摘要：为了消除机动目标多模型跟踪中人为因素对跟踪精度的影响,提出了一种新的基于时变马尔科夫转移概率的机动目标多模型跟踪算法.该算法通过对Baum辅助函数的最大化实现隐马尔科夫模型状态转移概率的参数估计,并将估计结果用于交互式多模型算法的设计中,构造出时变马尔科夫状态转移概率的交互式多模型算法,有效地降低了人为因素对机动目标跟踪精度的影响.通过对一个机动目标的跟踪对比,说明了该算法比传统的交互式多模型算法具有更小的跟踪误差和良好的模型跟踪概率.

摘要：二叉判定图BDD作为一种表示和操作布尔函数的数据结构,被广泛地应用在模型检测、系统验证等领域.在最坏情况下,BDD的空间规模是指数级的,因此为了设计和实现一个高效BDD包,研究者们做了大量技术性工作,同时涌现出多个高效BDD包.为了节省空间和提高运算速度,这些BDD包的实现都限定了一个较小的变量个数上限(不超过2^(16)),然而这种限定同时也限制了BDD包的适用性.为了突破这种限制,文中给出了一个高效的BDD包实现,该包在采纳了经典BDD包高效实现技术的同时,使用了内存分片分配、轻量级垃圾回收等技术.这些技术使得BDD包在保持高性能的情况下,将可处理的变量规模提高到2^(32),与现有BDD包的处理规模2^(16)相比,大大提高了BDD包的适用性.实验证明其性能非常接近可获得的最快的2^(16)变量规模的BDD包——CUDD.

摘要：该文设计并实现了一个基于距离几何理论的、系统地求解一类几何约束问题的高效方法,它能够最终给出几何元素的直角坐标表示.应用此方法,给出了八面体问题的符号解以及八面体问题和5P1L问题的一个数值结果.结果显示,该方法与传统的方法相比,具有需要求解方程组的方程个数少、计算效率高、计算彻底、计算机实现方便等优点.

摘要：用三次 Bézier曲线逼近双曲线段 ,在端点保持 GC1 插值 ,给出单边逼近的误差 ,并进行最优插值点的选择 ,得到最优的误差估计 ;在此基础上 ,用双三次 Bézier多项式逼近单叶和双叶双曲面片 ,给出误差估计 ,逼近达到六阶精度 .相邻的逼近片之间 GC1 连续 .

摘要：在基于有向图的并行计算中,给定图剖分后,如何设计结点调度方案使得并行执行时间最短,是典型的NP完全问题.针对此问题,文中提出一种新的基于顺逆交替迭代技术的启发式调度算法,并给出该算法的并行实现.严格的理论推导证明,新算法在一定的假设条件下,从任何初始调度方案出发,均可以单调收敛.在数百个处理器上的并行数值实验表明,与常用的调度算法相比,新算法可在付出很少的开销代价下显著提高整体并行效率.

摘要：网格模型是计算机图形学和数字几何处理中运用最为广泛的三维几何表达方式.四边网格(以四边形为主的网格)由于其符合人们对几何形状变化的自然感知,在表示三维几何上有其独有的优势,并且可以更为直接地应用在几何造型、细分曲面、建筑设计等方面.文中针对四边形主导网格含有噪声的情况,设计了一种基于表面微分属性的光顺方法,该方法具有易实现、计算效率高的特点.基于曲率流的几何扩散可以有效地保持原网格的几何特征,同时还针对四边形主导网格的T-顶点进行了特殊处理.

摘要：幅度量化是DDS的主要杂散来源之一。本文结合DDS在军用无线通信系统中的应用,对两种条件下的幅度量化杂散信号进行了严格的时域描述和频谱对比,分析了各种DDS参数对杂散特性的影响,然后着重对无相位截断情况下的幅度量化杂散信号进行了DFT分析和波形分析,推导出几个关于其频域特征和功率水平的重要结论,并通过实际DDS芯片的杂散测量结果和计算机仿真对结论进行了验证。这些结论可用于DDS工程应用中的杂散评估和参数选择,同时也可为DDS的低杂散设计提供理论依据。

摘要：从信息粒度的角度来剖析聚类和分类技术 ,试图使用信息粒度原理的框架来统一聚类和分类 .从信息粒度的观点来看 ,聚类是在一个统一的粒度下进行计算 ,而分类却是在不同的粒度下进行计算 .该文还根据粒度原理设计了一种崭新的分类算法 ,在大规模中文文本分类的应用实践表明这种分类算法有较强的泛化能力 .

摘要：设计了一种具有二进制特点且消失矩为4的高性能9/7小波基,提出了其VLSI高速实现结构.该小波基的提升系数的分母均可转化为2的幂次有理数,有利于简化VLSI设计.实验结果显示,其压缩性能和CDF97小波相当;在有限位宽下,其压缩性能甚至优于CDF97.新的VLSI结构实现仅需加法和移位等简单运算,可有效地减少硬件资源,缩短关键路径.通过折叠技术和重调度技术,该硬件结构转化为一种嵌入式折叠提升结构,使得每个加法运算可并行执行,关键路径可减小至接近于一个加法器的延时,达到资源的优化利用.仿真结果表明,该硬件结构最大工作频率可达到250MHz左右,可工作的最大系统频率提高到了原来的4倍左右,与传统CDF97的4级流水线结构相比,逻辑单元数减少了约66.7%,特别适合于实时高速压缩应用.

摘要：在图中,起点和终点都相同的两条边称为重边.属性图是一种带标志和重边的有向图,图中的点和边可以拥有任意数目的属性值.属性图由于其丰富的表达能力而广泛应用于实际建模中.实际应用中一般用图数据库解决属性图的存储需求.相比于传统的关系型数据库,图数据库在做多跳邻域查询、路径查询等与图结构相关的查询时,具有更优异的性能.Titan是产业界日渐关注的一个开源的分布式图数据库,Titan的数据以邻接表的方式组织,每个点的邻接表存储了相邻的所有边,这使得与邻接点集相关的查询都需要遍历整个邻接表.当图中含有大量重边时,邻接表规模巨大,这种数据组织方式导致邻域查询性能严重受损.邻域查询是大部分图查询的基础,如多跳邻域查询、路径查询、局部聚集系数查询(计算)等,这些查询往往由嵌套的邻域查询实现,随着邻域深度的增加,这种性能受损将被急剧放大.文中提出了一种基于Titan和列式存储数据库HBase的复合架构设计——HybriG,基于Titan和HBase建立存储层,用Titan来存储图的结构信息和点集的属性信息,HBase存储边集的所有属性信息.在HybriG中邻接表保持了项数和数据量上的精简,从而能克服上述图数据库的缺点.相比于传统图数据库Titan,HybriG在邻域点集相关查询以及边集数据批量导入上的性能提升一个量级以上.文中介绍了HybriG基于Titan和HBase的存储设计,并描述了在此存储设计基础上,如何高效地实现图查询以及图数据的插入操作.此外,文中还提出了图数据的高效导入方案,并保证导入过程中Titan与HBase存储数据的一致性.最后通过实验验证了HybriG在处理大量重边时的优异性能.