辆换道行为可以使驾驶更安全．这些研究为管理三车道的道路系统提供了一定的参考依据．     

多载波CDMA中的多用户判决反馈检测器

提出了基于多载波的最小均方误差(minimummean squarederror,MMSE)多用户判决反馈检测器(deci sion feedbackdetector,DFD)。MMSEDFD具有结构比较简单且性能优于线性多用户检测器(LMMSE)的特点。多载波系统相对于传统的单载波系统能够有效地消除频率选择性衰落。在多载波的合并上,采用了等增益合并(equalgaincombination,EGC)和最大比合并(maximalratecombination,MRC)方式。仿真表明,MC DS/CDMA系统中的MMSEDFDEGC接收机和MMSEDFDMRC接收机相对于LMMSE接收机可以提高系统性能,特别是MMSEDFDMRC接收机能够明显提高系统性能。     

自适应OFDM系统中调制识别算法研究

提出了一种适用于快衰落信道下自适应OFDM系统的调制识别算法。在信道估计和频域补偿的基础上,利用子载波组样本的6阶和8阶累积量识别5种调制信号。仿真结果表明,该算法具有良好的识别性能和稳健性,在SNR=16 dB,移动台速度小于40 km/h的条件下,调制方式的正确识别率可在到95%以上。     

一种基于组合RBF网络及混沌理论的弱目标检测算法

针对复杂背景中的弱目标检测问题，提出了一种基于组合RBF网络及混沌理论的检测算法。该算法具有结构简单的优点。文中对算法的可实现性及合理性进行了理论分析，建立了基于预测误差优化的非线性预测模型，并结合闽值化处理实现了对弱目标的检测。在理论分析的基础上，对所提出的算法进行了仿真，结果表明了检测算法的有效性。     

一种分布式交通信号控制方法及仿真实现

在基于多智能体的分布式道路交通控制概念模型和单路口交通信号自学习控制方法的基础上，提出了一种基于多智能体的分布式交通信号区域控制方法。通过相邻路口信号控制智能体的信息交互和协调，在确保路口绿灯时间利用率较高的前提下，尽量使相邻路口驶来的车队不停车地通过路口。编制交通控制微观仿真软件，在一个由8个路口组成的交通网络中对多种信号控制方式进行仿真实验，实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于传统的定时控制和感应控制方式。     

基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测

针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的目标检测判决置信度图;接着采用自适应加权方法对各个目标检测判决置信度图进行融合,得到目标检测判决总置信度图,并对其进行目标区域分割,获得最终的目标检测结果。实验结果显示,该方法对高杂波条件下红外弱目标检测具有良好效果。