ISSN 
2017年 第46卷 第3期
2017, 46(3): 481-484, 536.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.001
摘要:
为满足当代电子系统的要求，DC-DC变换器需要具有小型化、轻型化以及高的可靠性的特点。该文在低温共烧陶瓷（LTCC）工艺的基础上，设计了一款内埋置电感的DC-DC压降变换器的电路基板。利用Ansoft Maxwell对功率电感进行建模和仿真，对气隙层如何影响电感直流特性进行了研究；对整个变换器的输入、输出回路以及反馈电路进行设计。最后，得到了一款尺寸为20 mm×15 mm×1 mm，饱和电流大于2 A的LTCC电路基板。
为满足当代电子系统的要求，DC-DC变换器需要具有小型化、轻型化以及高的可靠性的特点。该文在低温共烧陶瓷（LTCC）工艺的基础上，设计了一款内埋置电感的DC-DC压降变换器的电路基板。利用Ansoft Maxwell对功率电感进行建模和仿真，对气隙层如何影响电感直流特性进行了研究；对整个变换器的输入、输出回路以及反馈电路进行设计。最后，得到了一款尺寸为20 mm×15 mm×1 mm，饱和电流大于2 A的LTCC电路基板。
2017, 46(3): 485-491.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.002
摘要:
针对栅、源两种场板氮化镓（GaN）高电子迁移率晶体管（HEMTs），提出了一种包含非线性热网络的电热大信号模型。该模型基于电热耦合理论，采用有限元电热仿真方法，提取了两种场板器件的热阻和热容参数，建立了与功耗相关的非线性热网络，并嵌入到改进的Angelov经验模型中；分析了场板结构对微波小信号特性和大信号负载阻抗的影响等。在片测试及仿真结果表明，针对两种场板GaN HEMTs器件，在0~40 GHz频带内，该模型能较精确地预测S参数、输出功率（Pout）、增益（Gain）和功率附加效率（PAE）等参数；为成功地完成电路设计，提供了较为精确的电热大信号模型。
针对栅、源两种场板氮化镓（GaN）高电子迁移率晶体管（HEMTs），提出了一种包含非线性热网络的电热大信号模型。该模型基于电热耦合理论，采用有限元电热仿真方法，提取了两种场板器件的热阻和热容参数，建立了与功耗相关的非线性热网络，并嵌入到改进的Angelov经验模型中；分析了场板结构对微波小信号特性和大信号负载阻抗的影响等。在片测试及仿真结果表明，针对两种场板GaN HEMTs器件，在0~40 GHz频带内，该模型能较精确地预测S参数、输出功率（Pout）、增益（Gain）和功率附加效率（PAE）等参数；为成功地完成电路设计，提供了较为精确的电热大信号模型。
2017, 46(3): 492-497.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.003
摘要:
噪声是影响Duffing振子相态跃迁的重要因素，其结果导致Duffing检测可靠性降低，从而影响其在实际工程中的应用。为此，提出了一种含强非线性阻尼项的广义Van der Pol振子相态跃迁模型，从理论上证明了其用于弱信号检测的可行性。与经典Duffing振子相比，新模型具有更强的状态稳定性和噪声免疫性。仿真实验表明，基于新模型的检测方法可以有效降低噪声对相态跃迁的影响，改善弱信号检测的可靠性。
噪声是影响Duffing振子相态跃迁的重要因素，其结果导致Duffing检测可靠性降低，从而影响其在实际工程中的应用。为此，提出了一种含强非线性阻尼项的广义Van der Pol振子相态跃迁模型，从理论上证明了其用于弱信号检测的可行性。与经典Duffing振子相比，新模型具有更强的状态稳定性和噪声免疫性。仿真实验表明，基于新模型的检测方法可以有效降低噪声对相态跃迁的影响，改善弱信号检测的可靠性。
2017, 46(3): 498-504.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.004
摘要:
针对在超宽带信道估计中应用压缩感知理论需要预知信道稀疏度的问题，利用超宽带信道在时域上的稀疏性，将信道估计问题转化为压缩感知理论中的稀疏向量重构问题，提出了稀疏度自适应正则化压缩采样匹配追踪（SARCoSaMP）算法。该算法在压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法的基础上，引入自适应和正则化方法，自动调整所选原子数目，逐步逼近信道稀疏度K，在稀疏度未知的情况下精确地实现信道估计。仿真结果表明，该算法可有效应用于超宽带系统的信道估计，并且其性能明显优于CoSaMP算法和稀疏自适应匹配追踪（SAMP）算法。
针对在超宽带信道估计中应用压缩感知理论需要预知信道稀疏度的问题，利用超宽带信道在时域上的稀疏性，将信道估计问题转化为压缩感知理论中的稀疏向量重构问题，提出了稀疏度自适应正则化压缩采样匹配追踪（SARCoSaMP）算法。该算法在压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法的基础上，引入自适应和正则化方法，自动调整所选原子数目，逐步逼近信道稀疏度K，在稀疏度未知的情况下精确地实现信道估计。仿真结果表明，该算法可有效应用于超宽带系统的信道估计，并且其性能明显优于CoSaMP算法和稀疏自适应匹配追踪（SAMP）算法。
2017, 46(3): 505-510.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.005
摘要:
针对导向向量失配的稳健自适应算法主要是基于导向向量不确定集约束，但是其约束参数往往难以确定，提出了基于修正的非圆复值快速不动点算法（MNC-FastICA）的波束形成方法，通过盲分离得到的分离矩阵来构造波束权向量，并对由此产生的信源幅相模糊进行校正。该方法不必预先估计信号来波方向，避免了传统方法中来波方向估计不准引起的期望信号的导向向量失配；对于阵列通道幅相误差导致的导向向量失配，该方法对其不敏感，不必对阵列进行校正。仿真实验与最差性能最佳化（WCPO）等经典方法作了性能对比，结果验证了该算法的有效性和稳健性。
针对导向向量失配的稳健自适应算法主要是基于导向向量不确定集约束，但是其约束参数往往难以确定，提出了基于修正的非圆复值快速不动点算法（MNC-FastICA）的波束形成方法，通过盲分离得到的分离矩阵来构造波束权向量，并对由此产生的信源幅相模糊进行校正。该方法不必预先估计信号来波方向，避免了传统方法中来波方向估计不准引起的期望信号的导向向量失配；对于阵列通道幅相误差导致的导向向量失配，该方法对其不敏感，不必对阵列进行校正。仿真实验与最差性能最佳化（WCPO）等经典方法作了性能对比，结果验证了该算法的有效性和稳健性。
2017, 46(3): 511-515.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.006
摘要:
为了解决泊松噪声图像的复原问题，几种正则化方法已被提出，其中最著名的是全变差（TV）模型，但TV模型会引起阶梯效应。总广义变差（TGV）是全变差的推广，用TGV作为正则项来恢复泊松图像，可以消除阶梯效应，但图像的边缘细节信息不能很好地保持。为了克服这个缺点，基于TGV和Shearlet变换，该文提出了一种新的正则化模型，并用交替方向乘子法（ADMM）求解。数值结果有效地展示了该模型在保持图像边缘细节上的优越性。
为了解决泊松噪声图像的复原问题，几种正则化方法已被提出，其中最著名的是全变差（TV）模型，但TV模型会引起阶梯效应。总广义变差（TGV）是全变差的推广，用TGV作为正则项来恢复泊松图像，可以消除阶梯效应，但图像的边缘细节信息不能很好地保持。为了克服这个缺点，基于TGV和Shearlet变换，该文提出了一种新的正则化模型，并用交替方向乘子法（ADMM）求解。数值结果有效地展示了该模型在保持图像边缘细节上的优越性。
2017, 46(3): 516-521.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.007
摘要:
为了降低广义频分复用的信号干扰以提升系统性能，该文提出了基于交织子载波索引调制的广义频分复用传输技术，通过联合设计，使得发射数据符号的子载波均按照交织子载波索引调制的方式进行数据映射，改善了接收信号的平均欧氏距离，提升了接收端信号恢复的性能。仿真结果显示新系统在典型无线传输信道中能够获得比传统广义频分复用系统更加优越的误码率性能。
为了降低广义频分复用的信号干扰以提升系统性能，该文提出了基于交织子载波索引调制的广义频分复用传输技术，通过联合设计，使得发射数据符号的子载波均按照交织子载波索引调制的方式进行数据映射，改善了接收信号的平均欧氏距离，提升了接收端信号恢复的性能。仿真结果显示新系统在典型无线传输信道中能够获得比传统广义频分复用系统更加优越的误码率性能。
2017, 46(3): 522-528.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.008
摘要:
为有效利用PCIE接口的优异传输性能，便于外设与主机进行高速通信，该文基于Xilinx公司Zynq系列芯片，设计实现了多通道、高速度的PCIE接口。利用Zynq-7000系列芯片的FPGA+ARM架构，在PCIE2.0硬核的基础上设计了DMA硬核控制器、设备驱动和应用程序。经测试，在PCIE×1通道和单逻辑通道时，传输速度能达到3.36 Gbps，相比现有设计提升近20%。方案设计完备，具有较强扩展性，为设计基于PCIE接口的外接设备提供了重要参考，具有广阔应用前景。
为有效利用PCIE接口的优异传输性能，便于外设与主机进行高速通信，该文基于Xilinx公司Zynq系列芯片，设计实现了多通道、高速度的PCIE接口。利用Zynq-7000系列芯片的FPGA+ARM架构，在PCIE2.0硬核的基础上设计了DMA硬核控制器、设备驱动和应用程序。经测试，在PCIE×1通道和单逻辑通道时，传输速度能达到3.36 Gbps，相比现有设计提升近20%。方案设计完备，具有较强扩展性，为设计基于PCIE接口的外接设备提供了重要参考，具有广阔应用前景。
2017, 46(3): 529-536.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.009
摘要:
CMYK印刷图像数字水印所面临的主要挑战是抵抗印刷扫描过程的鲁棒性和水印对印刷图像颜色保真度的影响。该文基于CMYK颜色空间的再现特征和人眼视觉特点，提出在图像的Y色信息通道和K色信息通道中分别嵌入有意义水印和结构模板信号。为了提高印刷图像的颜色保真度，基于人眼视觉特征建立了视觉蒙版，并在图像的空间域中对水印信号进行重塑，以胶版印刷为工业应用背景进行了一系列实验测试。实验结果表明本文提出的面向保真印刷的CMYK图像鲁棒水印方法，适用于以胶版印刷方式为应用背景的CMYK图像保真复制，在实际应用中具有较好的有效性。
CMYK印刷图像数字水印所面临的主要挑战是抵抗印刷扫描过程的鲁棒性和水印对印刷图像颜色保真度的影响。该文基于CMYK颜色空间的再现特征和人眼视觉特点，提出在图像的Y色信息通道和K色信息通道中分别嵌入有意义水印和结构模板信号。为了提高印刷图像的颜色保真度，基于人眼视觉特征建立了视觉蒙版，并在图像的空间域中对水印信号进行重塑，以胶版印刷为工业应用背景进行了一系列实验测试。实验结果表明本文提出的面向保真印刷的CMYK图像鲁棒水印方法，适用于以胶版印刷方式为应用背景的CMYK图像保真复制，在实际应用中具有较好的有效性。
2017, 46(3): 537-542.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.010
摘要:
在借助E2E路径性能主动探测技术进行内部拥塞链路推理的网络层析成像方法中，传统的利用路径探测计算链路丢包率的方法涉及线性方程组求逆，其计算量过大可能导致算法失效。对此，该文提出一种基于布尔代数的IP网络拥塞链路定位算法，通过对求解先验概率的线性方程组构造满秩系数矩阵，从而计算出各链路拥塞先验概率，再借助贝叶斯最大后验概率算法推理定位当前时刻拥塞链路集合。实验验证了该算法的有效性及准确性。
在借助E2E路径性能主动探测技术进行内部拥塞链路推理的网络层析成像方法中，传统的利用路径探测计算链路丢包率的方法涉及线性方程组求逆，其计算量过大可能导致算法失效。对此，该文提出一种基于布尔代数的IP网络拥塞链路定位算法，通过对求解先验概率的线性方程组构造满秩系数矩阵，从而计算出各链路拥塞先验概率，再借助贝叶斯最大后验概率算法推理定位当前时刻拥塞链路集合。实验验证了该算法的有效性及准确性。
2017, 46(3): 543-548.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.011
摘要:
同步定位与环境建模（SLAM）是实现无人机自主飞行和智能导航的关键技术。该文提出了适用于微型无人机的视觉定位与环境建模方法，针对RGB-D传感器使用point-plane ICP点云匹配算法实现视觉自主定位，利用并行计算加速以满足无人机控制的实时性要求；采用TSDF算法融合多帧观测的点云数据，实现了无人机对未知目标环境区域的模型重建；将视觉SLAM系统与无人机载IMU传感器融合，进一步提升了自主定位和建模精度。实际搭建了微型无人机视觉与环境建模验证系统，室内环境下可以达到0.092 m的定位偏差和60 Hz的更新速率，满足了无人机控制的精度和实时性要求，验证了该方法的有效性。
同步定位与环境建模（SLAM）是实现无人机自主飞行和智能导航的关键技术。该文提出了适用于微型无人机的视觉定位与环境建模方法，针对RGB-D传感器使用point-plane ICP点云匹配算法实现视觉自主定位，利用并行计算加速以满足无人机控制的实时性要求；采用TSDF算法融合多帧观测的点云数据，实现了无人机对未知目标环境区域的模型重建；将视觉SLAM系统与无人机载IMU传感器融合，进一步提升了自主定位和建模精度。实际搭建了微型无人机视觉与环境建模验证系统，室内环境下可以达到0.092 m的定位偏差和60 Hz的更新速率，满足了无人机控制的精度和实时性要求，验证了该方法的有效性。
2017, 46(3): 549-554.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.012
摘要:
针对WSN节点中分层分簇路由算法存在能耗不均衡、簇首能耗高的问题，提出了一种基于GA和LEACH的WSN引入交通层路径优化算法。该算法基于ZigBee协议引入了新的拓扑结构，并优化了基于距离和能量因素的阈值函数，从而对WSN进行优化。仿真结果表明，在增加9%整体耗能的前提下，减少了关键簇首95%的通信能耗，有效地提高了WSN能耗均匀性，并延长了WSN 1~3倍的整体工作寿命。
针对WSN节点中分层分簇路由算法存在能耗不均衡、簇首能耗高的问题，提出了一种基于GA和LEACH的WSN引入交通层路径优化算法。该算法基于ZigBee协议引入了新的拓扑结构，并优化了基于距离和能量因素的阈值函数，从而对WSN进行优化。仿真结果表明，在增加9%整体耗能的前提下，减少了关键簇首95%的通信能耗，有效地提高了WSN能耗均匀性，并延长了WSN 1~3倍的整体工作寿命。
2017, 46(3): 555-561.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.013
摘要:
针对一类存在参数摄动、未知函数及外部扰动等不确定因素的分数阶混沌系统的同步控制问题，设计了一类具有新颖的分数型积分滑模面的同步控制器。所设计的新型分数阶滑模面抖震更小、收敛速率更快。提出了一种改进的分数阶非增长型自适应律，有效避免了随时间增长可能引起的控制量无界的问题。引入频率分布模型分析系统模型，并基于Lyapunov稳定性定理证明同步误差收敛，避免了直接用伪状态变量对同步误差系统进行分析的错误，形成了分数阶运算和整数阶同步控制方法有机结合的新方法。仿真结果证明了该方法的有效性。
针对一类存在参数摄动、未知函数及外部扰动等不确定因素的分数阶混沌系统的同步控制问题，设计了一类具有新颖的分数型积分滑模面的同步控制器。所设计的新型分数阶滑模面抖震更小、收敛速率更快。提出了一种改进的分数阶非增长型自适应律，有效避免了随时间增长可能引起的控制量无界的问题。引入频率分布模型分析系统模型，并基于Lyapunov稳定性定理证明同步误差收敛，避免了直接用伪状态变量对同步误差系统进行分析的错误，形成了分数阶运算和整数阶同步控制方法有机结合的新方法。仿真结果证明了该方法的有效性。
2017, 46(3): 562-568.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.014
摘要:
已有的云工作流调度算法采用全局搜索方式进行资源选取，存在计算成本高、对大规模云系统适应性差的问题。该文提出了基于资源分组的多约束云工作流调度算法，采用有向无环图的方法，对云工作流中的多任务之间的执行顺序和数据交换等属性进行量化建模；使用模糊聚类方法实现基于资源多维特征的分组处理，降低工作流任务到资源匹配过程中的搜索空间；并引入执行时间和成本预算约束，将工作流的任务调度问题转化为有约束条件的极小极大问题进行快速求解。仿真测试表明，该算法显著降低了任务执行完成时间和成本。
已有的云工作流调度算法采用全局搜索方式进行资源选取，存在计算成本高、对大规模云系统适应性差的问题。该文提出了基于资源分组的多约束云工作流调度算法，采用有向无环图的方法，对云工作流中的多任务之间的执行顺序和数据交换等属性进行量化建模；使用模糊聚类方法实现基于资源多维特征的分组处理，降低工作流任务到资源匹配过程中的搜索空间；并引入执行时间和成本预算约束，将工作流的任务调度问题转化为有约束条件的极小极大问题进行快速求解。仿真测试表明，该算法显著降低了任务执行完成时间和成本。
2017, 46(3): 569-576.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.015
摘要:
以精确的设计模式检测结果为目标，为解决设计模式识别的变体问题，提出一种基于文法产生式优化的设计模式识别方法，旨在使用可视化文法产生式描述设计模式参与者角色的属性与联系，并通过增加文法产生式描述的特征信息来识别重叠的设计模式及参与者角色间的附加关系。实验结果表明，该方法减少了设计模式识别的假阳性结果与假阴性结果，通过与主流方法的F-score评估指标比较，显示出该方法的优势。
以精确的设计模式检测结果为目标，为解决设计模式识别的变体问题，提出一种基于文法产生式优化的设计模式识别方法，旨在使用可视化文法产生式描述设计模式参与者角色的属性与联系，并通过增加文法产生式描述的特征信息来识别重叠的设计模式及参与者角色间的附加关系。实验结果表明，该方法减少了设计模式识别的假阳性结果与假阴性结果，通过与主流方法的F-score评估指标比较，显示出该方法的优势。
2017, 46(3): 577-582.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.016
摘要:
基于谱的错误定位（SBFL）是减小软件调试困难的有效方法。SBFL方法将运行特征组合成不同的错误定位模型，可这些模型受特定程序及测试集影响，性能并不稳定。基于此，提出一种排序学习方法LTR-sbfl，针对不同的程序及其测试集，能学习到相应的错误定位模型。LTR-sbfl首先收集已标注错误语句的程序旧版本，采用与SBFL相同的方法，获得程序语句的运行特征。接着，将错误行与正确行代码的运行特征两两相减，确定为训练数据的一个实例。最后，使用分类算法，从训练数据构造排序模型。在3个基准数据集的实验结果证实，LTR-sbfl的定位精度优于其他SBFL方法。
基于谱的错误定位（SBFL）是减小软件调试困难的有效方法。SBFL方法将运行特征组合成不同的错误定位模型，可这些模型受特定程序及测试集影响，性能并不稳定。基于此，提出一种排序学习方法LTR-sbfl，针对不同的程序及其测试集，能学习到相应的错误定位模型。LTR-sbfl首先收集已标注错误语句的程序旧版本，采用与SBFL相同的方法，获得程序语句的运行特征。接着，将错误行与正确行代码的运行特征两两相减，确定为训练数据的一个实例。最后，使用分类算法，从训练数据构造排序模型。在3个基准数据集的实验结果证实，LTR-sbfl的定位精度优于其他SBFL方法。
2017, 46(3): 583-587, 611.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.017
摘要:
在需要长期运行的系统中，软件老化是一种常见的现象，现有基于时序分析的软件老化评估方法，大多基于简单的自回归或ARMA模型，没有充分考虑软件老化关键指标的非平稳性、季节性等特征。该文提出一种基于乘积季节ARIMA模型的软件老化评估方法。并通过实验表明，该方法能够较好地拟合季节性负载系统的软件老化趋势，并能做出准确的预测以支撑软件再生。
在需要长期运行的系统中，软件老化是一种常见的现象，现有基于时序分析的软件老化评估方法，大多基于简单的自回归或ARMA模型，没有充分考虑软件老化关键指标的非平稳性、季节性等特征。该文提出一种基于乘积季节ARIMA模型的软件老化评估方法。并通过实验表明，该方法能够较好地拟合季节性负载系统的软件老化趋势，并能做出准确的预测以支撑软件再生。
2017, 46(3): 588-593.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.018
摘要:
在云外包存储的背景下，针对外包存储中共享敏感数据的定时删除问题，提出基于双重加密的敏感数据限时访问方案。首先对称加密待共享的敏感数据文件，随后对加密后的文件进行随机分割提取，形成提取密文分量和封装密文分量；然后采用限时属性基加密算法对对称密钥和提取密文分量进行加密，生成访问控制对象；最后将访问控制对象同封装密文分量一同上传至云服务器。通过该方案，授权用户能够在限时属性基加密的访问时限窗口中解密访问控制对象，获取对称密钥和提取密文分量，并合成原始密文，恢复明文。访问时限窗口过期后，任何用户都无法属性基解密访问控制对象，获取对称密钥，恢复明文，从而实现敏感数据的定时删除。通过敌手攻击模型，分析并证明了该方案的安全性。
在云外包存储的背景下，针对外包存储中共享敏感数据的定时删除问题，提出基于双重加密的敏感数据限时访问方案。首先对称加密待共享的敏感数据文件，随后对加密后的文件进行随机分割提取，形成提取密文分量和封装密文分量；然后采用限时属性基加密算法对对称密钥和提取密文分量进行加密，生成访问控制对象；最后将访问控制对象同封装密文分量一同上传至云服务器。通过该方案，授权用户能够在限时属性基加密的访问时限窗口中解密访问控制对象，获取对称密钥和提取密文分量，并合成原始密文，恢复明文。访问时限窗口过期后，任何用户都无法属性基解密访问控制对象，获取对称密钥，恢复明文，从而实现敏感数据的定时删除。通过敌手攻击模型，分析并证明了该方案的安全性。
2017, 46(3): 594-599.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.019
摘要:
噪声问题严重影响了量子对话在信息保真、信道容量和信息泄露方面的安全性。针对此问题，该文提出一种免疫联合旋转噪声的鲁棒量子对话协议。通过建立以团簇态为量子载体的，对联合旋转噪声免疫的逻辑量子态，构造相应的消相干自由子空间（DFS），再构建纠缠交换的量子隐秘信道。通过隐写在信息伪装、信息隐蔽、窃听检测等方面的优势，实现能抵抗旋转噪声的保真量子对话模型，保证秘密信息交换的准确性和安全性。通过比较得出，该文所提出的协议具有最高量子比特效率，且测量只需要单光子。
噪声问题严重影响了量子对话在信息保真、信道容量和信息泄露方面的安全性。针对此问题，该文提出一种免疫联合旋转噪声的鲁棒量子对话协议。通过建立以团簇态为量子载体的，对联合旋转噪声免疫的逻辑量子态，构造相应的消相干自由子空间（DFS），再构建纠缠交换的量子隐秘信道。通过隐写在信息伪装、信息隐蔽、窃听检测等方面的优势，实现能抵抗旋转噪声的保真量子对话模型，保证秘密信息交换的准确性和安全性。通过比较得出，该文所提出的协议具有最高量子比特效率，且测量只需要单光子。
2017, 46(3): 600-605.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.020
摘要:
场景识别是图像高层语义信息理解的重点和难点领域。如何寻找场景中有效信息的位置是场景识别领域中非常困难的问题。该文提出了一种基于多尺度显著区域特征学习的场景识别方法。首先，提取一个场景中在多尺度下的显著区域；然后，通过卷积神经网络的迁移学习，利用学习到的特征在多尺度的显著区域内对场景进行识别。基于两个公共场景识别数据库上的实验证明了该方法的有效性和良好的泛化能力。实验结果表明，该方法相对于传统的场景识别方法能取得更好的场景识别准确度。
场景识别是图像高层语义信息理解的重点和难点领域。如何寻找场景中有效信息的位置是场景识别领域中非常困难的问题。该文提出了一种基于多尺度显著区域特征学习的场景识别方法。首先，提取一个场景中在多尺度下的显著区域；然后，通过卷积神经网络的迁移学习，利用学习到的特征在多尺度的显著区域内对场景进行识别。基于两个公共场景识别数据库上的实验证明了该方法的有效性和良好的泛化能力。实验结果表明，该方法相对于传统的场景识别方法能取得更好的场景识别准确度。
2017, 46(3): 606-611.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.021
摘要:
针对树型滤波匹配算法只需颜色一个要素计算权重而引起的匹配错误，提出一种基于像素点分类和颜色分割的树型滤波局部立体匹配算法。首先，在计算初始匹配代价时，按照稳定度将像素点分类；其次根据参考图像的颜色信息将其建立为代价树，并在建树的过程中根据颜色分割约束获得颜色分割图像；利用颜色分割图像和像素点分类信息，改进代价树中各边的权值；最后执行树型滤波，并获得稠密的视差图，从而完成立体匹配。采用Middlebury数据集进行的实验结果表明，该算法相比传统的树型滤波算法，在各区域的精度上都有一定的提升。
针对树型滤波匹配算法只需颜色一个要素计算权重而引起的匹配错误，提出一种基于像素点分类和颜色分割的树型滤波局部立体匹配算法。首先，在计算初始匹配代价时，按照稳定度将像素点分类；其次根据参考图像的颜色信息将其建立为代价树，并在建树的过程中根据颜色分割约束获得颜色分割图像；利用颜色分割图像和像素点分类信息，改进代价树中各边的权值；最后执行树型滤波，并获得稠密的视差图，从而完成立体匹配。采用Middlebury数据集进行的实验结果表明，该算法相比传统的树型滤波算法，在各区域的精度上都有一定的提升。
2017, 46(3): 612-617.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.022
摘要:
内容中心网络（CCN）具有兴趣驱动、异步交互、内置缓存以及多路径转发等特点，是移动自组织网络MANETs进行组网的理想候选者。因此，内容中心移动自组网（CCM）成为了当前的研究热点。该文介绍了CCM内容路由的概念模型，在此基础上详细阐述了先应式、反应式和机会式等类型的代表性内容路由方案，总结了当前CCM内容路由在广播分组、通信范型和缓存等方面亟待解决的问题，深入地展示了CCM内容路由的研究现状。
内容中心网络（CCN）具有兴趣驱动、异步交互、内置缓存以及多路径转发等特点，是移动自组织网络MANETs进行组网的理想候选者。因此，内容中心移动自组网（CCM）成为了当前的研究热点。该文介绍了CCM内容路由的概念模型，在此基础上详细阐述了先应式、反应式和机会式等类型的代表性内容路由方案，总结了当前CCM内容路由在广播分组、通信范型和缓存等方面亟待解决的问题，深入地展示了CCM内容路由的研究现状。
2017, 46(3): 618-624.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.023
摘要:
基于工作流的服务质量（QoS）感知的Web服务组合是Web服务领域的一个研究热点，其目标是选择一个满足QoS约束且QoS效用最大的组合服务。该文给出了常见工作流的一种形式化定义方法及虚拟任务的合成规则，从而提出了一种基于top-k优选策略的Web服务组合方法，其核心思想是递归运用虚拟任务的合成规则将原工作流转换成一个虚拟任务，并在每次合成虚拟任务时，仅为其保留k个优选的服务或组合服务实例。该文还提出了一种新的寻找替换服务的方法以支持自治愈性。仿真实验分析了k值对效用的影响、算法的效用与时间开销以及可替代性能。
基于工作流的服务质量（QoS）感知的Web服务组合是Web服务领域的一个研究热点，其目标是选择一个满足QoS约束且QoS效用最大的组合服务。该文给出了常见工作流的一种形式化定义方法及虚拟任务的合成规则，从而提出了一种基于top-k优选策略的Web服务组合方法，其核心思想是递归运用虚拟任务的合成规则将原工作流转换成一个虚拟任务，并在每次合成虚拟任务时，仅为其保留k个优选的服务或组合服务实例。该文还提出了一种新的寻找替换服务的方法以支持自治愈性。仿真实验分析了k值对效用的影响、算法的效用与时间开销以及可替代性能。
2017, 46(3): 625-630.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.024
摘要:
分类算法是时间序列数据挖掘中极为重要的任务和技术，该文提出一种基于簇中心群的时间序列数据分类方法。该方法根据时间序列训练数据集中的类别标签进行簇划分，利用近邻传播算法分别对每个簇进行中心代表点选择，构造出各代表点的代表对象集；然后借助基于动态时间弯曲的均值中心方法对各代表对象集实现中心群计算，结合改进后的K近邻算法实现时间序列数据的分类。数值实验结果表明，与传统方法相比，新方法具有更好的分类效果和计算性能。
分类算法是时间序列数据挖掘中极为重要的任务和技术，该文提出一种基于簇中心群的时间序列数据分类方法。该方法根据时间序列训练数据集中的类别标签进行簇划分，利用近邻传播算法分别对每个簇进行中心代表点选择，构造出各代表点的代表对象集；然后借助基于动态时间弯曲的均值中心方法对各代表对象集实现中心群计算，结合改进后的K近邻算法实现时间序列数据的分类。数值实验结果表明，与传统方法相比，新方法具有更好的分类效果和计算性能。
2017, 46(3): 631-635.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.025
摘要:
针对大多数实时操作系统只支持事件触发的机制，该文提出了一种时间和事件双重触发的任务调度机制，并在μC/OS-Ⅱ的内核中进行了实现。在该调度机制中，针对安全关键任务模型，提出了一种简单、易操作的基于关键度（criticalitydegree based priority，CDBP）的调度算法，该算法不仅保证了系统处于高级别时，高关键级别任务的执行，而且还保证了系统处于低级别时紧急任务的执行，同时减少了不必要的任务切换开销。实验结果表明，该算法在提高系统效率方面优于OCBP（owncriticality based priority）算法。
针对大多数实时操作系统只支持事件触发的机制，该文提出了一种时间和事件双重触发的任务调度机制，并在μC/OS-Ⅱ的内核中进行了实现。在该调度机制中，针对安全关键任务模型，提出了一种简单、易操作的基于关键度（criticalitydegree based priority，CDBP）的调度算法，该算法不仅保证了系统处于高级别时，高关键级别任务的执行，而且还保证了系统处于低级别时紧急任务的执行，同时减少了不必要的任务切换开销。实验结果表明，该算法在提高系统效率方面优于OCBP（owncriticality based priority）算法。
2017, 46(3): 636-640.
doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.026
摘要:
该文面向本体关系集合的自动构建，提出一种基于百科词条的本体概念聚类方法，用于发现领域概念之间的语义关系。在给定领域本体概念集合的条件下，该方法首先获取相关的百科词条并建立每一概念的向量模型，然后根据距离判别法进行概念聚类，得到概念间的相近关系。采用该方法对3个领域中的领域概念集合进行聚类，实验结果表明，该文方法比传统聚类算法有更好的聚类结果，有助于概念间关系的自动获取和领域本体自动构建。
该文面向本体关系集合的自动构建，提出一种基于百科词条的本体概念聚类方法，用于发现领域概念之间的语义关系。在给定领域本体概念集合的条件下，该方法首先获取相关的百科词条并建立每一概念的向量模型，然后根据距离判别法进行概念聚类，得到概念间的相近关系。采用该方法对3个领域中的领域概念集合进行聚类，实验结果表明，该文方法比传统聚类算法有更好的聚类结果，有助于概念间关系的自动获取和领域本体自动构建。
