基于FPGA的北斗导航电文译码器的研究与设计

基于FPGA的北斗导航电文译码器的研究与设计[测试测量][航空航天]

通过对北斗导航电文BCH纠错编译码方式的深入理解和研究，提出了一种基于并行数据处理的BCH译码器的设计方案。该方案利用FPGA对BCH电文进行并行处理，在一个时钟周期内实现电文译码，提高了BCH解码模块的译码效率；同时给出了系统各个模块的Modelsim仿真结果与分析，验证了设计的可行性。本设计对提高接收机的基带数据处理性能有一定的参考和指导意义。

发表于：2016/3/2 下午8:47:00

基于FPGA的微型化低频通信系统的设计与实现

基于FPGA的微型化低频通信系统的设计与实现[通信与网络][通信网络]

针对现有低频通信系统功耗过高、天线尺寸太大、调整不灵活等问题，设计了一种基于FPGA的低频通信系统。研究了基于软件无线电的微弱信号处理方案，设计出高效的低频天线，实现了远距离、大穿透深度的可移动通信。在较强的电磁干扰情况下进行了透地和透水模拟实验，结果表明该系统可以在地面和地下以及地面和水下建立起有效的无线电通信，证明了低频无线通信的发展潜力，可以为实际应用提供参考。

发表于：2016/3/2 下午8:39:00

基于支持向量机的多因素话务量预测研究

基于支持向量机的多因素话务量预测研究[通信与网络][通信网络]

提高移动通信话务量的预测精度对提高网络性能、增进用户体验具有重要意义。由于多种因素会影响到移动通信话务量的准确预测，故选择多因素灰色话务量预测模型来预测话务量。先对数据进行预处理，用关联分析法找到影响话务量预测的主要因素。但此模型对波动较大的数据预测精度较低，用支持向量机的模型来改善预测结果，选取拥有较强的敛散性和全局寻优能力的复高斯小波核函数优化向量机。从仿真结果可以看出该模型有更好的收敛作用和较为理想的预测效果。

发表于：2016/3/2 下午8:07:00

基于XMPP协议的XML数据流压缩模型研究

基于XMPP协议的XML数据流压缩模型研究[嵌入式技术][数据中心]

XMPP协议作为基于XML数据流的即时通信协议，可用于构建统一、高效的智能家居监控消息推送方案。针对XMPP协议存在的流量冗余较大的不足，提出了一种基于容器模型和BWT变换思想的XMPP数据流压缩模型。该模型通过对XML数据流的容器划分、前缀编码和预处理，在单次扫描数据流的基础上达到压缩率的最大化。实验证明，该模型方案能有效节约XMPP协议通信过程产生的网络流量，并具有可行性。

发表于：2016/3/2 下午7:46:00

基于背景加权的联合颜色纹理直方图跟踪算法

基于背景加权的联合颜色纹理直方图跟踪算法[显示光电][其他]

针对在背景与目标颜色相近以及复杂场景中跟踪不准确的问题，提出一种改进的背景加权Mean Shift (均值漂移) 跟踪算法，在目标颜色直方图中加入纹理特征，并将局部背景信息引入目标特征直方图中，以排除复杂背景的影响。实验证明，本文提出的算法在应对复杂背景及遮挡时比经典的Mean Shift算法以及背景加权Mean Shift算法更有效，且拥有不错的运行效率。

发表于：2016/3/1 下午8:30:00

基于深度学习的领域实体属性词聚类抽取研究

基于深度学习的领域实体属性词聚类抽取研究[嵌入式技术][其他]

属性词的聚类是领域实体属性抽取中的一个重要步骤。在未知领域和大量文本中，人工标注寻找十分困难。本文将一种基于深度学习框架的词语嵌入表示方法（Word Embedding）引入到领域实体属性词聚类研究中，在无监督条件下解决大规模语料、领域实体属性词表人工参与构建代价较高的问题，并进行了适当的扩展，取得了较好的效果，可以为信息抽取等后续高级任务提供较好服务。

发表于：2016/3/1 下午8:10:00

基于内唇轮廓标定的唇印提取算法

基于内唇轮廓标定的唇印提取算法[嵌入式技术][其他]

针对现有特征唇印提取中信息处理量较大、识别率不高等问题,本文提出了基于内唇轮廓的特征唇印提取算法。算法首先在基元图像上对内唇轮廓特征点进行标定，建立基元唇印模型,然后通过均值计算构造普通模型,并利用Gabor变换对基元唇印和普通模型进行联合特征信息提取，最后通过相似度对比选择出特征唇印,以实现身份识别。仿真实验验证，本文的特征唇印提取算法在较低时空消耗下,具有较高的识别率，具有有效性和可用性。

发表于：2016/3/1 下午7:59:00

基于增量记忆视觉注意模型的复杂目标识别研究

基于增量记忆视觉注意模型的复杂目标识别研究[嵌入式技术][其他]

针对复杂背景下的目标识别问题，提出一种新的基于增量记忆的视觉注意模型。首先根据目标的颜色形状，以及自底向上的原始视觉特征颜色、强度、方向、对称性对目标进行粗定位。在此基础上，利用粗选目标的颜色、形状生成一组自顶向下的偏差信号，对初选目标进行及时指导修正。为了提高识别的准确率，算法设计了一种增量学习记忆的机制来指导偏差信号，所提出的增量注意机制不仅可以不断学习和记忆各类目标的颜色和形状特征，而且利用这种机制可生成一个自顶向下的偏差信号，对关注的候选区域的目标进行精确定位。此外，训练后的增量记忆的颜色、形状特征有助于推断新的未知目标。最后的仿真实验中，与五种典型算法对比，无论是主观还是客观实验，都获得了较优结果。因此，所提算法是一种高效的、切实可行的算法。

发表于：2016/3/1 下午7:41:00

基于局部空间冗余视觉信息抑制的目标识别算法研究

基于局部空间冗余视觉信息抑制的目标识别算法研究[嵌入式技术][其他]

针对图像中相似冗余背景造成的显著目标识别的干扰问题，提出了一种基于超像素的冗余信息抑制的显著目标检测方法。首先,引入超像素的概念，利用超像素优化的空间特征分割图像，获取图像的相似区域；其次,为消除像素间的相关性，计算超像素的香农熵来表示图像的像素信息，并据此建立图像的信息图，最后,为了更有效地去除图像中的相似信息，利用自相似性抑制方法克服冗余信息，建立高效的图像显著图。最后的仿真结果表明, 所提算法与传统方法相比，不仅可以准确识别显著目标，而且可以更有效地抑制背景中的冗余信息。

发表于：2016/3/1 下午7:33:00

基于软加权映射的局部聚类向量表示方法

基于软加权映射的局部聚类向量表示方法[嵌入式技术][其他]

基于特征码本的图像分类方法依赖于需要特征向量与聚类中心之间的映射，然而硬加权映射方法导致了相似的特征向量被映射为不同的聚类中心，从而降低了分类的查全率。为此提出一种基于软加权映射的局部聚类向量表示方法。该方法首先用k均值算法将特征向量聚类为k个聚类中心，采用最近邻算法寻找最接近的s个聚类中心，通过特征向量与聚类中心之间的相似度和邻近程度构建软加权映射的局部聚类向量，然后统计特征直方图，最后用主成分分析减少特征直方图维度。实验结果分析表明，相比较硬加权映射方法，文中方法提高了约5%的分类准确率。

发表于：2016/3/1 下午7:13:00