【摘 要】
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针对射频识别技术(RFID)系统中现有标签数量估计算法存在的估计误差大、识别时延长、时间复杂度高的问题,该文提出一种基于高斯拟合与切比雪夫不等式的标签数量2次估计算法(TLNEGC)。首先根据碰撞因子与碰撞时隙比例的关系建立碰撞模型,采用高斯函数对碰撞模型中的离散数据点进行拟合逼近获得高斯估计模型;然后利用高斯估计模型初次估计标签的数量,根据初次估计的结果判断是否需要进行2次估计,2次估计是利用切
【基金项目】
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杭州电子科技大学2019年研究生科研创新基金,浙江省公益技术应用研究计划(2017C31055)。
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针对射频识别技术(RFID)系统中现有标签数量估计算法存在的估计误差大、识别时延长、时间复杂度高的问题,该文提出一种基于高斯拟合与切比雪夫不等式的标签数量2次估计算法(TLNEGC)。首先根据碰撞因子与碰撞时隙比例的关系建立碰撞模型,采用高斯函数对碰撞模型中的离散数据点进行拟合逼近获得高斯估计模型;然后利用高斯估计模型初次估计标签的数量,根据初次估计的结果判断是否需要进行2次估计,2次估计是利用切比雪夫不等式对估计区间进行2次搜索以获得最佳估计值。MATLAB仿真分析表明,该文所提TLNEGC算法的
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针对零日病毒特点和传播规律,该文研究了零日病毒传播模型及稳定性。首先,分析了零日病毒传播机理,在易感-感染-移除-易感(SIRS)病毒传播模型基础上,重新定义了感染状态节点,引入执行状态节点和毁损状态节点,建立了零日病毒传播的易感-初始感染-零日-毁损-移除(SIZDR)病毒传播动力学模型;其次,运用劳斯稳定性判据,分析了系统平衡点的局部稳定性,基本再生数R_0及其对病毒传播规模的影响。最后,仿真
为了实现网络功能虚拟化平台中物理资源的动态按需分配,该文提出一种虚拟网络功能资源容量自适应调整方法。该方法首先利用长短期记忆网络预测平台流量的变化趋势,然后结合流量预测结果设计了一种基于多层前馈神经网络的虚拟网络功能资源需求预测方法,最后根据资源需求预测结果,设计了一种基于动态编码遗传算法的虚拟网络功能动态部署方法,实现虚拟网络功能资源容量的自适应调整。实验结果表明,与现有的资源容量调整方法相比,
在基于云计算的存储与删除服务中,由于外包数据所有权和管理分离,现有的逻辑删除机制使云上的数据很容易暴露给未经授权的用户,甚至云服务器可能未遵循用户要求删除相应数据。为此,该文提出一种细粒度的安全云端数据存储与删除方案。基于椭圆曲线构造了基于密文策略的属性基加密以实现外包数据细粒度访问控制,应用区块链实现可公开验证的安全数据删除。该文方案具有责任可追踪性以及两方删除与可验证性等特性。理论分析与实验结
针对中短码长下串行抵消(SC)算法性能较差,且串行抵消列表(SCL)算法复杂度较高等问题,根据译码纠错空间理论,该文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)扰动的极化码译码算法。对SC译码失败的接收序列,通过CNN产生相应的扰动噪声,并将该扰动噪声添加到接收信号中,然后根据重新计算的似然信息进行译码。仿真结果表明:与SC译码算法相比,所提出的算法约有0.6 d B的增益,与SCL(L=16)译码算法相
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