一种基于Wallace树的分散式DCT/IDCT体系结构

提出了一种新的基于Wallace树的分散式DCT/IDCT体系结构。它不依赖于ROM和乘法器,用面积开销低的加法器、移位器和4-2压缩器,实现了乘法密集的DCT/IDCT算法。该体系结构在SMIC 0.18μm工艺上进行了设计和综合,可以达到100Mpixels/s的吞吐率,只消耗了36 141个晶体管和1024bits转换存储器,时序—面积性能较已有的体系结构有了显著的改善。     

让军事实践之“树”常青

比利时皇家高级参谋学院对实践教学推崇备至,专门安排了一门叫“学习旅游”的重要课题,占总教学日的20%,教学方法便是组织学员到国内外参观访问,进行实地和战场考察。比如,组织学员到国家电视台,请专业记者进行面对面、实打实的采访,使学员学会如何在战时与记者打交道;到安哥拉、卢旺达等战乱不断、悲鸿遍野的地区,了解挣扎在死亡线边缘的难民的疾苦,使学员深悟战争的本质,亲历南北的差距。通过这种“游山玩水”式的学习,学员不仅能够体验实践、开阔视野、丰富知识,而且能够提高在复杂战场环境中的决策指挥能力。纸上谈兵终觉浅,实践磨砺感…     

多自治空间数据源的k邻近查询处理

多自治空间数据源的k邻近查询处理在空间信息领域具有广泛的应用。综合分析比较现有的查询处理算法,研究并提出了多自治空间数据源环境下k邻近查询处理框架及其实现算法。实验结果表明,所提出的算法能有效地减少k邻近查询处理系统的数据传输量,减少了系统响应时间。     

人工智能非单调推理系统的研究

传统的逻辑推理是有局限性的,而非单调推理则具有普遍的意义。非单调推理的TMS存在着许多问题,如:没有处理模糊信息的能力、单状态、热衷于避免矛盾以及效率低等等。这些问题在非单调推理系统FATMS里能得到很好的解决。     

杂波环境下多目标跟踪数据关联的快速算法

数据关联是实现杂波环境下多目标跟踪的关键问题,目前公认较好的方法是联合概率数据关联（ＪＰＤＡ）,但是其计算和存储量很大,故在实际中寻求一种快速或近似的算法是十分必要的。本文提供一组有效快速算法,并在我们有关课题中得到初步验证。     

随机多假设跟踪的最大似然法

在多目标多量测环境中,量测-航迹分配的知识一般不适于跟踪算法。在本文中,对量测-航迹分配问题,采用了严格的概率方法。不象在传统多假设跟踪(MHT)算法那样,把量测分配给航迹;相反地,使用由期望最大化(EM)方法导出的最大似然(ML)算法估计每次量测属于每个航迹的概率。这些量测-航迹的概率估计对于调用随机多假设跟踪(PMHT)算法的多目标跟踪器是固有的。PMHT算法在计算上是切实可行的,因为它既不要求量测-航迹分配的计算,也不要求修剪。     

欧拉猜想计算机证明的一个新算法

文献（１）通过直接构造正交拉丁方对解答树并搜索树的所有结点这一算法,用计算机证明了不存在６阶正交拉丁方对。本文对上述算法做了改进,首先寻找所有６阶标准拉丁方,然后运用遍历解答树每个结点的方法逐一证明没有与之正交的拉丁方,从而实现欧拉猜想的机器证明,新算法使得机器运行时间大为缩短。     

基于改进的概率假设密度多目标跟踪算法

针对多个目标相互紧邻时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种改进的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据每一时刻更新后所有目标的权值构造权值矩阵,通过权值矩阵中目标权值的分布来检测当前目标权值是否存在更新错误。基于新的目标权值再分配策略,对权值矩阵中每个目标可能不正确的权值进行调整,使得每个目标能够获得合理的权值。仿真实验表明,该算法能够准确地估计紧邻目标数目以及状态。     

样条函数康特诺维奇法在复合材料板和圆柱曲板弯曲及线性稳定性分析中的应用

样条函数康特诺维奇法是作者首先提出的一种结构数值计算方法。它实质上是一种离散形式的康特诺维奇法,将二维问题化为一维问题,使问题的自由度数大幅度减少。在本文中,基于Mindlin假设,将样条函数康特诺维奇法应用于金属、复合材料单层板及圆柱曲板的弯曲及线性稳定性分析。