【摘 要】
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无线MIMO信道中由于天线相关性或者特殊的散射体结构,会发生信道矩阵秩损现象,从而导致传统的QRD-M算法无法直接应用。针对此问题,首先利用信道规则化算法对信道矩阵进行扩展来解决秩损问题,然而该预处理过程又会带来新的检测干扰,通过采用一种改进的QRD-M检测算法来减小此干扰带来的影响。与传统QRD-M算法每层只保留M个节点不同,改进的QRD-M检测算法将权值大于第M个节点且差值在某个阈值范围内的所
【基金项目】
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国家“863”计划基金资助项目（2012AA01A502,2012AA01A505）
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无线MIMO信道中由于天线相关性或者特殊的散射体结构,会发生信道矩阵秩损现象,从而导致传统的QRD-M算法无法直接应用。针对此问题,首先利用信道规则化算法对信道矩阵进行扩展来解决秩损问题,然而该预处理过程又会带来新的检测干扰,通过采用一种改进的QRD-M检测算法来减小此干扰带来的影响。与传统QRD-M算法每层只保留M个节点不同,改进的QRD-M检测算法将权值大于第M个节点且差值在某个阈值范围内的所有节点都保留下来,并对阈值大小的选取进行了理论分析。仿真结果表明,该算法能够在取较小M值下,仍能获得较优
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根据数据流的帧发送时序特性,提出一种基于时序匹配和关联分析的端到端流推断算法。采用时序匹配、关联分析、流追踪与回溯等机制,分析与追踪探测区域内的所有端到端流。该算法能够在无须解密报文的前提下进行流量分析,推断出端到端流的源、目的节点、流路径、流开始时间和流持续时长等信息。仿真实验表明,算法可以有效识别网络中的端到端流。
对目前常见的物流配送过程中优化调度算法进行研究总结,分析了物流配送抽象流程,以求取优化配送效率、降低算法的时间和空间复杂度为目标,设计了基于自适应的多类型物流配送改进遗传算法。将基于自适应遗传算法的多类型物流配送优化算法应用到实际物流配送过程中,针对处理结果进行科学评价。通过实例的应用验证了提出算法的可行性和高效性。
针对软件安全测试中静态符号执行技术难以处理环境交互的问题,提出了一种基于混合输入的符号执行方法。首先,定义了程序执行的一致性模型,系统化地分析了符号执行与实际执行的逼近问题;接着,提出了符号执行与具体执行的转换方法及维护一致性的启发式策略;最后,通过区分可求解约束和复杂约束条件,提出了具体值和符号值混合代入法化简复杂约束的路径求解算法。实验结果表明该方法在处理环境交互问题上的可行性和有效性,扩展了
提出了一种新的启发式算法,用于求解无等待流水车间调度问题的总流水时间指标。该算法命名为标准差启发,基于著名的NEH启发算法。首先阐述了总流水时间指标;其次描述了标准差启发算法的过程;最后用标准差启发算法求解标准实验案例,通过实验并与其他启发式算法比较,验证了标准差启发算法在求解无等待流水车间调度问题总流水时间指标的有效性。
针对基于PSO的AdaBoost算法(PSO-AdaBoost)的不足,分析了传统目标函数不能适应多个弱分类器拥有相同最小错误率时弱分类器的选择问题,提出了解决这一问题的有效方法。新方法使用特征值和阈值的绝对值差衡量错分样本的错误程度,结合相对熵理论形成PSO算法的适应度函数,使其根据错分样本的错误程度挑选最佳弱分类器。实验结果表明,所提算法具有较高的检测率和较小的泛化错误。
提出了一种空间数据服务的虚拟化描述方法。针对各类空间数据服务,采用基础描述元素和描述规则描述服务元信息、数据元信息和服务操作信息,并存储为虚拟文件,进而支持用户通过虚拟文件进行空间数据服务的组织管理和综合应用。对天地图、Google Maps、OGC标准服务三类空间数据服务进行集成显示实验,实验结果表明虚拟化描述方法可以有效地实现多源空间数据服务的统一访问与应用。
为改善免疫网络算法在多峰函数优化方面存在局部收敛的不足,提出一种Lamarck免疫网络算法(LM-aiNet)。依据Lamarck进化理论思想,设计基于方向的局部搜索机制和自适应的网络抑制阈值,提高了算法对于不同类型多峰函数优化的适应能力。对算法的复杂度和收敛性进行分析,重点讨论了算法主要参数对求解性能的影响,确定合适的参数取值范围。实验结果表明,算法能够有效地解决经典算法的局部收敛问题,其求解能
利用增广Lagrange罚函数处理问题的约束条件,提出了一种新的约束优化差分进化算法。基于增广Lagrange惩罚函数,将原约束优化问题转换为界约束优化问题。在进化过程中,根据个体的适应度值将种群分为精英种群和普通种群,分别采用不同的变异策略,以平衡算法的全局和局部搜索能力。用10个经典Benchmark问题进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地处理不同的约束优化问题。
为了避免文本特征提取过程中负相关特征与弱相关特征产生的干扰,提出一个新的基于类别正相关和强相关(SP)的特征提取方法。通过结合正相关性因子和强相关因子,SP方法能够有效地区别特征与类别正负相关性和强弱相关程度,通过优先选择正相关和强相关特征,避免了负相关和弱相关特征的干扰,从而有效地提取高质量的文本特征。实验结果表明,该方法具有强降维能力和良好的分类效果。
为了满足大规模定制中客户的个性化要求,以产品族设计为研究对象,提出了基于多色集合层次理论的产品族配置建模方法。利用元素、个人颜色、统一颜色等概念,建立产品族模型与客户需求之间的映射关系,提供产品族元素选择的形式解决方案,实现用户需求到不同产品组合方案的推理过程。实例验证结果表明,该建模方法简便易行,便于形式化表述和软件实现。