基于模糊支持向量机的面向语义图像检索算法*

为了缩减图像低层特征和高层语义之间的“语义鸿沟”,本文提出一种基于模糊支持向量机的面向语义图像检索(SBIR-FSVM)算法。在提取图像的低层特征的基础上,本文将最小隶属度模糊支持向量机引入到图像检索技术中,获取图像语义信息及消除传统支持向量机(SVM)在多类分类中产生的不可分区域,从而实现面向语义的图像检索。实验结果表明,本文提出的SBIR-FSVM算法与基于SVM的图像检索算法及综合多特征的基于内容的图像检索算法相比均有了显著的改进。     

全局编码核加密的弱安全网络编码模型

针对无线传感器网络(WSN)应用上人们关注的弱安全网络编码在窃听集合方面的限制问题,采用神经网络与混沌加密相结合的方法,设计了一种全局编码核加密的弱安全网络编码模型。该模型通过对全局编码核的保密传输,可以在整个网络都被窃听的情况下使通信安全能得到保障,且通过计算验证,其能耗没有明显增加,能以较小的代价实现对搭线窃听攻击的有效防护。     

一种基于信号分组平均降低OFDM系统PAPR的方法

介绍了OFDM是一多载波调制技术,具有抗多径信道干扰和频谱利用率高等特点根据OFDM信号的统计特性提出一种降低OFDM系统PAPR(峰均功率比)值的方法,即将IFFT变换后的个信号按一定的规律分成V组,计算分组平均值,用分组平均值代替相应的原信号值。仿真结果表明信号分组平均方法可非常有效地降低系统的峰均功率比值。     

基于结构量化直方图的图像检索方法

颜色结构描述符虽然保留了颜色的结构信息,但是对8×8像素结构化元素内的颜色内容处理较粗糙,为了区分具有相同颜色结构直方图的完全不同的两幅图像,提出了一种基于结构量化直方图的检索方法,指出颜色结构直方图和全局直方图分别是结构量化直方图取量化步长为1和0时的特例。对3者在HMMD(hue-m ax-m in-d ifference)颜色空间采用不同量化维数(32,64,128,256)的2 600张花卉图库检索实验中的平均检索率(RARR)以及平均归一化修正检索等级(GANMRR)性能进行了分析,检索结果表明量化步长取0.5时的结构量化直方图的性能最优。另外还详细介绍了MPEG-7标准的颜色评价准则并以此作为评判检索结果优劣的依据。     

基于过时信道状态信息的机会协作性能研究

机会中继是协作通信系统中提高频谱效率和节省功率消耗的常用方法.在通信过程中,信道估计时刻和实际中继传输信息时刻存在一定的延时,其产生的过时信道状态信息（Outdated CSI）会严重地影响协作通信系统的性能.分别从考虑直传链路和不考虑直传链路两方面,分析了过时信道状态信息对机会协作分集系统中断概率的影响.仿真结果表明,系统性能随着相关系数ρ的减小而变差,并且随着中继节点数目的增加而提高.     

基于5G的配电网智能故障诊断方法

配电网是电网中发生短路故障最多且智能化程度较低的地方。目前主要使用基于零序电流比幅法来进行接地故障的故障诊断,但存在非接地故障识别率低和无法快速识别等问题。采用5G通信技术,提出三序复合电流检测法并结合广义回归神经网络(GRNN,generalized regression neural network)来实现配电网故障诊断的实时传输与快速决策。测试结果表明可提升非接地故障的识别率达20%以上,解决了以往通信不可靠和故障诊断智能化不高等问题。     

基于二元译码信息的迭代大数逻辑LDPC译码算法及其量化优化

该文提出一种低复杂度的迭代大数逻辑LDPC译码算法,在迭代过程中所有的译码信息都以二元形式进行传递、处理和迭代更新。所提算法不需要计算外信息,而是利用Tanner图上伴随式的对错状态来评判节点可靠度。与现有的几种迭代大数逻辑译码算法相比,该文算法也不需要信息修正处理,避免了相应的实数乘法操作,具有很低的译码复杂度。此外,该文引入一种特殊的量化处理函数,并给出了基于离散密度进化的参数优化过程。实验仿真表明,该文所提算法与原算法相比,在AWGN信道下可获得约0.3~0.4 dB的性能提升。同时,由于节点间交换传递的译码信息都是基于1个比特位的二元信息,也非常便于硬件的设计与实现。     

基于并行粒度进化计算的肝功能检测分析模型研究

为基于已有的病例数据向医生或院方提供有效的决策支持,以肝功能检测数据为例,针对这些数据的不完备性、海量性以及数据的高维和低维并存等特性,提出了基于并行粒度进化计算的数据分析模型。该模型是群（粒）进化和超群进化的有机统一,具有良好的并行性。这为下一步数据分析系统的全面实现奠定了良好的理论基础。     

支持可变分辨率的SPIHT编码算法

为了适应移动多媒体通信中终端设备显示尺寸多样性的要求,本文将图像缩放嵌入编码过程中,提出了一种基于线裁剪（seam carving, SC）的支持可变分辨率的多级树集合排序（set portioning in hierarchical trees,SPIHT）图像编码算法。该算法在构造新的基于根节点的空间方向树的基础上,利用SC生成基于块的线能量图来引导编码,获得空域可伸缩的码流;解码端仅需获取与终端设备显示尺寸相关的码流即可完成解码和图像缩放。实验结果表明,当编码和解码图像的分辨率一致时,本文算法的率失真（rate-distortion, R-D）性能逼近传统的SPIHT算法;当解码图像的分辨率可变时,本文算法在压缩码率与重建图像的主观质量上均优于传统的SPIHT算法。      

基于网络编码和ECC的无线体域网安全签名方案

针对无线体域网( WBAN)应用中人们关注的病患个人敏感数据在传输过程中容易受到攻击的安全问题,提出一种结合随机网络编码和椭圆曲线密码学( ECC)的安全签名方案。该方案首先在网络中引入随机网络编码建立多播网络模型,增加相同传输次数下的数据信息量;通过采用ECC算法对信息进行签名,保障病患相关生理信息的通信安全。该方案共有三个阶段,即创建、签名和验证阶段。理论证明了该方案是安全的,能够有效地对信息进行污染验证,并确定受攻击节点的位置。