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基于矩阵LU分解的数字水印算法
牛少彰, 钮心忻, 杨义先
2004, 26(10): 1620-1625.  刊出日期:2004-10-19
关键词: 信息隐藏; 数字水印; LU分解
该文提出了一种新的基于矩阵LU分解的数字水印算法。该方法首先将数字图像的非负矩阵表示转化为G-对角占优矩阵,再进行LU分解,通过量化函数进行数字水印的嵌入,恢复水印时不需要原始图像。将矩阵的LU分解数字水印算法与DCT的中频系数比较法进行了对比实验。实验结果表明这种方法运算速度快并且具有很好的鲁棒性。
基于LU分解的稀疏目标定位算法
赵春晖, 许云龙, 黄辉
2013, 35(9): 2234-2239. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01527  刊出日期:2013-09-19
关键词: 无线传感器网络, 目标定位, 压缩感知, LU分解
针对基于orth的稀疏目标定位算法中orth预处理会影响原信号的稀疏性的问题,该文提出一种基于LU分解的稀疏目标定位算法。该算法通过网格化感知区域把目标定位问题转化为压缩感知问题,并利用LU分解法对观测字典进行分解得到新的观测字典。该观测字典有效地满足了约束等距性条件,同时对观测值的预处理过程不影响原信号的稀疏性,从而有效地保证了算法的重建性能,提升了算法的定位精度。实验结果表明,基于LU分解的稀疏目标定位算法的性能远优于基于orth的稀疏目标定位算法,目标的定位精度得到了较大地提升。
一种基于Doolittle LU分解的线性方程组并行求解方法
徐晓飞, 曹祥玉, 姚旭, 陈盼
2010, 32(8): 2019-2022. doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.01401  刊出日期:2010-08-19
关键词: Doolittle LU分解, 线性方程组, 并行计算
矩阵方程的快速求解是矩量法计算电大问题的关键,LU分解是求解线性方程组的有效方法。该文详细地分析了Doolittle LU分解过程,基于分解过程的特点,在MPI(Message-Passing interface) 并行环境下,提出了按直角式循环对进程进行任务分配的并行求解方法。实验证明该方法可以有效地减少进程间数据通信量,从而加快计算速度。
二维QAM旋转不变TCM设计方法的研究
胡建明, 宋国文
1993, 15(1): 83-87.  刊出日期:1993-01-19
关键词: 编码; 调制; 格状码
本文在L.F.Wei(1984)的工作基础上,定义了格状码格状图的一般结构,讨论了二维QAM星座的旋转不变格状码的性质,给出了其全部不等价信号安排,从而可以方便地设计旋转不变格状码。
多用户MIMO-OFDM系统中的资源分配
杨睿哲, 袁超伟, 滕颖蕾, 黄韬
2009, 31(5): 1229-1232. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00036  刊出日期:2009-05-19
关键词: MIMO;OFDM;自适应资源分配;信号与干扰加噪声比
该文针对多用户MIMO-OFDM系统,基于最大化信号与干扰加噪声比(Signal-to Jamming and Noise Ratio,SJNR)预编码,提出了实用的自适应资源分配方法。根据各用户SJNR值,提出采用递增(Incremental Algorithm,IA)和递减(Decremental Algorithm,DA)两种方法为各子载波选择用户集合,使各子载波被多个用户最优复用,实现多用户分集,以达到最大化系统吞吐量的目的。此外,基于DA思想,给出了考虑不同用户QoS要求下分配子载波的方法(QoS Decremental Algorithm,QDA)。分析和仿真结果表明,IA和DA在大大降低算法复杂度的同时使性能很好地接近最优算法,QDA能在满足不同用户QoS要求的同时最大化系统吞吐量。
面向遥感图像场景分类的双知识蒸馏模型
李大湘, 南艺璇, 刘颖
2023, 45(10): 3558-3567. doi: 10.11999/JEIT221017  刊出日期:2023-10-31
关键词: 遥感图像分类, 知识蒸馏, 双注意力, 空间结构
为了提高轻型卷积神经网络(CNN)在遥感图像(RSI)场景分类任务中的精度,该文设计一个双注意力(DA)与空间结构(SS)相融合的双知识蒸馏(DKD)模型。首先,构造新的DA模块,将其嵌入到ResNet101与设计的轻型CNN,分别作为教师与学生网络;然后,构造DA蒸馏损失函数,将教师网络中的DA知识迁移到学生网络之中,从而增强其对RSI的局部特征提取能力;最后,构造SS蒸馏损失函数,将教师网络中的语义提取能力以空间结构的形式迁移到学生网络,以增强其对RSI的高层语义表示能力。基于两个标准数据集AID和NWPU-45的对比实验结果表明,在训练比例为20%的情况下,经知识蒸馏之后的学生网络性能分别提高了7.69%和7.39%,且在参量更少的情况下性能也优于其他方法。
低轨道卫星CDMA系统发信机的FPGA实现
赵国栋, 陈晓挺, 刘会杰, 杨根庆
2008, 30(4): 768-771. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.01467  刊出日期:2008-04-19
关键词: 低轨道卫星; CDMA; FPGA; 成型滤波; CIC插值滤波
该文研究了低轨道(LEO)卫星CDMA系统发信机的数字部分,介绍了其结构、算法原理及其具体实现。重点介绍了发信机数字信号处理部分在FPGA的实现,主要包括信息数据流的处理及编码、交织、成型滤波、CIC插值滤波和数字上变频等。在设计上采用了基于多相滤波结构和分布式算法(DA)的成型滤波器以及高效CIC插值滤波器,节省了系统的硬件资源,提高了系统的性能。
基于贝叶斯网络模型的遥感图像数据处理技术
李启青, 马建文, 哈斯巴干, 韩秀珍, 刘志丽
2003, 25(10): 1321-1326.  刊出日期:2003-10-19
关键词: 贝叶斯网络模型; 知识描述; 信息推理; 遥感图像数据
贝叶斯网络是一种不确定性知识的推理和描述技术,针对遥感数据的复杂性和不确定性,该文提出了一种基于贝叶斯网络模型的遥感数据推理和描述技术。文中利用 2002年春季中-日亚洲沙尘暴项目的土地利用数据(LU),沙尘监测数据(TSP),卫星 AVHRR时间序列 LST/Albedo数据,采用贝叶斯网络模型进行了知识描述和信息推理预测实验,取得了较好的效果。
基于国产众核超级计算机的6×105核并行矩量法
顾宗静, 吴昊翔, 赵勋旺, 林中朝, 张玉, 张崎
2019, 41(4): 845-850. doi: 10.11999/JEIT180562  刊出日期:2019-04-01
关键词: 矩量法, LU分解, 国产超级计算机, 6×105

为实现电磁计算的安全可靠和自主可控,该文基于“天河二号”国产众核超级计算机平台,开展大规模并行矩量法(MoM)的开发工作。为减轻大规模并行计算时计算机集群的通信压力以及加速矩量法积分方程求解,通过分析矩量法电场积分方程离散生成的矩阵具有对角占优特性,提出一种新型LU分解算法,即对角块矩阵选主元LU分解(BDPLU)算法,该算法减少了panel列分解的计算量,更重要的是,完全消除了选主元过程的MPI通信开销。利用BDPLU算法,并行矩量法突破了6×105 CPU核并行规模,这是目前在国产超级计算平台上实现的最大规模的并行矩量法计算,其矩阵求解并行效率可达51.95%。数值结果表明,并行矩量法可准确高效地在国产超级计算平台上解决大规模电磁问题。

基于概率假设密度滤波和数据关联的脉冲多普勒雷达多目标跟踪算法
谭顺成, 王国宏, 王娜, 何友
2013, 35(11): 2700-2706. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00106  刊出日期:2013-11-19
关键词: 多目标跟踪, 概率假设密度滤波(PHDF), 距离模糊, 粒子滤波, 脉冲重复频率(PRF)
为了解决杂波环境下脉冲多普勒(PD)雷达的多目标跟踪问题,提出一种距离模糊情况下基于概率假设密度滤波(PHDF)和数据关联(DA)的联合解距离模糊和多目标跟踪方法。该方法使雷达采用一组脉冲重复频率(PRF)交替变换的工作模式,并对雷达生成的模糊量测进行多假设,得到扩展量测集;然后,利用PHDF可以有效滤除杂波和避免目标-量测数据关联的突出优点,对扩展量测集进行滤波,得到粗略的目标状态估计;最后,对PHDF的滤波结果进行航迹-估计值关联,给出多目标航迹信息。仿真结果表明,该算法可以同时给出目标个数和各目标状态估计,实现杂波环境和距离模糊条件下对多目标的有效跟踪。
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