一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法

针对传统的无线传感器网络数据收集协议大多受制于发生在基站周围的热点问题,提出了一种使用移动基站的数据收集方法.将数据收集问题转化为支配集构造和旅行商问题,并提出了一种分布式的支配集构建算法,结合旅行商问题的近似算法生成基站的移动路线.仿真结果表明,所提出的方法减少了通信消耗,且能使负载均衡地分布.     

基于MDO方法的卫星集成设计系统分析与实现

为解决多学科设计优化方法中多学科设计、多学科分析、多学科优化过程与卫星总体设计流程集成的问题,采用变复杂度建模技术,并借鉴产品数据管理思想,设计并实现了面向总体设计的卫星集成设计软件系统。阐述了软件的设计思想、系统组成和功能特点,并给出了月球探测卫星概念设计问题的具体应用实例,结果表明软件在解决多学科设计优化方法应用于卫星集成设计问题时的可行性。     

基于不完全信息演化博弈模型的网络舆情传播羊群行为

以网络舆情传播过程中大部分人对事实不了解为前提,在这部分群体内构建基于不完全信息环境的两人对称演化博弈模型。提出了两人对称博弈矩阵来决定个体策略的选择,建立了复制动态方程说明不同策略群体比例的演化方向,演化时引入个体的记忆长度,根据设定的交互规则更新各自的观点值及记忆列表。仿真分析模型表明,在此环境中很容易产生羊群行为,群体内的个体都选择盲从并且观点保持一致。此外,羊群行为的集聚产生受多种因素影响,主要与采取分析策略的交互利益、成本系数以及记忆长度有关。本文对科学分析引导网络舆情的传播有一定实际意义。     

摄像机网络摄像测量中多目传递站位姿关系的最优标定

在摄像机网络摄像测量中,经常会用到多目传递站进行相邻节点间位姿关系的传递.针对多目传递站中固连的多个摄像机之间位姿关系的标定难题,提出了一种基于冗余标定的优化标定方法.首先,对多目传递站中的独立位姿关系数目、最大可测量位姿数目、最小约束数目等进行了分析和推导;然后,对典型的四目传递站间各摄像机相对位姿关系的优化标定算法...     

面向云计算的数据中心网络拓扑研究

目前对数据中心网络拓扑的研究主要集中在如何提高结构性能上,却忽略了数据中心网络拓扑是否与云计算机制相适应的问题.针对该问题,建立了一种面向云计算的数据中心网络拓扑结构.研究了在具有该拓扑结构的数据中心网络上执行主流云计算机制的方法.分析了该拓扑结构的网络规模、网络直径等性能.仿真结果表明在具有该拓扑结构的数据中心网络上...     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

SpaceFibre网络服务质量时隙资源分配算法

为保证SpaceFibre星载数据网络大量实时数据流的超高速确定性传输,提出一种包含两个子算法的SpaceFibre网络服务质量时隙资源分配算法.形式化描述网络服务质量机制,给出调度矩阵相关定义;创建网络服务质量排队模型,定量分析时隙资源分配对网络时延性能的影响;考虑网络兼容性和算法鲁棒性,给出改进二进制序列调度子算法...     

基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计方法研究

针对当前威胁估计中存在的问题,提出了基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计方法。文章从威胁估计的概念出发,构建了基于贝叶斯网络的威胁估计功能框架,在对输入的防空作战事件进行分类定义的基础上,给出了事件关联在贝叶斯网络中的实现方法,同时对模型的建立步骤进行了说明。文中提出的威胁估计方法在融合了目标威胁先验信息的基础上,通过战场观测到的不确定信息进行推理,其结果具有很强的可信性,相应的建模思路可为威胁估计系统的构建提供有益的参考。文章的最后以一个示例说明了方法的有效性。     

信息中心网络缓存节点位置选择算法

信息中心网络（Information-Centric Networking, ICN）“泛在缓存”的特性,引发数据副本率过高、缓存空间不能充分利用等问题。为了解决上述问题,分别从用户、服务提供商和网络运营商的角度出发,以最小化网络流量与网络费用开销为优化目标建立两个单目标优化模型,并将二者结合为帕累托模型;基于帕累托求解方法中数学规划法的思想,详细描述缓存节点位置选择算法。仿真结果表明：在流量性价比方面,所提缓存节点选择算法优于ICN的默认缓存机制;在网络费用开销方面,所提算法更适用于只有少数内容较为流行的网络中,而在所有内容都流行的情况下,ICN中默认的“遍地缓存”机制更为适宜。