基于MSA的高阶调制信号比特度量算法的研究

最小和算法(MSA)折中了译码性能和运算复杂度两个方面,是低密度奇偶校验码(LDPC码)硬件实现最常用的译码算法。比特后验概率对数似然比(LLR)是LDPC码MSA译码的关键参数,现有的高阶调制信号比特后验概率LLR计算方法及简化算法都需要估计噪声方差,估计值影响译码性能。论文从分析M阶无记忆二维调制信号比特后验概率LLR通用的计算方法入手,研究了适用于MSA译码的高阶调制信号比特后验概率LLR简化算法,该算法无需估计噪声方差,进一步降低了运算量和实现复杂度。     

一类对偶平坦的黎曼度量

给出了黎曼度量局部对偶平坦的一个充分条件:黎曼度量的Spray所满足的方程。同时,指出该条件是非必要的,并给出了相关反例。进一步,对满足条件的这类黎曼度量的性质进行了研究。具体地,讨论了这类度量成为Einstein度量的条件。从黎曼曲率着手,通过计算发现:当空间维数n3,这类黎曼度量是Einstein度量,当且仅当它是欧氏度量;但是,这个结论对n=2的情形不适用。     

全自动包装计量装置的研制

全自动包装计量装置是替代传统量具,以单片机为核心的智能控制器同新型包装机械相结合构成,可自动完成称重、夹袋、卸包和包装的机电一体化的全自动包装计量设备。本文论述了其设计原理、系统组成和特点。     

基于度量元的静态软件缺陷预测技术

软件缺陷预测技术是当前软件工程领域的一个热点研究问题。回顾和综述了基于度量元的静态软件缺陷预测技术研究的起源与国内外最新进展动态,并对常用缺陷预测技术的评价指标进行对比和分析,指出其优缺点和适用范围。最后对静态软件缺陷预测技术的可能发展方向进行预测。     

图像融合的客观质量评估

随着图像融合技术在武器自动化系统中的广泛应用,图像融合的质量评估问题,即图像融合的性能评估问题,在融合方案的选择中具有重要地位。由于人工主观的图像融合评估具有很大的工程化和自动化难度,国际上研究人员都将研究目标投向了客观图像融合质量评估的研究中。从历史发展的角度系统地回顾了客观图像融合质量评估的发展历程和研究现状,对近十年来的客观图像融合质量评估方法进行了分类和分析。同时,对于国际上几种流行的图像融合质量评估方法的性能测定思路进行了介绍。对于图像融合质量评估现状的分析和讨论有助于我们对图像融合的质量评估方法进行更深入的研究。     

结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测

现有的人脸伪造检测方法通常在已知域上表现较好,但面临过拟合的风险,在应对未知场景时无法保持良好的检测能力。为解决此问题,提出一种结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测框架。为捕获更全面的伪造痕迹,将输入图像转换为两种互补视角并采用双流骨干网络进行多视角特征学习。引入一致性度量,以补丁级监督的方式明确约束不同视角输出的局部特征的相似度。为提高检测精度,采用特征分解策略进一步优化伪造特征,减少不相关因素的干扰,并以伪造特征空间的决策作为最终的预测结果。在基准数据集上进行的大量实验表明,所提出的方法优于现有的主流模型,具备良好的跨域泛化能力。     

Beltrami流及其在图像去噪中的应用

偏微分方程是图像处理主要的方法之一,一般通过其对应的变分模型给出方程的意义,并依此设计优化原偏微分方程以取得最佳的处理效果。针对图像去噪问题,基于经典的Beltrami几何流方法提出了图像流形上一种新的度量张量模型,具有该度量模型的Beltrami流具有清晰的几何意义,并依此提出了该度量模型中参数的优化选择方法。同时,该模型为经典的偏微分方程去噪方法提供了统一框架,且参数的优化选择使得Beltrami流在平滑噪声与边缘保持方面取得了良好的平衡。实验表明该方法提高了图像去噪效果,尤其是对于边缘丰富的图像效果更加明显。     

基于因果分析的作战计划评估技术

以信息系统五层评估框架为基础,提出了一种以作战效能为"果"、以系统效能为"因"的作战计划评估思想,给出了一种主从分析链系统效能指标构建方法,设计了一套多视图的作战计划辅助分析工具。应用表明,该方法可以有效发现作战计划中存在的问题,提高作战计划的可行性。     

基于旁路环境下的密码芯片安全性评估

为在复杂旁路攻击敌手环境下对密码芯片进行安全评估,通过物理可观测密码术模型框架对旁路分析过程进行建模;借鉴传统面向实际的可证明安全性理论,定义旁路环境下的两类旁路敌手:密钥恢复旁路分析敌手与不可分辨性判定旁路分析敌手,并给出了密码实现针对这两类旁路敌手的安全性度量模型;对安全性评估中的重要参数指标进行定义与推导;最后根据旁路分析定义、模型及安全性度量指标,提出针对旁路分析的通用评估框架,为研究可抵抗旁路分析攻击的密码设备打下基础。     

变量度量估计软件的复杂度

提出软件的变量度量方法分别度量软件的变量个数、变量距离及变量聚合缺乏度来估计软件的复杂度.该方法与已有的软件复杂度度量方法,如Halstead科学度量法、McCabe圈复杂度度量法以及Chidamber的6个度量OO代码的指标等不同,它通过度量构成软件的基本元素-变量,更能从底层抓住软件的本质,而且该方法运用于实际的软件复杂度估计十分准确有效.