基于矢量DSP的并行化卷积算法

为了提场卷积算法在矢量!字信号处理器(DSP)上的执行效率,提出了一种高效的并行化卷积算法——基2并行短卷积(PSC R2)算法。该算法采用了基2短卷积运算结构,摆脱了传统并行化卷积算法的直接结构,从而有效降低了算法的循环次!。基于该算法结构,还提出了矢量DSP专用指令以匹配卷积的运算结构,保障算法执行效率。通过实际评估,证明了该算法在时间复杂度上仅为传统的内循环矢量化(VIL)算法的43%,为外循环矢量化(VOL)算法的55%,并且在存储空间开销上能够与传统算法基本持平。利用该算法,可以大幅降低移动通信和数字信号处理中的卷积、相关、滤波运算的时间复杂度。     

基于SDM及加权均值滤波的人脸美化系统

提出了一种基于监督下降法(SDM)及加权均值滤波的人脸美化系统。该系统首先采用SDM实现人脸关键点定位,接着采用交互式图像变形实现人脸局部变形,最后采用表面模糊算法实现肤质调整。实验结果表明,与其他人脸美化系统相比,该系统可通过调整修图的力度达到瘦脸、美目、去斑等人脸美化效果,同时美化后的图片保留原图的清晰度和细节特征信息。     

硬件友好的3GPP-LTE Turbo交织器设计

研究了第三代合作伙伴计划长期演进技术(3GPP-LTE)中的二次置换多项式(QPP)交织器的硬件设计优化,提出了一种零延时、低复杂度的QPP交织器设计方案。该方案从算法层面出发简化了QPP交织器中定义的复杂运算。得益于算法优化的结果,优化后的QPP交织器能够以较低的代价映射到硬件电路上。结果表明:与一些传统方案相比,该方案设计的QPP交织器大大降低了硬件实现的复杂度,在SMIC 40nm工艺下,交织器的面积只有0.040mm~2。另外,所设计的QPP交织器具有零时延的特点,能够有效提高Turbo译码的译码效率。基于该交织器所设计的Turbo译码器能够稳定工作在400MHz下,译码速率达到572.85Mbps(10次半迭代),而译码器面积仅有0.82mm~2。     

基于超级基站的集中式接入网络架构的物理层虚拟化方法

针对集中式接入网络基带物理层计算资源异构性、基带算法模块间依赖性和物理层通信协议的实时性的存在而导致传统虚拟化技术不再适用的问题,在中科院计算所的超级基站的架构基础上,按照TD-LTE协议提出了一种基于单元级和系统级的二层资源调度策略,从而达到物理层计算资源虚拟化和实现虚拟基站的负载均衡和负载聚合的目的。仿真结果显示,这种实现物理层虚拟化的资源调度策略能够为集中式接入网络的物理层带来1.6的资源复用增益和3.725的功率复用增益。本研究能够为集中式接入网物理层计算资源池虚拟化的实现提供参考。     

面向物联网设备的安全集群证明及修复协议

由于物联网设备本身缺少安全机制, 物联网环境面临着严峻的安全挑战. 而远程证明能够认证设备真实性和完整性, 可以通过远程方式建立对物联网设备的信任. 集群证明是远程证明技术的扩展, 可以适用于大量设备构成的集群. 相较于传统的远程证明, 集群证明解放了验证设备, 提高了验证的效率. 目前, 集群证明方法主要是针对静态网络, 而且对于受损设备也缺乏高效的修复机制. 针对这些问题, 本文提出了一种基于信誉机制和Merkle树的安全集群证明及修复方法. 首先, 本文方法使用信誉机制实现了多对一的证明协议, 能有效解决单点故障, 从设备触发验证, 并且能够适用于半动态网络. 其次, 本文引入Merkle树进行度量, 能够快速地识别被感染的代码块, 并进行高效地恢复; 最后, 本文对提出的集群证明方法进行了安全性分析和性能评估, 结果表明, 本文集群证明在提高了安全性的同时导致的性能开销是可以接受的.