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基于TLD的增强现实跟踪注册方法
提出了一种新的增强现实跟踪注册方法.采用跟踪-学习-检测TLD算法,将目标跟踪任务分成跟踪器、学习器和检测器,通过跟踪器和检测器并行对视频流中的图像帧进行跟踪、检测操作,并使用P-N学习算法进行学习和更新,综合这三部分从而确定稳定的目标位置;在所跟踪到目标位置的基础上,使用基于局部SURF算法对目标的特征点进行检测与匹配操作;根据所获得的特征点计算出三维注册参数,完成增强现实系统的跟踪注册.实验结果表明,所提出的方法有效地解决了传统跟踪算法目标跟踪不稳定、易丢失目标和目标检测算法耗时严重、准确度不高等问题,使增强现实系统更稳定、更具鲁棒性.李炎,尹东 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
用于分组加密和认证的VLIW DSP
设计一款6发射超长指令字(VLIW)数字信号处理器(DSP),用于实现分组加密和认证.DSP中设计了面向常用算法:数据加密标准DES、高级加密标准AES和国际数据加密算法IDEA的专用指令,可以显著提高DSP的吞吐率.在设计完成的硬件上,使用汇编语言实现了DES、AES、IDEA、安全哈希算法SHA-1和消息摘要算法MD5,吞吐率均达到480 Mbps以上.DSP在TSMC65nm工艺下,工作频率达到310 MHz,面积19.7万门.麻军平,许杰,何虎 - 计算机应用与软件文章来源： 万方数据 -
LDPC码的联合概率加权比特翻转译码算法
为获得低密度奇偶校验(LDPC)码译码性能和复杂度二者间的优化平衡,提出了基于比特翻转(BF)的联合概率加权比特翻转(JPWBF)译码算法.利用信道传递给变量节点的初始概率值进行硬判决并计算错误图样.统计校验关系不满足的节点,依照置信传播(BP)算法中对节点消息的处理方式更新对应节点的消息.将变量节点收集到的所有消息作为计算加权校验和的软信息,提高翻转比特位判定的可靠性.仿真结果表明:与BF类算法相比,JPWBF算法所需迭代次数少,在保持较低译码复杂度的前提下,译码性能提高1.0dB以上,是一类实用性强的LDPC码译码算法.阮嘉程,魏东兴,王伟 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于模拟退火算法的TSP问题研究
针对遗传算法求解TSP问题过程中出现的早熟现象,本文将模拟退火算法应用到TSP问题求解中,并进行了仿真实验.结果表明,该算法与遗传算法相比,可以更好地在全局范围内进行搜索.邓士杰,支建庄,于贵波,栾军英 - 价值工程文章来源： 万方数据 -
一种改进的LDPC码译码算法
基于最小和译码算法,提出了一种改进算法,即在最小和译码算法的后期迭代中,采用尝试强制翻转最不可靠的比特位组的方法来提高译码性能.仿真结果表明,改进后的算法在信噪比1.4~2.2 dB时相对于改进前有0.3 dB的性能提高.刘健余,曾丽珍,刘洋,曹治政 - 信阳师范学院学报(自然科学版)文章来源： 万方数据 -
多种振动条件下的方位估计及补偿技术
天线阵元的位置误差会影响其所接收到信号的相位,无人机机翼上安装的共型天线在飞行中由于各种振动因素会产生阵元位置误差,严重影响对地目标的检测和成像.针对无人机机翼振动问题建立三种不同的振动模型,包括强制振动模型、随机初始位移误差模型和随机振动模型,以及各种纽舍模型,从筒单纠复杂来研究各种振动对方位估计的影响及补偿技术.建立了弯曲模态、强制振动及各种随机振动的数学模型,并根据这些数学模型对强制振动带来的相位变化进行补偿,并针对常规波束形成算法、MVDR波束形成算法、对角加载的MVDR算法,分别讨论振动在补偿前后对这三种方位估计算法的影响.仿真结果表明在各种振动条件问题中,对角加载的MVDR算法波束估计性能最稳健.雷娟,王惠刚 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于实时交通信息的动态路径规划算法性能比较
本文综合考虑起始点间的所有路径的实时交通信息,将其作为影响选择概率的一个重要因素-阻抗,应用于蚁群算法当中,在此基础上进一步优化了传统的蚁群算法.通过与求解AR的两种方法-Dijkstra算法和蚁群算法的性能仿真对比.详细比较了与这两种算法在收敛速度和计算结果精确度方面的差异.结论表明改进后的蚁群算法在各方面均优于其他两种算法.黄西洲,王蕾 - 微计算机信息文章来源： 万方数据 -
基于多核PC的人工蜂群并行算法的研究与实现
针对人工蜂群算法搜索时间长、收敛速度缓慢、搜索后期极易陷入局部最优等问题,提出了一种人工蜂群并行算法(PRP-ABC).首先引入随机摄动因子和全局最优解两个策略得到串行式RP-ABC算法;然后应用OpenMP并行技术,采用主从式调度方式对串行算法并行改写;最后在多核PC上将三种算法在复杂函数优化问题上测试比较.结果表明,该算法有效提高了收敛速度和优化性能,尤其适用于高维复杂函数的优化问题.李双,李文敬,杨文,周海燕 - 微电子学与计算机文章来源： 万方数据 -
基于遗传与蚁群算法融合的选播QoS路由算法
为有效解决选播通信中的QoS路由问题,提出一种基于遗传算法与蚁群算法融合的选播QoS路由算法.算法初期使用遗传算法在链路上分布信息素,对蚁群算法的控制参数进行编码和优化;然后通过判断函数来判断遗传算法与蚁群算法融合的时机,初始化信息素,并启动混合算法后期的蚁群算法;引入变异算子,对由变异操作得出新路径进行局部信息素更新,更快地引导蚁群算法找到全局最优解.NS2仿真实验结果表明,该算法很好的解决多QoS选播路由问题,性能优于其它算法.李陶深,李长才 - 微电子学与计算机文章来源： 万方数据 -
基于改进粒子群的加速K均值算法在入侵检测中的研究
针对K均值算法在入侵检测中受初始聚类中心影响而不能获得全局最优,粒子群算法容易出现早熟收敛的问题,提出了一种基于改进粒子群的加速K均值聚类入侵检测算法(NPSO-AKM),对K均值算法和粒子群算法进行了改进和结合,使得算法具有较高的处理速度和全局搜索能力.针对NPSO-AKM是一种聚类算法的特点,设计了基于NPSO-AKM的入侵检测模型.针对实验数据集的特点,设计了交叉法用于构建高质量的训练数据集.通过实验分析和比较,该模型有较好较快的全局收敛能力,并能在入侵检测中获得令人满意的检测率和误检率.肖立中,刘云翔,陈丽琼 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据
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