异构计算平台激光雷达算法优化研究

关键词：粗粒度并行负载不均衡零复制数据本地化 gpu优化异构计算平台

单纯采用CPU处理激光雷达点云数据已无法满足其实时性需求。为此,选用NVIDIA Tegra X1作为异构计算平台,对激光雷达数据处理算法进行加速。结合硬件架构特征和激光雷达数据处理算法的特性,通过粗粒度并行解决GPU优化过程中出现的负载不均衡问题。同时采用零复制和数据本地化的方法进行数据的精细优化。实验结果表明,相较于目前智能车上使用的工...
一种基于高精度地图的路径跟踪方法

关键词：斯坦利方法路径跟踪高精度地图自动驾驶路径规划

斯坦利方法对扰动的鲁棒性较差,且易在路径跟踪时产生较大偏差。为此,提出一种改进的斯坦利路径跟踪方法。利用自动驾驶车的惯性导航系统收集路网数据,建立一张高精度的道路地图。使用A＊算法进行路径规划,得到有效的路径信息。根据车速与注视点之间的对数关系,计算出前视点的位置,并将前视点作为斯坦利路径跟踪的目标点。实验结果表明,与斯坦利...
基于智能驾驶的动态目标跟踪研究

关键词：目标跟踪智能驾驶 harris角点检测卡尔曼滤波粒子滤波

针对智能驾驶过程中存在背景变化剧烈、光照变化影响较大且背景颜色不易区分等缺陷,提出一种改进的卡尔曼粒子滤波算法。采用灰度投影算法对车辆视频和图像序列帧进行预处理,通过Harris角点检测在图像区域内的目标和背景提取角点,利用卡尔曼嵌入粒子滤波器对粒子滤波进行二次预测,以保证智能驾驶过程中动态跟踪的有效性和准确性。实验结果表明,...
基于强化学习的无人驾驶匝道汇入模型

关键词：无人驾驶决策匝道汇入强化学习深度q网络

传统的强化学习方法受离散状态空间和离散动作空间的限制,不能很好地应用于匝道汇入场景。为此,构建一种基于强化学习的无人驾驶匝道汇入模型。使用深度Q网络构建强化学习模型,依据该模型将匝道汇入问题纳入强化学习问题的范畴后进行求解。实验结果表明,该模型可以针对不同的环境车辆速度采取不同的策略,从而提高无人驾驶在匝道汇入场景下的智能...
智能车导航中的路口轨迹生成策略

关键词：智能车路径规划多项式拟合坐标旋转先验地图

为降低智能车导航中先验地图采集及事后路网数据处理的复杂度,利用多项式拟合的策略生成路口轨迹,同时提出基于经纬度和航向角的坐标系旋转方法,在拟合出路口轨迹后使用Dijkstra算法进行全局路径规划。以＂京龙＂智能车为实验平台采集路网数据进行测试。结果表明,该拟合策略可在减小偏差的基础上实现全局路径规划功能,能够满足智能车的安全行驶...
一种基于深度强化学习的自适应巡航控制算法

关键词：智能驾驶自动控制自适应巡航控制深度强化学习确定性策略梯度算法

自适应巡航控制是智能驾驶领域的核心技术,可通过分层控制或参数可变控制算法实现,但这些算法无法有效应对突发的跟车路况。为此,将深度强化学习与自适应巡航控制相结合,提出基于确定性策略梯度算法的自适应巡航控制算法,使智能车辆可以在自学习过程中完成自适应巡航并不断改进。在开源平台上的测试结果表明,该算法可以使智能驾驶车辆在跟车时加...
基于Faster RCNN的智能车道路前方车辆检测方法

关键词：智能车前方车辆深度卷积神经网络训练模型准确率

使用Fast RCNN方法进行特征提取存在耗时较长且检测准确率较低的问题。为此,结合Faster RCNN前方车辆检测模型与3种不同大小的卷积神经网络,提出一种改进的前方车辆检测方法,研究对比各方法在3种交通场景数据库上的前方车辆检测能力。实验结果表明,与深度卷积神经网络方法相比,该方法提高了车辆检测的准确性和鲁棒性,具有一定的泛化能力。
基于Stanley算法的自适应最优预瞄模型研究

关键词：无人驾驶驾驶员模型转向几何模型最优预瞄自适应预瞄时间

汽车转向几何模型是无人驾驶开发过程中的重要环节,但其在面对复杂道路时单纯的预瞄跟踪不能满足无人驾驶需求。为此,在Stanley转向几何预瞄模型的基础上,提出一种自适应的最优预瞄时间改进算法。根据车辆当前航向角、纵向车速、前轮转角和一次规划路径的曲率等特性,结合不同的预瞄时间预测一定时间内车辆运行情况,并根据设计出的优化函数选择合...
基于影响因素与灰聚类的软件可靠性评价方法

关键词：软件可靠性建模综合评价影响因素灰聚类

在软件开发与测试过程中存在的各种不确定因素,对软件可靠性有直接或间接的影响。在软件可靠性建模过程中考虑影响因素,可解决传统模型假设理想化、适用性较差等问题,实现对软件可靠性的综合评价。为此,对软件可靠性影响因素进行分析,总结出30种重要影响因素。在此基础上,提出一种基于影响因素和灰聚类的软件可靠性评价方法,借助灰聚类系统理论...
一种面向闪存固态盘的页级缓冲区管理算法

关键词：固态硬盘分类策略缓冲区管理热数据页缓存高空间本地性

为提升固态硬盘的寿命和整体性能,提出一种基于分类策略的新型页级缓冲区管理算法。将数据页缓存分为热数据页存储区、冷数据页存储区和连续数据页存储区,分别缓存访问频繁的数据页、访问频率较低的数据页和连续请求的数据页。通过预取多个数据页到连续数据页存储区,利用连续负载的高空间本地性提升对连续负载的响应性能。在缓冲区满时优先剔除...
面向弹载计算机的ATE通用平台设计与实现

关键词：弹载计算机自动化测试设备被测设备通用平台故障诊断

弹载计算机是导弹武器系统的核心部件,具有复杂的电气特性及对外接口,而现有测试设备不能满足新研制的弹上设备的测试需求。为此,在对弹载计算机的测试需求进行分析的基础上,设计一种面向弹载计算机的自动化测试设备（ATE）通用平台,并提供设计准则和实现方法。经实验验证,该ATE通用平台适用于多种类型的弹载计算机设备,可进行全面的功能性能检...
一种基于日志聚类的多类型故障预测方法

关键词：故障事件预测频繁事件序列规则过滤聚合层次聚类算法超级计算机

现有故障预测方法的日志事件多数是无规律交错存在的,且不同类型的故障事件所涉及的事件数量与时间范围存在一定差异。为在故障预测时能够提供故障相关信息,提出一种基于频繁日志事件序列对多种不同类型的故障进行预测的方法。以日志事件序列之间的最长公共子序列作为其相似性度量,使用聚合层次聚类算法挖掘与故障事件相关的频繁事件序列。在频...
基于变量切片与关联规则的错误定位方法

关键词：错误定位变量切片关联规则 java程序优先级次序

针对软件测试中传统错误定位方法忽略程序内部依赖关系以及效率较低的问题,结合变量切片和关联规则提出一种新的定位方法。对Java程序进行变量切片,利用切片位置信息构造事务数据库。在此基础上,通过关联分析算法得到关联规则集合,生成检查语句的优先级次序,据此定位错误出现的位置。在5个基准程序上的实验结果表明,与基于怀疑度公式的7种常见方...
基于输出队列的WUDN交换结构仿真及分析

关键词：扩展性同构网络迷你路由网格最优队列长度流量分布

Crossbar交换网络采用多并行总线结构,可同时完成多输入输出的匹配,但受限于调度算法复杂度与端口数量紧耦合,扩展性较差。为此,提出一种新的交换结构,即WUDN结构。该结构采用模XY算法实现路由路径最短与网络流量均衡,其中在路由节点端口处运用输出队列的排队方式及轮询调度算法,以存储、转发的流量控制方式传输数据包。实验结果表明,WUDN结构具...
基于深度信念网络的无线信道二分查找方法

关键词：受限玻尔兹曼机深度信念网络深度学习二分查找无线信道指纹

在无线网络通信中,无线信道的指纹常用来检测无线信号的位置。然而将无线信道指纹用于与位置相关的特定应用问题时,会产生分差错误率升高的现象。为此,结合深度信念网络（DBN）提出一种二分位置查找方法。从训练数据集中提取与位置相关的特征信息,并根据提取的特征查找未知数据在一维时空中的相对位置。实验结果表明,与传统信道特征提取和层次分...
基于压缩感知的WSN信息收集与恢复

关键词：压缩感知无线传感器网络测量矩阵时空相关性重构算法

无线传感器网络（WSN）具有应用灵活和信息感知有效的特点。压缩传感（CS）将采样与压缩过程进行合并,可以降低信号采样频率,节省存储和传输成本。为将CS理论有效应用到WSN中,提出一种基于时空相关性的块压缩感知全局重构算法BCS-STGR。研究常见测量矩阵的性能并优化WSN的拓扑结构,利用扩散小波对网络进行切分后在每个子网中独立进行数据聚集,最...
相遇概率与中心方向位置在战场容迟容断网络分簇中的应用

关键词：战场容迟容断网络相遇概率分簇喷射等待向心性运动角度

针对战场容迟容断网络（B-DTN）缺少稳定的端到端通信链路且存在间歇性连接等缺陷,为提高各作战单元之间的消息投递率,依据相遇概率进行分簇。基于经典的喷射等待路由算法设计簇内路由,将节点的向心性与运动角度相综合的结果作为簇间选择最佳中继节点的判定指标。仿真结果表明,该分簇路由机制相比于Clustering和无方向分簇路由机制,在保证高投递...
稀疏码分多址系统中基于能效最优的功率分配算法

关键词：第五代移动通信技术稀疏码分多址能效消息传递算法功率分配

对稀疏码分多址（SCMA）系统中基于能效最优的功率分配问题进行研究,分别以最大化系统总能效和最差链路用户能效为优化目标,提出2种功率分配算法。将分数目标优化函数形式转化为含有参量的凹函数形式,并利用KKT条件求解得到能效最优的用户功率分配结果。仿真结果表明,2种功率分配算法分别解决了给定模型下系统所有用户和最差链路用户的能效优化...
基于支持向量机的混合相似度室内指纹定位算法

关键词：指纹定位支持向量机网格法局部相似度整体相似度

传统室内指纹定位算法因参考点匹配精度低,导致定位误差大。为此,提出基于支持向量机（SVM）的混合相似度加权K近邻算法SVM-MWKNN。在离线阶段,将已采集的接收信号强度值进行去干扰处理后,对指纹库作网格划分,然后使用SVM实现网格学习;在定位阶段,使用SVM进行网格寻找,确定待定位点指纹所属网格,然后求出k个最大相似度值作为权值以实现定位。实...
一种基于信道状态信息的无源室内指纹定位算法

关键词：无源室内定位信道状态信息主成分分析法特征提取指纹库

传统的基于接收信号强度指示的室内定位方法定位精度低、稳定性差。为此,提出一种无源室内定位算法。在商业WiFi设备上采集信道状态信息信号,利用信道中的相应子载波幅度特性进行定位,以有效减轻多径效应。在离线阶段,使用主成分分析法去除噪声、提取特征并建立特征指纹库。在在线阶段,使用朴素贝叶斯分类器实时处理数据,从而得到估计位置。实验...
大规模MIMO系统中基于迫零预编码的能效优化算法

关键词：大规模多输入多输出天线系统下行链路能效资源分配迫零预编码

在大规模多输入多输出无线通信系统中,为提高能效的利用率,提出一种用于优化下行链路能效的功率分配算法。基于迫零预编码思想推导出速率与用户总功率的解析式。在满足用户最小数据速率要求和基站天线最大发射功率约束的条件下,建立能效优化模型,该模型同时考虑大尺度衰落和阴影衰落的实际功耗。通过对分式规划问题性质的探讨,将原始的约束非凸...
基于空间调制系统的星座图设计算法

关键词：空间调制星座图误符号率幅度相位调制频谱

空间调制（SM）利用发送天线索引和发送调制符号共同承载5G发送信息,通过对SM系统的星座图进行设计,能够显著提升系统性能。为此,分析一致界理论并引入SM系统误符号率最小化准则,提出一种新的星座图设计算法。该算法得到的Star-QAM星座图由多个环构成,并且每个环的半径大小在系统工作之前确定,从而降低额外开销。仿真结果表明,相比传统幅度相位...
基于关联攻击图的入侵预测算法

关键词：关联攻击图关联关系贝叶斯推理可达概率入侵预测

针对攻击图模型无法准确反映攻击证据对入侵意图预测影响的难题,提出一种基于改进型攻击图的入侵预测算法。引入资源节点、攻击证据、单步攻击等参数,定义关联攻击图。为了计算单步攻击的发生概率,利用贝叶斯推理,设计关联关系量化算法,给出各节点可达概率的推算公式,动态预测网络中潜在的入侵意图。实验结果表明,与基于传统攻击图的入侵预测算...
基于策略隐藏属性加密的云存储访问控制方案

关键词：策略隐藏多授权机构属性加密云存储访问控制

现有云存储访问控制方案多数不能同时实现多机构授权与访问策略隐藏。为此,提出一种改进的云存储访问控制方案,并在安全模型下证明其安全性。将多值属性的访问结构转化为访问树后,使树中各节点信息嵌入至密文中,从而进行策略的完全隐藏。用户私钥由可信中央授权机构和多个属性授权机构共同生成,能够有效抵抗非法用户和授权机构的合谋攻击。理论...
重复攻击下差分隐私保护参数ε的选取方法

关键词：差分隐私重复攻击随机算法攻击模型数据隐私

现有差分隐私保护参数ε的选取仅考虑在给定攻击模型下,对攻击者进行一次攻击的情形,但在实际中往往涉及攻击者的连续多次攻击。为此,提出一种重复攻击下实现差分隐私保护技术安全性的攻击模型。通过对重复攻击的结果与噪音分布函数的特点进行分析,获取噪音落入容错区间的概率,结合排列组合方法,推断出攻击者攻击成功的概率,进而得到参数ε的选取...
基于上下文信息的Android恶意行为检测方法

关键词：恶意行为权限激活事件上下文信息静态检测

针对现有Android恶意软件检测方法存在的局限性和常见Android恶意软件的特点,提出一种基于上下文信息的Android恶意行为检测方法。从方法调用图中提取敏感应用程序编程接口,分析其行为的激活事件和条件因子,生成能够有效描述恶意软件行为的语境特征。在此基础上,通过对比正常应用程序和恶意软件的特征来判断其是否为恶意行为。对266个Android恶...
基于现场可编程门阵列的Camellia加密算法实现

关键词：camellia加密现场可编程阵列实现紧凑型结构吞吐率资源占用比

为提高Camellia加密算法的灵活性,提出一种新的Camellia加密算法实现方法。通过改进Camellia算法的实现架构,在资源占用和数据吞吐率两个方面做到平衡折中。采用优化的紧凑型结构,在复用架构的同时,适当添加寄存以提高数据吞吐率。仿真结果表明,该方法资源占用比全流水结构减少70%,与紧凑型结构方法相比,数据吞吐率提升4倍。
基于希尔伯特黄变换滤波预处理的相关性能量分析攻击

关键词：希尔伯特黄变换技术侧信道攻击预处理相关性能量分析高级加密标准

使用TMega16单片机作为研究载体,以希尔伯特黄变换（HHT）滤波技术在相关性能量分析（CPA）攻击中的应用为主线,对如何通过HHT预处理技术提高CPA攻击的效率进行研究,提出一种CPA攻击方案。对采集到的能量曲线进行基于HHT技术的滤波预处理,并对处理后的能量曲线进行攻击。实验结果表明,与传统CPA攻击方案相比,采用该方案的攻击相关系数提高了约34...
支持多授权中心的移动社交网络朋友发现方案

关键词：移动社交网络朋友发现隐私保护属性基加密多授权中心

社交网络的朋友发现机制容易导致用户隐私泄漏。为使用户得到良好的在线社交体验并确保其隐私数据安全,利用属性基加密和重加密技术,提出一种支持多授权中心与隐私保护的移动社交网络朋友发现方案。用户属性私钥由多个授权中心联合分发,以解决单授权机构的性能瓶颈问题。借助解密外包和固定密文加密技术减少用户的计算时间和存储开销。在此基础...
基于子主题增强的演化式多文档摘要生成

关键词：静态文摘动态演化文摘层次狄利克雷过程子主题时间轴摘要

可帮助用户获取感兴趣的新闻话题发展轨迹,但现有研究中大多仅考虑句子间的关系来对句子进行打分排序,忽视了文档主题层面的信息影响。为此,提出一种新的基于子主题增强的摘要算法。考虑句子间的关系,分析每个时间段内的子主题对句子的影响,使得与重要子主题越相关的句子得分越高,通过句子与子主题的互强化来对句子进行主题层面的综合打分排序。...
基于用户时空相似性的位置推荐算法

关键词：基于位置的社交网络位置推荐协同过滤时空相似性用户偏好

在位置推荐中用户签到数据具有稀疏性的特点,基于用户的协同过滤算法难以准确搜索邻近用户,从而影响推荐效果。针对该问题,分别将用户签到的时间信息与空间信息融入用户相似度计算中,提出考虑用户时空相似性的位置推荐算法。根据时间对用户签到行为的周期性影响,通过对用户签到矩阵按时间进行分割引入时间属性,设计一种时间相似性计算方法,并根...
面向机器阅读理解的语句填补答案选择方法

关键词：机器阅读理解神经网络语句填补分布式语句表示答案选择

语句填补类选择题是高考语文阅读理解中题型之一,是自然语言处理研究的热点,其中题干信息和答案的关系非常隐蔽,无法从篇章中直接选出答案。为此,针对语句填补选择题提出基于长短时记忆网络模型的语句填补答案选择方法。使用神经网络中的LSTM模型对篇章中每个句子和选项进行分布式表示,通过向量直接拼接和按位相乘融合篇章和选项之间的语义信息,...
面向嵌入式应用的性别与年龄识别检测系统

关键词：深度学习卷积神经网络模式识别性别识别年龄识别嵌入式系统

现有的性别与年龄检测系统一般都需要大量的运算,难以有效地集成到嵌入式系统中,且目前公开的数据集中没有大型东亚人脸数据库,使用公开的西方人数据库训练出的性别与年龄模型在检测东亚人脸数据集时效果并不理想。为此,提出一种改进的DeepID网络模型。在互联网上收集并整理3万多张不同性别与年龄段的东亚人脸数据集,并将该数据集用于训练新的神...
基于卷积神经网络和KNN的短文本分类算法研究

关键词：社交网络卷积神经网络 k最近邻短文本机器学习深度学习

为解决传统基于TF-IDF的K最近邻（KNN）分类算法在短文本分类时,出现特征维度过高和数据稀疏的问题,基于卷积神经网络和KNN,提出一种新的短文本分类算法。通过采用神经网络语言模型word2vec对短文本进行词向量的训练,并用训练好的词向量表示文本,使用卷积神经网络对短文本进行抽象特征的提取,在提取出抽象特征的基础上,运用KNN分类器进行短文本...
基于多特征融合与双向RNN的细粒度意见分析

关键词：特征融合词向量循环神经网络属性抽取细粒度意见分析

文本细粒度意见分析主要有属性抽取和基于属性的情感分类2个任务,现有方法完成上述任务采用条件随机场（CRF）训练属性抽取模型,并运用循环神经网络（RNN）训练基于属性的情感分类模型。但同时完成2个任务则无法找到属性和情感倾向的对应关系。针对该问题,提出利用双向RNN构建基于序列标注的细粒度意见分析模型。通过融合文本的词向量、词性和依...
基于结构与文本联合表示的知识图谱补全方法

关键词：知识图谱补全表示学习深度学习词向量知识表示

现有的表示学习算法不能很好地表示知识图谱中的复杂关系,且未能充分利用实体的描述文本。为此,建立一种结合文本表示和结构表示的联合表示学习模型。使用深度卷积神经网络对实体的描述文本进行编码得到文本表示,通过引入非对称映射操作的基于翻译思想的模型生成结构表示,将两者进行联合学习从而得到实体和关系表示,同时使用不同的低秩矩阵分别...
基于Co-Training的微博垃圾评论识别方法

关键词：微博垃圾评论协同训练同义词词林支持向量机相似度计算

微博上大量的垃圾评论对个人、社会,甚至是对国家都会造成不良影响。为对微博中的垃圾评论进行识别,提出基于协同训练的微博垃圾评论识别方法。定义一种基于规则的识别方法过滤出显式垃圾评论,剩余的评论归为相关评论,构建AdaBoost分类器和支持向量机分类器,通过Co-Training算法进行协同训练,判断其是否为垃圾评论,以提高分类精度,节省样本标注...
基于流体力学的人群异常检测算法

关键词：智能视频监控人群异常检测流体力学欧拉法事件分级异常点定位

现有的人群异常检测算法多数存在未对异常事件进行评估、无法对异常点定位以及实时性差等问题。为此,提出一个基于欧拉法的人群异常检测算法。通过叠加连续的差分图获取累积差图像（ADI）,将ADI的梯度场代替速度场,可使ADI转换为二值图像以减少外部干扰,并将ADI梯度场与二值图像的点乘和作为人群能量值。通过分析人群能量的变化,可实时地对人群...
基于颜色表示的尺度自适应实时目标跟踪

关键词：对象模型尺度自适应干扰感知模型背景对象模型颜色直方图

传统基于颜色表示的在线目标跟踪方法,倾向于跟踪与目标外观相似的区域,会因为尺度变化而导致漂移。针对该问题,结合干扰感知模型与背景对象模型,提出一种基于颜色表示的目标跟踪方法。通过干扰感知模型抑制干扰区域,利用背景对象模型将目标对象从周围背景中区分出来,并结合自适应尺度估计方法进行目标跟踪。实验结果表明,与STC和RVT跟踪方法相...
基于显著性的Grabcut图像分割方法

关键词：显著性 grabcut算法图像分割视觉注意机制高斯混合模型

传统Grabcut算法需要人工交互,在图像前景和背景颜色相似时容易产生错误分割的问题。为此,结合显著性测量和Grabcut算法,提出一种新的图像分割方法。改良显著性的度量方法以获得较好的显著图,进而将显著图转换成约束项加入到Grabcut的区域项中,从而提高区域项的可靠性,利用显著图代替人工交互初始化Grabcut,实现Grabcut自动分割,并减少其在图像...

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