基于深度卷积神经网络的异常行为快速识别

针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提出利用级联检测的方式来降低算法的计算复杂度,从而使其在速度和精度方面获得较高的性能。提出的基于全卷积神经网络的异常行为检测架构解决了两个主要任务,即特征表示和级联离群值检测。实验结果表明,所提方法在检测和定位精度上优于现有算法,且运行速度更快,从而表明所提算法的有效性和可行性。     

稀疏卷积计算高效数据加载与输出缓存策略

针对现有神经网络加速器在处理稀疏神经网络时存在的数据加载效率低、乘加资源利用率低、输出缓存寻址逻辑复杂等问题,提出了稀疏卷积计算高效数据加载与输出缓存策略。将属于同一输入通道的非零输入特征图像数据和非零权重进行全对全乘累加运算,降低了非零数据配对难度,提高了乘加资源利用率;通过采用输入驻留计算,以及密集型循环加载特征图像数据,大幅减少了数据片外调取次数;优化了输出缓存设计,解决了现有方案中存在的输出缓存地址访问争用、存储拥塞等问题。实验表明,与采用类似架构的细粒度脉动加速器相比,在处理单元面积上减少了21.45%;在数据加载速度方面平均提高了117.71%在平均乘法器利用率方面提高了11.25%,达到89%。     

以有序矩阵进行对地攻击的面目标分配方法

提出对地攻击过程中同种类性武器装备对不同种类型面目标分配时的有序矩阵概念,并以数学方法证明有序矩阵的存在性.仿真分析并验证这种面目标分配法针对同种类型武器装备分配于不同种面目标,不同种类型武器装备分配于不同种面目标的可实施性、快速性.     

一类具有变时滞系统的α稳定性

本文对线性变量滞系统进行讨论,通过利用Lyapunov函数的方法和线性矩阵不等式,给出了该系统的一个充分条件。并对线性控制系统稳定性的应用有一定的影响。     

LMI的鲁棒H∞滤波在惯导初始对准中的应用

给出了基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒H∞滤波器的设计过程,该方法克服了传统的代数Riccati方程方法诸多条件的限制.当把系统模型不确定性用多胞型表示时,只需求解线性矩阵不等式组,可以方便的设计滤波器.在惯性导航系统(INS)初始对准中的应用表明,基于LMI的鲁棒H∞状态估计器在系统参数具有不确定性时,仍能保证较短的对准时间,并可使估计失准角收敛,具有良好的鲁棒性.     

基于准循环双对角阵的LDPC码编码算法

针对校验矩阵形如准循环双对角阵的结构化LDPC码,对比研究了两类高效的编码算法:矩阵分解编码算法和分项累加递归编码算法,证明了两类算法从实现角度是等价的,但分项累加递归编码算法推导更为直观,且便于硬件并行实现。基于分项累加编码算法,提出了一种适合准循环双对角LDPC码的部分并行编码结构,设计实现了IEEE 802.11n标准中的LDPC码编码器。FPGA实现结果表明,所设计的LDPC编码器具有硬件开销较小、吞吐率高的优点,在码长为1944bit、码率为5/6时信息比特吞吐率最高可达13Gbps。     

基于广义码重分布的交织类型盲识别研究

针对非协作通信领域中交织序列的交织类型识别问题,在对低码率线性分组码的分组交织和卷积交织序列进行深入分析的基础上,基于广义的码重分布法首次解决了截获序列的交织类型盲识别问题。该方法首先对截获序列按不同长度进行分组计算码重,利用分组交织和卷积交织后序列的不同码重分布特性,进一步计算广义码重分布距离来区分序列的交织类型。仿真结果表明该方法能快速识别交织类型,并具有较好的容错性能。     

求解卷积公式的一种新方法

基于数形结合方法以及变量代换方法发现计算卷积公式存在某些不足之处,研究卷积公式的计算方法,给出一种新的确定积分限的方法.该方法直观明了、容易理解和掌握并且可操作性强,有效避免作图和分析图形的繁琐,并举例说明了该应用方法.     

传播矩阵的物理含义

传播矩阵方法被广泛应用于分层均匀介质模型中波场的模拟计算,它能够计算出所考察时间窗内的所有层间反透射波及转换波的贡献,提高了计算效率,使算法更加体系化。以SH波为例,分析了传播矩阵实现层内多次反射的机制,对更好地理解和利用这一算法有较好的参考意义。     

基于相位估计的湍流降质图像盲复原

地基望远镜观测的空间目标图像受大气湍流的影响,其分辨率受到很大的限制。为了提高湍流降质图像的复原效果,提出一种改进的盲解卷积方法。首先,考虑观测图像受到高斯噪声和泊松噪声的干扰,推导出基于混合噪声模型的盲解卷积代价函数;然后,根据傅里叶光学原理,利用波前相位表示点扩展函数,将点扩展函数从像素值估计转换为参数估计;最后,通过参数化表示方式,将代价函数寻优从约束最优化问题转换为无约束最优化问题。模拟实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性。