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本文首先提出了高木-關(guān)野模糊系統(tǒng)的混合PiSigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法和技術(shù),然后研究了其在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)建模中的應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的方法不失為一種解決數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)計(jì)算建模問(wèn)題的新方法。

該文應(yīng)用控制理論，設(shè)計(jì)了具有快速響應(yīng)特征的比例積分(Proportional-Integral, PI)控制器，并以此提出了一個(gè)新的主動(dòng)隊(duì)列管理(Active Queue Management, AQM)算法，稱(chēng)為Active PI算法(簡(jiǎn)稱(chēng)A-PI)。A-PI用一組參數(shù)實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)，用另一組參數(shù)保證隊(duì)長(zhǎng)穩(wěn)定，使用門(mén)限值實(shí)現(xiàn)兩組參數(shù)間平滑切換，算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)表明，A-PI算法在保證隊(duì)長(zhǎng)穩(wěn)定的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的快速響應(yīng)。

路徑規(guī)劃是為機(jī)器人生成可行駛路徑以實(shí)現(xiàn)循跡的過(guò)程。因此，機(jī)器人的位置應(yīng)該位于或靠近規(guī)劃的行駛路徑。從而，路徑規(guī)劃可為機(jī)器人定位產(chǎn)生重要的約束。該文提出一種規(guī)劃路徑約束的位置概率圖 (PI-LPM)模型，該模型通過(guò)概率來(lái)表征機(jī)器人在整個(gè)地圖范圍內(nèi)所處的位置的可能性。其中，模型中概率密度函數(shù)是通過(guò)核密度估計(jì) (KDE)方法從表征規(guī)劃路徑的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)生成。在所提出的PI-LPM模型基礎(chǔ)上，提出一種規(guī)劃路徑約束的機(jī)器人定位新算法 (RL-PPC)來(lái)提高機(jī)器人定位精度。在該方法中，應(yīng)用粒子濾波算法來(lái)融合所提出的PI-LPM模型和已有的傳感器定位方法。融合過(guò)程中，從PI-LPM模型中計(jì)算得到的概率是分配粒子權(quán)重的一個(gè)重要因素。實(shí)驗(yàn)中分別利用仿真數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)所提出的模型與算法進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提RL-PPC算法可有效融合PI-LPM模型與主流的定位系統(tǒng)(如GPS和LiDAR定位系統(tǒng))，并顯著提高機(jī)器人定位的整體性能。

該文提出一組基于廣義局部沃爾什變換(GLWT)的紋理特征。首先給出局部沃爾什變換(LWT)的定義，并在空域中對(duì)其加以推廣，用以提取圖像的局部紋理信息；然后在一個(gè)宏窗口中估計(jì)12個(gè)GLWT系數(shù)的二階矩作為圖像的紋理特征。對(duì)這組紋理特征的鑒別性能進(jìn)行了分析，并與Haralick(1973)，Wang Li(1990)，以及Yu Hui提出的紋理特征進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文提出的紋理特征具有更好的鑒別性能和分類(lèi)能力。

針對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)功率資源利用率低的問(wèn)題，該文提出一種基于目標(biāo)容量的功率分配(TC-PA)方案以提升保精度跟蹤目標(biāo)個(gè)數(shù)。TC-PA方案首先將網(wǎng)絡(luò)化雷達(dá)功率分配模型制定為非光滑非凸優(yōu)化問(wèn)題；而后引入Sigmoid函數(shù)將原問(wèn)題松弛為光滑非凸優(yōu)化問(wèn)題；最后運(yùn)用近端非精確增廣拉格朗日乘子法(PI-ALMM)對(duì)松弛后的非凸問(wèn)題進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明，PI-ALMM對(duì)于求解線(xiàn)性約束非凸優(yōu)化問(wèn)題可以較快地收斂到一個(gè)穩(wěn)態(tài)點(diǎn)。另外，相比傳統(tǒng)功率均分方法和遺傳算法，所提TC-PA方案可以最大限度地提升目標(biāo)容量。

作為對(duì)終端系統(tǒng)上擁塞控制的一種補(bǔ)充，中間節(jié)點(diǎn)上的主動(dòng)隊(duì)列管理(AQM)策略在保證較高吞吐量的基礎(chǔ)上有效地控制隊(duì)列長(zhǎng)度，從而實(shí)現(xiàn)了控制端到端的時(shí)延,保證QoS的目的。C.Hollot等人(2001)用經(jīng)典控制理論中頻域校正的方法設(shè)計(jì)了用于AQM的PI控制器，但參數(shù)整定上的試湊方法不免代有盲目性；算法的瞬態(tài)性能指標(biāo)也不夠理想。為此，該文引入了微分環(huán)節(jié)來(lái)增強(qiáng)系統(tǒng)的響應(yīng)能力，同時(shí)給出了基于穩(wěn)定裕度的參數(shù)整定方法，使PID控制器的穩(wěn)定性有了絕對(duì)保障。仿真試驗(yàn)表明PID算法的調(diào)節(jié)時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)短于PI控制器，從而為在負(fù)載瞬息萬(wàn)變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)控制分組排隊(duì)等待時(shí)間的目標(biāo)提供了有力的技術(shù)保障。

為減小相干斑對(duì)分類(lèi)、檢測(cè)的影響，通常要對(duì)極化合成孔徑雷達(dá)圖像進(jìn)行相干斑抑制。極化白化濾波器(PWF)是利用多個(gè)極化通道的復(fù)數(shù)據(jù)抑制相干斑的有效方法，但其輸出只有一個(gè)通道。為了在后續(xù)處理中能夠利用全極化數(shù)據(jù)，該文對(duì)PWF進(jìn)行了改進(jìn)，提出了多通道極化白化濾波器法(MCPWF)。該方法在保持PWF最少相干斑圖像輸出的同時(shí)，還能得到各個(gè)極化通道濾波后的輸出。Pi-SAR實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。

用H.263標(biāo)準(zhǔn)對(duì)甚低碼率圖像編碼時(shí)，經(jīng)過(guò)幀間預(yù)測(cè)后得到的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償數(shù)據(jù)通常很小，對(duì)這些數(shù)據(jù)再進(jìn)行DCT和量化后往往成為全零塊，Alice Yu算法和周算法是預(yù)先判別全零系數(shù)塊的較為有效的方法，但在對(duì)較為復(fù)雜的序列圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)分別出現(xiàn)了較大程度的誤判和漏判。針對(duì)這些缺點(diǎn)，該文提出了一種新的全零系數(shù)塊的判別方法，它具有能隨量化級(jí)的變化自適應(yīng)地調(diào)整全零塊的判斷閾值、無(wú)需任何附加運(yùn)算和對(duì)圖像序列內(nèi)容復(fù)雜程度不敏感的優(yōu)點(diǎn)，將該方法應(yīng)用于H.263編碼器中，對(duì)Miss America和News圖像序列進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明，大約有40％-80％的塊可以在做DCT和量化前被判別為全零系數(shù)塊，大大減少了編碼的時(shí)間，同時(shí)圖像質(zhì)量的下降控制在0.0005 dB以?xún)?nèi)。

全同態(tài)加密(FHE)由于其可以實(shí)現(xiàn)隱私數(shù)據(jù)的計(jì)算，大大提高了數(shù)據(jù)的安全性而在醫(yī)療診斷、云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域取得了廣泛的關(guān)注。但是全同態(tài)密碼高昂的計(jì)算代價(jià)阻礙了其廣泛應(yīng)用。即使經(jīng)過(guò)算法和軟件設(shè)計(jì)優(yōu)化，F(xiàn)HE全同態(tài)加密中一個(gè)整數(shù)明文的密文數(shù)據(jù)規(guī)模可以達(dá)到56 MByte，端側(cè)生成的密鑰最大都會(huì)達(dá)到11 k Byte。密文以及密鑰數(shù)據(jù)規(guī)模過(guò)大引起嚴(yán)重的計(jì)算和訪(fǎng)存瓶頸。存內(nèi)計(jì)算(PIM)是一個(gè)解決該問(wèn)題的有效方案，其完全消除了內(nèi)存墻的延遲和功耗問(wèn)題，在端側(cè)計(jì)算大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)更具優(yōu)勢(shì)。利用存內(nèi)計(jì)算加速全同態(tài)計(jì)算的工作已經(jīng)被廣泛研究，但是全同態(tài)加密端側(cè)的執(zhí)行過(guò)程由于耗時(shí)的模運(yùn)算也面臨著執(zhí)行時(shí)間的瓶頸。該文分析了BFV方案加密、解密、密鑰生成操作中各個(gè)關(guān)鍵算子的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，發(fā)現(xiàn)模計(jì)算的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)平均占比達(dá)到了41%，延遲占比中訪(fǎng)存占97%，因此，該文提出一個(gè)名為魔方派(M²PI)的基于靜態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(SRAM)存內(nèi)計(jì)算的模運(yùn)算加速器設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文所提加速器相比CPU中模計(jì)算有1.77倍的計(jì)算速度提升以及32.76倍能量的節(jié)省。