【摘 要】
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针对商用Wi-Fi设备中由于天线数量和信道带宽有限而导致的到达角(AoA)和飞行时间(ToF)估计精度受限问题,以及现有基于最大似然估计的3维参数估计算法容易收敛于局部最优值,且依次对参数进行估计的方式使参数之间会互相影响的问题,该文提出一种基于Wi-Fi信道状态信息(CSI)的AoA,ToF和多普勒频偏(DFS)的3维联合参数估计算法,以提高参数估计精度和信号分辨能力.首先,通过分析CSI数据,构造包含AoA,ToF和DFS信息的3维矩阵,并对构造的3维矩阵进行降维处理.其次,设计了一种3维空间平滑算法
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院 重庆 400065
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针对商用Wi-Fi设备中由于天线数量和信道带宽有限而导致的到达角(AoA)和飞行时间(ToF)估计精度受限问题,以及现有基于最大似然估计的3维参数估计算法容易收敛于局部最优值,且依次对参数进行估计的方式使参数之间会互相影响的问题,该文提出一种基于Wi-Fi信道状态信息(CSI)的AoA,ToF和多普勒频偏(DFS)的3维联合参数估计算法,以提高参数估计精度和信号分辨能力.首先,通过分析CSI数据,构造包含AoA,ToF和DFS信息的3维矩阵,并对构造的3维矩阵进行降维处理.其次,设计了一种3维空间平滑算法,以消除相干信号对参数估计的影响.最后,利用空间谱估计算法,同时估计出AoA,ToF和DFS 3个参数.实测结果表明该文所提3维联合参数估计算法的参数估计精度和信号分辨能力高于现有的子空间交替期望最大化算法(SAGE)和2维参数估计算法.
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针对甲状腺结节尺寸多变、超声图像中甲状腺结节边缘模糊导致难以分割的问题,该文提出一种基于改进U-net网络的甲状腺结节超声图像分割方法.该方法首先将图片经过有残差结构和多尺度卷积结构的编码器路径进行降尺度特征提取;然后,利用带有注意力模块的跳跃长连接部分对特征张量进行边缘轮廓保持操作;最后,使用带有残差结构和多尺度卷积结构的解码器路径得到分割结果.实验结果表明,该文所提方法的平均分割Dice值达到0.7822,较传统U-Net方法具有更优的分割性能.
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为了解决判别式空间正则项的目标跟踪算法在遮挡、旋转等因素干扰下失跟率较高的问题,该文提出一种自适应空间异常的目标跟踪算法.首先,在目标函数中加入自适应空间正则项,既缓解了边界效应带来的影响,又提高了滤波器对目标和背景区域的分辨能力;其次,根据每一帧的响应值计算验证分数,分析跟踪结果的可信度和异常情况;最后为目标模型和响应图模型的更新速率实现动态取值.大量实验结果表明,自适应空间异常的目标跟踪算法能够较好地处理背景模糊、形状变化等多种异常情况,具有较高的跟踪性能.
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随着网络带宽的快速增长,作为网络安全设备核心模块的多模式匹配(MPM)算法面临严峻的性能挑战.该文提出一种高效的数据包分割和并行匹配算法—距离比较并行匹配算法(DCPM).和已有方法相比,并行的DCPM线程间不存在同步开销,引入的冗余检测开销达到理论最小.基于Aho-Corasick(AC)算法,在8核处理器平台上将DCPM算法与已有的数据包分割方法进行了性能比较.实验结果表明,和已有方法相比,DCPM算法的适应性更好,性能受网络流量中模式串占比、模式串长度及自动机状态数等因素的影响更小;在处理真实数据集
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