基于流量调度的多链路负载均衡算法

针对多重上联链路负载不均衡问题,提出CIAP算法。基于链路时延和剩余带宽的协方差值,对路由表进行二次调整,调用PBA算法将IP碎片映射到各个链路上,使多链路负载达到相对均衡。实验结果表明,在网络重载状况下,CIAP算法的优化性能较DTIA有较大提高。     

基于HLA的防空导弹营火力仿真系统设计

根据当前空防对抗系统的组成及特点,在建立某型防空导弹营火力仿真系统实体模型的基础上,结合以往项目开发经验,简化联邦开发与执行模型,研究基于UML的HLA开发过程,分4步对仿真系统联邦进行设计和实现。针对目前仿真系统可信度校验难度大的问题,构建该仿真系统的可信度评估层次模型,设计一种基于最优传递矩阵和三角模糊数的层次分析法,既可避免人为主观因素的影响,又可保证评估过程高效性。仿真实验结果表明,该系统高效可信,节省训练经费,为防空导弹分队火力单元的部署和作战效能的改进提供辅助决策手段。     

基于HSI彩色空间模型的域替换降噪算法

对彩色数字图像进行降噪处理时,为兼顾标量处理法的简便性和矢量处理法的有效性,提出一种对彩色空间域实行替换的方法。采用均值滤波法在RGB域内进行滤波处理,将图像数据从RGB域转换到HSI域,用滤波处理后的H域、S域替换含有噪声的H域、 S域。对由双目内窥镜采集的实际彩色图像进行实验,结果证明该域替换法可以结合标量处理和矢量处理的优点,达到比一般标量处理法及简单矢量处理法更好的降噪效果。     

时频域联合校正的PN码相干捕获算法

受多普勒频偏和本地时钟漂移的影响,接收信号中存在频偏且码字不同步。针对该问题,提出一种时频域联合校正的PN码相干捕获算法。从接收信号的循环平稳特性出发,进行载波频率和码字同步的联合校正,使校正后的信号与本地PN信号具有近似相干性。基于设计的相关特征函数,实现较长相关长度下的相干检测,完成PN码捕获。仿真结果表明,该算法在低信噪比、大频偏条件下,具有较高的检测概率。     

基于半监督学习的视频检索相关反馈算法

小样本问题会制约贝叶斯相关反馈算法的学习能力。为此,提出一种基于半监督学习的视频检索贝叶斯相关反馈算法,其中一个分类器用于估计视频库中每一个镜头属于目标镜头的概率,另一个半监督学习分类器用于判断用户未标记镜头是否与目标相关,由此扩大贝叶斯学习器的训练数据集,提高其分类能力。实验结果表明,该算法提高了贝叶斯算法的检索性能。     

一种有监督的稀疏保持近邻嵌入算法

为充分利用样本的类别信息,提出一种有监督的稀疏保持近邻嵌入算法(SSNPE).该算法结合稀疏表示和保持近邻的思想,根据先验类标签信息保持局部邻域的固有几何关系.采用最小近邻分类器估算识别率,测试结果表明,在姿态、光照和表情变化的情况下,SSNPE都具有较高的识别率.     

保证服务可用性的服务发现模型研究

针对UDDI提供的Web服务资源可用性差的问题,分析了不同SOA角色对Web服务可用性需求,构建了一种可保证服务可用性的服务发现模型。该模型利用轮询算法定期轮流对Web服务进行可用性度量,以判断UDDI的可用率,当可用率降低到预警值时能够立即更改轮询周期,提高对服务可用性的监控。通过对UDDI服务可用性的评估不仅保证了UDDI的可用性,同时也保障了用户发现服务的可用性。     

基于有损连接的个性化隐私保护

数据表的k-匿名化(k-anonymization)是数据发布环境下保护数据隐私的一种重要方法,在此基础上提出的(,)-匿名模型则是有效的个性化隐私保护方法,泛化/隐匿是实现匿名化的传统技术,然而该技术存在效率低,信息损失量大等缺陷。针对上述问题,引入有损连接的思想,提出了基于贪心策略的(,)-匿名聚类算法,该方法通过准标识符属性和敏感属性间的有损连接来保护隐私数据。实验结果表明,与泛化/隐匿方法相比,该方法在信息损失量和时间效率上具有明显的优势,可以获得更好的隐私信息保护。     

基于伪测量的分布式最优单步延迟航迹融合估计

融合中心如何处理无序局部数据,对分布式多传感器系统的运行品质至关重要．本文将系统中的局部估计转化为伪测量,将分布式融合估计转化为二级集中式融合估计．将所得的伪测量兼分布式融合估计算法与单步延迟的无序测量数据（out-of-sequencemeasurements,OOSM）最优滤波-A1算法进行组合,得出了分布式多传感器系统的最优单步延迟无序航迹（out-of-sequence tacks,OOST）估计算法,适用于航迹无序局部数据融合估计．该算法具有最优估计性能．     

非参数不确定时滞系统的重复控制

针对非参数不确定时滞系统,给出能够实现跟踪误差本身沿整个周期完全跟踪的重复控制器设计．针对系统不确定特性的界函数已知和未知两种情形,分别分析闭环系统的稳定性与收敛性．控制器中学习部分采用完全饱和形式,使得参数估计囿于一预先给定的范围内．该控制律可保证闭环系统内所有信号有界以及跟踪误差本身趋于零．数值仿真表明算法的有效性．