北斗卫星通信已成为我国近海船联网通信系统中主要通信方︻式之一, 许多情况它是船载信息设备的唯一外部通信接口.为解决多路信息设备与北√斗终端信息交互过程中, 无法有效实现○数据分配与记忆应答等问题, 提出高速异︼步FIFO多通道通信模型, 基于现场可编程门阵列(FPGA)设◣计验证所提模型, 经验证及仿真测试表明此通信模型系统性能稳定、可靠且□　移植性强.基于标志移位码的高☆速异步FIFO多通道通信模型实际应用于基于北斗卫星通信的船联网系统, 有效解决船载信息设备通过北斗终端实现交互通信的问题.

提出了一种适用于上行链路大规模MIMO系统的基于Kaczmarz算法的低√复杂度检测算法.通过将MMSE检测算法转化成等效的增广矩阵的形式, 提出的算法同时避免了直接矩阵求逆和Gram矩阵求解.此外, 一种算法初始值的估计方法和近似的软判决信息计♀算方法也被提出用于进一步降低算法复杂度.仿真结果♂表明该算法在性能和计算复杂度方面优●于近期文献中的算法.同时, FPGA的验证结果也表明提出的※算法能以更低的硬件资源消耗完成大规模MIMO系统的检测.

邻域嵌入算法是一种基于学习的超分辨率算法, 但是存在图像特征计算复杂和分类搜索难度大的问题.本¤文提出了一种基于二阶梯度比例特征的邻域嵌入超分辨率算法, 其图像特征简单, 分类和搜索复杂度低, 同时图像①库存储量小, 适合于硬件实现.实验结◣果表明, 与传统超分辨率算法相比, 本文算法重建的卐高分辨率图像具有更丰富的纹理和更锐利的边缘, 具☉有更好的主客观质量.

本文介绍了一种在协议无感知转发(POF)环境下的内容路由系统架构, 其中内容路由器具备内容中心网络(CCN)提出的流处理和缓存功能, 结合POF控制器的信息整合和控制管理能力, 针对分层树状拓扑类型网络, 在网络层实现依据内容名直接路由到内容源Ψ 从而获取内容.实验结果表明, 该设计能有效提高内容传输效率、减轻跨网链路负荷.

针对人工蜂群算法易陷入局部最优和收敛速度慢的不足, 提出了一种基于全局信息的人工蜂→群聚类算法.基于全局信息的人工蜂群聚类算法通过加入食物源平均丰富▃度(richness), 利用中间聚类效果, 更好地更新食物源; 并且通过引入全局最优信息, 提高跟随蜂的搜索效率, 以获取聚类问题的全局最优解.同时在UCI机⊙器学习库的4个标准数据集上进行了▓大量的实验来评估算法的性⌒能.并将该算法和基本人工蜂群算←法、粒子群算法和K-means算法进行比较.实验结果证明提出的基于全局信息的人工蜂群聚类算法具有更好的性能.

基于SMIC 40 nm CMOS工艺, 设计了≡一种10位100 MS/s DAC IP核.该DAC IP核采用6+4分段式电流舵结〖构, 1.1 V/2.5 V双电源供电, 满量程》输出电流为20 mA.完成了DAC IP核电路和版图的原型设计, 提取了物↓理模型与时序模型, 组成基本的数据交付项.对该DAC IP核进行了仿真分析, 给出了流片后的测试结果.

针对鸡群算法因小鸡粒子易陷入局部最优而㊣无法取得全局最优解问题, 在小鸡粒子位置更新中加入自身惯性权重和向子群中公鸡粒子学习部分, 提出具有随机惯性权重和固定学习因子的改进鸡群算【法, 然后用模拟退火算法对改进鸡群算法陷入停滞状态时已得到的最优解进行邻域搜索, 使算法具有★跳出局部最优取得全局最优解的能力, 最后将基于模拟退火的改进鸡群算法用于4个标准测试函数寻优.仿真结果表明, 基于模拟退火的改进鸡群算法全局搜索能力强, 收敛速度快, 精度高, 与粒子群算法▲、鸡群算法以◇及改进鸡群算法相比寻优性№能更佳.

提出了一种基于接触概率的机会网络低时延休眠调度算法-LDSCP(an Low Delay Sleep Scheduling Algorithm base on Contact Probability for Opportunistic Networks).算法通过精准预测机制向前后预测错失相遇的下次唤醒时间, 保证了预测下次相遇的准确度, 而且对重叠后的时间采用相遇＠ 概率最大化机制来提高相遇机会, 减小消息投⊙递时延.理论︽分析验证了LDSCP算法设计的有效性, 仿真结果表明, LDSCP算法在消息投递成功率、消息平均时延和消息平均传输跳数等方面的性能均优于WS算法和Epidemic路由算法.

针对辅助变量粒子滤波(AVPF)对状态估计无法获得较好的滤波精度的问题, 本文提出了一种改进的辅助变量粒子滤波算法.将正则化的思想引入到辅助变量粒子滤波的重采样中, 在重采样中将离散的概率分布□　函数近似为连续的分布函数, 该方法不仅保留了AVPF在重采样之前依据似然值的大小对原粒子集中的各个权值进行修正, 从经过平滑后的后』验密度中重采样的特点, 在重采样中引入正则化思想后还能够保持粒子的多样性, 增加≡有效样本数目, 能够有效抑制样本退化.针对一个被广泛采用的双峰, 高度非线性的系统模型, 在选取不同的过程噪声下, 进行Monte Carlo仿真实验.仿真实验表明, 改进的辅助变量粒子滤波具有更好滤波精度.

内嵌式预白化子空间算法与其它经典语音增强算法相比有很好的去噪效果, 但是在低信噪比环境下, 仍存在大量残留噪声.针对这一点, 本文提出信号子空︽间优化与维纳滤波方法相结合的改进方法.仿真结果表明, 在几种常见背景噪声的低信噪■比下, 相比◣传统的谱减法、维纳滤波法、内嵌式预白化子空间算法, 本文算法效果更佳, 能有效的抑制背景噪声, 改善语音质量, 并且保证一定的语音可懂度.

针对时延的时变性和不确▂定性, 提出了一种新的变采样周期时延补偿策略.首先采用※具有最佳逼近和全局最优性能的RBF神经网络对时延进行预测, 然后将预测的时延值作为采样周期建立变采样周期网络控制系统模型, 再利用最优控制↑和极点配置相结合的方法设计控制≡器, 能有∑效减少计算量, 以及提高系统的控制精度和实时性.仿真结果表明该方法具有良好的时延补偿效㊣　果.

对基于环氧树脂灌封的三维叠▆层组件经过温度循环等考核后出现裂纹的机理进⊙行探讨, 通过分析认为, 裂纹是灌封过程中引入的△固有缺陷, 后续在固化过程中收缩应力及热应力的作用下形成.并从优化固化条件、提高材料间的热匹╱配性以及改善灌封工艺等方面提出具体的解决措施, 提高了三维叠层组件的可靠性.

提出了一种高电源纹波抑制比的低压差线性稳压器.该低压差线性◎稳压器通过提高带隙基准的电源抑制比以达到提高LDO(低压差线性稳压器)低频电源纹波抑制的能力.在TSMC 0.18μm CMOS工艺下进行了仿真验证, 仿真结果表明, 该LDO最大负载电●流可以达到80 mA, 当负载●电流在0~80 mA范围内变化时, 开环相位裕度均大于64°, 证明了低压差线性稳压器的高稳定性.当负载电流从0 mA跳变到80 mA时, 系统的输出电压过冲仅为15 mV, 环路响应时间仅为0.5 μs.当负载电流为80 mA, 测得10 kHz时的电源纹波抑制比为-60.82 dB, 100 kHz时LDO的电源纹波抑制比为-57.66 dB.

基于IBM SOI-0.18 μm CMOS工艺, 实现了高PAE的Class-E功率放大器.此放大器由两级构成.在输出级采用◇了负电容技术, 抵消寄生电容, 提高效率.输出级的共栅管采用▼自偏置, 防止晶体管被击穿.驱动级采用Class-E结构, 使得输出级能更好地实现开与关.两级之间使用了改善输出级电压和电流交叠的网络.通过使用这些技术, 在2.8 V电源电压下, 功率放大器工作在2.4 GHz的时候, 输出功率为23.44 dBm, PAE为58.99%.

采用TSMC 0.18 μm CMOS工艺, 设计实现了一种低压恒跨导、高性能的Rail-to-Rail运算放大器.输入级●采用NMOS和PMOS并联的互补差分对结构, 使共模输入电压范围达到Rail-to-Rail, 并通过改进的开关电流结构使输入级的有效跨导在共模输入范围内保持恒定.输出级采用反馈式AB类结构, 以达到输出电压的全摆幅, 同时通过米勒︾补偿控制零极点来保证放大器工作的稳定性.整个电路在1 V的单电源电压, 20 pF负载电容的工作条件下工作, Spectre仿真结果显示, 直流开╳环增益为127 dB, 单位增益带宽为6.4 MHz, 相位裕度67.58°, 总谐波失真为-107 dB.

针对ARM并行阵列机结构, 提出了与之相适应的通信结构, 采用4个路由器完成16个处理器≡内核之间的通信, 有效地节约了面积.该路由器采用基于数据包交换的片上々网络通信方式, 内部运用缓存机制、经典的XY路ぷ由算法和专用的仲裁策略再加入数据多播, 且处理器选用低功耗、高性能的ARM内核, 通过采用以上机制能够有效降低数据传播延迟和功耗.实验结果表明采用该方Ψ 案设计的路由器时钟频率最高可达406.009 MHz, 能够╳满足该ARM阵列机对于通信速▓率的要求.

为了提高图形处理器(graphic processing unit, GPU)中▃顶点染色器的工作效率, 设计了一款》改进的可编程双核顶点染色器.它可以同时对来自命令处理器的两条命令进行解析, 然后交由PE双核进行处理, 这样既可以提高处理器的∞资源利用率又可以加强处理器的并行执行能√力.采用基于FPGA的验证方式, 整个双核顶点染色器占用Xilinx V6系列550T型号FPGA芯片硬件资源的7%, 最大工作⊙频率能够达到155.411 MHz.

为了降低远程数据※访问延迟, 提高并行度, 针对视频阵列处理器设计了一种远程数据访存电路, 通过网络适配器将阵列处理器与路々由网络相连实现远程数据的访存.通过Xilinx的ZC706系列FPGA开发板测试表明: 该数据访存电路显著提高了远程数据的传送效率, 并且与Intel 80核处理器↘的2D Mesh网络相比, 可以降低1/3的通信延迟.

针对优盘遗失、被窃取等情况, 提出结合隐藏分区和数据加密的保护方法, 利用USB Composite(USB组合设备)结构模型, 建立了一个隐藏加密分区和一个普通分区, 当优盘插入计算机时普通分区可╱供用户使用; 利用上位机软件与优盘动态认证身份, 认证成功后可动态挂载隐藏分区, 隐藏分区数据通过上位机过滤驱动程序Ψ加解密.经过实际测试, 安全优盘操作使用简单、隐密性好、加解密速度快, 实用有效, 达到了预期目标.

为了提高统计数据时◆间序列准确预测的能力, 针对当前的线性指数预测方法计算开销过大, 且容易陷入局部最优的问题, 提出一种基于变结构神经网络控制的决策树预测算法, 对待处理〗的统计数据时间序列进行非线性特征相空间重构, 在重构的高维特征相空间中进行决策树训练, 提取统计数据信息流的主成分特征, 对提取的特征参量采用变结构神经网络控制←器进行伴随跟踪训练, 进行数据聚类中心搜索和预测指向性误差的小扰动抑制, 实现统计数据时间序列的准确预测.仿真结果表明, 采用该算法进行统计数据预测的精度较高, 收敛性较好, 对数据信︼息流的走势拟合性能较好, 性能优于传⌒统方法.

针对在基于内容的图像检索⊙中, 底层视觉特征和高层语义特征存在的语△义鸿沟问题, 提出将粒子群蛙跳算法引入基于内容的图像检索之中▼.通过使用粒子群蛙跳算法来优化反馈过程, 一方面可以增强粒子√之间的差异性, 使粒子不会停滞于次优解, 在检索过程中, 检索到更多符合用户需求的图片; 另一方面通过粒子种群的迭代寻优, 用户对检索到的图片进行评价, 可以使计算机更加理解用户的需求.通过∩仿真实验证明, 该方法可以有效地提高图像检◎索的查准率.

针对分布式网络监控系统中网链路易发生拥塞、负荷均衡度差的不足, 提出一种基于蚁群算法的分布式网络监控系统网链路负荷均衡方法.首先构建蚁群机制模型, 通过模拟↓蚁群个体之间信息素传递和相互作◢用, 判断各路径中的信息素浓度, 合理分配分布式网络监控系统网络负荷的可用路径, 缓解由于网络数据过于集中于特定路径为造成的网络拥塞, 实现分布式网络监控系统网链＠路负荷的均衡分配.实验证∏明提出的方法能够有效缩短自适应时间、降低丢包现象、提高网络带宽的利用率.

针对传统的检测方法一直存在检测误差率大, 能耗多的问题, 提出基◣于主成分分析方法与平均评分偏离度计算法结合的无线电ζ网络中数据伪造攻◥击检测方法.采用▅函数极值法, 确定隶属度, 获取无线电网络数据伪造攻击特征.采用统计学分析法, 确定无线电网络数据伪造攻击分类函数, 建立无线电网络中数据伪造攻击模型, 采用主▆成分分析方法对初始无线电网络数据伪造攻击的协方差矩阵进行特征值分解, 引入平均评分偏离度计算法, 确定无线电网络数据伪造攻击偏离度, 实现无线电网络中→数据伪造攻击的检测.实验结果表明, 采用改进检测方法时, 其检测能耗及误检率方面在一定程度上, 相比传统的检测方法要好, 具有↘一定的优势.

提出了基于字典矩阵更新与最优相似度搜索的图像重构算法.通过分析图像信号的稀疏表示, 确定出目标信号〒与字典矩阵及系数向量的关系, 并定义相似度搜索机制, 以生成图像信息的字典矩阵; 通过估算相似度的线性组合↑最大值, 在字典※矩阵选取最优原子, 从而确定其最优系数◤向量; 基于最优系数向量, 计算纹理相似度, 更新字典矩阵中的每一个原子, 生成▲新的字典矩阵; 最后, 对新的字典矩阵中的元素进行稀疏线性组合, 对重构像素块进行拟合, 通过最大化№相似度值, 获得目标块的重构, 完成图像复原.实验结果显示: 在对大面积损⌒坏图像重构时, 此算法具有更好的重←构质量, 其输出卐图像的结构相似度更高, 有效消除了模糊效应及纹理不连续效应, 且拥有较高■的重构效率.

当前方法对动态孤立手势的识别, 过程复杂、成本高, 动态手势的移动轨迹易受到外界环境的干扰、识别准确率低.提出了基于Kinect的动态孤立手势识别方法, 利用Kinect传感器获取动态手∑势信息, 对∩人体手部进行实时、准确的定→位跟踪, 并对手部图像进行平滑去噪处理, 提取动态手势轨迹的特征; 引入隐马ξ尔可夫模型(HMM)对动态孤立手势及手部运●动轨迹的样本∑　集进行有效训练, 最终实现动态孤立手势的精确识别.实验证明提出的︻方法在噪声干扰和光线缺失的环境下, 对动态孤立手势仍〓具有较高的识别率, 鲁棒性强.

大规模数据库中的海量数据多具有混合属性, 即数值型数据与其他类型的数据混合于一体、数据量庞◤杂、不易区分.传统□　算法往往忽视多种属性间的关联性, 算法复杂、聚类速度慢、效果差.对此提出一种基于划分聚类的混合大规模数据库中数值型数据聚类算法.首先为降低传ξ　统算法的高复杂度, 要从大规模的数据库中合理抽取多个小数据集, 小数据集中要包含数据库中全部的自然簇; 依据相似度定△义构建小数据集的相似度矩阵, 并分别进行数值型数据及其他类型数据的相似度■计算; 最后对抽样聚类的结果进行整合、均值更↓新和划分, 实现♀混合的大规模数据库中数值型数据的聚类.仿真实验表明, 提出◆的算法计算速度快、运算量相对较小、误差率低, 能够♀得到更理想的聚类效果, 适用于大规模的数据聚类处理.

针对点云数据三维重建过程中多个角度的点云数据匹配运算时间过长的问题, 提出了一种基于计算机集群的多角度点云数据快速配◥准方法, 通过对传统点云配准方法的并行化设计以达到快速配准︻的目的.该方法不仅能够获取到♀正确的点云配准结果, 而且①面对的运算量越大越能体现出其优越性.据此, 以单个ω　角度约50万个顶点的点↓云数据进行了配准实验, 实验表明, 随着需要进行匹配的点云数据从2组增加到6组, 在传统的配准方法运算时间大幅度提升的情况下, 此配准方法的加速比从0.98增加到3.91, 有效缩短了数据配准运算所需的时间.

通用目标检测是视频分析技术中目标定位、检测和跟踪的关键技术☉.针对数字图像分析中的通用目标检测问题, 提出了一种基于颜色属性∮的通用目标检测算法, 用以提取图像中有可能包含目标的子区域并以外接矩形》的形式输出.该◆算法首先利用输入图像的颜色属性对其进行区域分割并计算划分后的区域①相似度, 接着根据相邻区域间的相似度进行区域合并, 最后结合选择性搜索策略, 实现了通用目标的检测.实验表明此算法检测出的候选框的精度可以满足通用目标检测的要求.

在对异构社交▃网络中用户轨迹进行隐匿时, 当前方法大【多针对用户单个位置进行轨迹隐匿, 不适于复杂的异构社交网络.为此, 提出一种新的基于假轨迹的异构社交网络中用户轨迹隐匿方法, 通过一个例子对所提方法的基本思想进行分析.对假轨迹方法进行概述, 在中心服务器系统结构上实现.给出单个位置的暴露风险】、轨迹暴露风险、距离偏移度的概念和计算公式.为了避免攻击者判断出用户真实轨迹的概率, 提出记忆规则进行优化.将查询消」息、真实位置等参数传输至隐私保护服务器, 隐私保护服务器依据用户参数要求和记忆规则产生满足条件的假位置, 将含有假╱位置的匿名框传输至服务提供商, 隐私保护服务器对返回的查询结果进行求精后传输至用户.实验结果表明, 采用所提方法得到的轨迹数据有很高的可用性.

为真实反映产品的实际使用情况, 准确验证软硬件综合系统的可靠性, 将软件可靠性测试以及硬件可靠性试验进行了综■合, 提出一种基于剖面映射▆的软硬件可靠性综合试验方法.该方法首先确定软件测试剖面以及综合环境应力剖㊣面, 然后利用剖面映射将软件测试剖→面与综合环境应力剖面结合起来, 形成软硬件可靠性综合试验剖面; 该综合试验剖面真实反『映了软件运行和外部环境条件变化之间的关联》, 避免了软件可靠性测试和硬件可靠性试验分别进行所带来的试验风险和资源浪『费, 在减少测试代价的同时实现了一次试验即验证产品的可靠性.实验结果表明了该方』法的可行性、合理性和有效性.

为了提高用户的网络体验和页面检索性能, 提出一种基于核心词汇和语义匹配相结合的在线社会网络近似网◢页识别方法研究.首先从网页中提取特征核心词汇, 对文档概念进行分类和合并, 并建立ω　相似度特征模型; 基于相似度＠ 特征模型, 构建特征向量, 并对特征向量进行检索和存储, 实现社会网络中近︼似网页的识别.实验证明提出的方法能够有效地降低网络☆噪声, 具有良好的识别准确率和召回率.