基于时间域读出的大动态范围CMOS图像传感器

设计了一款基于时间域读出的大动态范围CMOS图像传感器。传感器基于一种新型的结构,其可在时间域下探测高输入光强,在模拟域下探测低输入光强。该设计在传统电容反馈式跨阻放大器(CTIA)的基础上,新增了时间域测量电路,在不改变原有积分过程的同时可实现连续的大动态范围。基于0.35μm,5V-CMOS工艺进行了256×1线列CMOS图像传感器流片,光电二极管面积为22.5μm×22.5μm,并对器件的光电特性进行了后仿真验证。仿真测试结果表明,基于时间域读出的图像传感器可实现96dB的大动态范围,且时间域和模拟域的两路输出信号可同步输出,功耗为7.98mW。     

基于迁移判别回归的跨域语音情感识别

针对实际情况下训练和测试数据来自不同领域数据库导致识别性能下降的问题,提出了一种基于迁移判别回归的跨域语音情感识别方法。首先,引入最大均值差异和图拉普拉斯项作为域间联合距离度量,在减小概率分布差异的同时,很好地保留数据的局部几何结构,从而学习到一个可迁移的公共特征表示。其次,本文采用一种能量保持策略,以避免迁移过程中目标域信息的丢失。此外,通过引入判别回归项,利用已标记的源域样本在公共子空间中训练一个可迁移的判别回归模型。最后,为了使学习到的模型具有特征选择能力和鲁棒性,分别对投影矩阵和回归项施加L_2,1范数约束。在3个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的算法相较于其他几种迁移学习方法具有更好的识别性能。     

基于多域特征融合的旋翼无人机分类识别

为提高雷达旋翼无人机的识别效果,本文提出一种基于多域特征融合的旋翼无人机分类方法。首先利用K波段连续波（Continuous Wave,CW）雷达观测多旋翼无人机,对采集到的雷达回波信号进行信号处理依次得到时频图、节奏速度图（Cadence?Velocity Diagram, CVD）和节奏频谱图（Cadence Frequency Spectrum,CFS）,然后将时频图和CVD图分别输入SqueezeNet网络,CFS数据输入一维卷积神经网络（1?D?CNN）提取回波信号在时频域、节奏速度域和节奏频率域的特征,最后将特征融合输入支持向量机（Support Vector Machine, SVM）进行分类。实测雷达数据处理的结果表明基于多域特征融合的旋翼无人机分类识别方法对三类旋翼无人机的分类准确率达到99.14%。     

基于语义融合的域内相似性分组行人重识别

无监督跨域行人重识别旨在使有标签源域数据集上训练的模型适应目标域数据集。然而,基于聚类的无监督跨域行人重识别算法在网络特征学习过程中常因输入行人图片情况各异而产生噪声,从而影响聚类效果。针对这一问题,提出一种基于语义融合的域内相似性分组行人重识别网络,首先在Baseline网络的基础上添加语义融合层,依次从空间和通道2个方面对中间特征图进行相似特征的语义融合,从而提升网络的自适应感知能力。此外,通过充分利用域内相似性细粒度信息,进而提高网络对全局和局部特征的聚类精准度。通过在DukeMTMC-ReID、Market1501和MSMT17这3个公开数据集上进行实验,结果表明,所提算法的均值平均精度（m AP）和Rank识别准确率与近年无监督跨域行人重识别算法相比有显著提升。     

偶极积分与Boys法分子轨道定域化

定域分子轨道在分子体系的化学图象和物理图象之间充当重要的桥梁作用,它的产生依赖于定域化准则,其中最普遍使用的是Foster-Boys和Edmiston-Ruedenberg(E—R)提出的两种定域化准则。这两种定域化准则是等价的,因而结果也是一致的。但对于E—R定域化来说,由于涉及到大量的多中心积分的计算,计算极为费时,因而远不如Foster-Boys定     

关于构造合理非正交定域轨道问题的研究

与正交定域轨道相比, 非正交定域轨道更符合经典化学图像、更加紧缩从而更具有可移植性和更符合电子相关能计算和线性标度计算的要求. 非正交定域轨道应该尽可能紧缩而形状及空间分布又与传统化学图像一致. 研究结果表明, 非正交定域轨道组的延伸度是它的正交程度的单调下降函数, 随其正交程度的降低可以缩减到任意程度, 但在超过一定限度以后, 轨道的形状和空间分布不再符合传统化学图像, 最后趋向线性相关. 在没有正交条件约束下, 必须加上另外的限制条件, 优化轨道延伸度泛函才能获得合理的非正交定域轨道. 提出了一种在最小化轨道延伸度泛函的同时最大化轨道重心间距离的方法, 可以得到基本上符合要求的非正交定域轨道.     

GF(2p)LDPC编码的相位调制OFDM系统在瑞利衰落信道的性能

OFDM是一项能有效对抗高速无线通信中多径衰落的关键技术，为了进一步提高OFDM系统的误码性能，许多信道编码技术已被应用于OFDM系统中，二元域LDPC码以其近香农限的误码性能和较低的译码复杂度成为研究的热点。在AWGN信道下，多元域LDPC码比等效码长的二元域LDPC码有更好的纠错性能。本文提出了一种将多元域LDPC码经过MPSK调制后用于OFDM系统的新方法。仿真结果表明，在多径衰落信道下，通过合理选择多元LDPC码域的阶数和调制的方法，多元域LDPC编码的高阶调制OFDM系统比等效码长的二元域LDPC编码OFDM系统具有更好的性能，并且由于采用了多元域LDPC的快速BP译码，译码复杂度只是稍有增加。     

基于角色的域-类型增强访问控制模型研究及其实现

安全系统只有能够支持多种安全政策才能满足实际需求.基于角色的访问控制(Role-Based Access Control,RBAC)是一种政策中性(Policy Neutral)的新模型,已经实现了多种安全政策.域-类型增强(Domain and Type Enforcement,DTE)安全政策充分体现了最小特权(Least Privilege)和职责分离(Separation of Duty)的安全原则,但是,RBAC96不便于直接实现DTE.根据RBAC和DTE的思想,本文提出了"基于角色的域-类型增强访问控制"(Role-Based Domain and Type Enforcement Access Control,RDTEAC)模型.该模型继承了RBAC96的优点,又体现了DTE的安全思想,并易于实现DTE安全政策.此外,我们还在Linux上实现了RDTEAC模型的一个原型.     

PS 类Bent函数的一种构造方法

PS 类bent函数类是所有2^(n/2)-1或2^(n/2)-1+1个Fⁿ₂的"不交的" n 2 维子空间的指示函数的模2和所组成的函数的集合.这些函数具有很好的代数结构并在密码学中有很多应用.如何来刻画 PS bent函数的代数范式一直是公开的难题.构造 PS 类bent函数关键在于如何将Fⁿ₂划分为2^n/2+1个 n 2 维子空间.本文给出一种划分的方法,从而构造出 PS 类bent函数,并给出了对应的代数范式.     

MPEG-2压缩域的视频数字水印新算法

视频数字水印技术是当前水印研究中的一个热点.本文提出一种视频数字水印新算法,直接对压缩后的视频数据流进行操作,根据运动矢量的特征值,将水印信息嵌入到运动矢量上,不需要完全解码和再编码过程.所提出的水印算法简单、有效,实现了水印盲检.与嵌入水印前的原视频图像相比,嵌入水印后的视频图像信噪比损失很小.