基于WebRTC的移动视频监控实时位置信息扩展

铁路移动视频监控在保障铁路运输安全方面起着重要作用,但目前铁路移动视频监控系统存在一些局限性。为了提高系统的效率和可靠性,本文提出了一种基于WebRTC的方案,通过扩展RTP头部并添加移动设备的实时位置信息来实现。该方案通过在RTP包头部添加自定义扩展,可以将移动设备的位置信息传输给接收端,并且可以根据位置信息来进行及时的方案设定和网络适应性控制。我们在实验中测试了该方案的性能,并发现它可以有效地提高铁路移动视频监控系统的效率和可靠性。

基于SCMA的端信息扩展多用户安全通信系统研究

端信息扩展技术使用多项端信息组成的扩展序列来表示身份信息,各项端信息与所传递的数据本身无关,从而隐藏用户的真实信息.然而,端信息扩展序列资源利用率低、自相关性弱,无法实现多用户并发安全通信.对此,将稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)技术引入端信息扩展序列生成过程中,提出基于SCMA的端信息扩展多用户安全通信系统模型,详细阐述了模型中的码本设计分配、码字加载发送策略.进一步,从安全性能和通信服务质量2方面对原型系统进行理论分析和实验验证.实验结果表明:基于SCMA的端信息扩展多用户安全通信系统可实现用户信息的隐蔽传输,服务器端能够正确区分用户信息.采用稀疏编码后,系统具有较低误比特率,且在一定过载条件下,仍具有良好的传输性能.

基于IFC的水利水电工程信息扩展实现与应用

BIM技术在水利水电工程全生命周期的运用越来越受到广泛关注,基于BIM模型的工程数据信息作为关键生产要素的重要性日益凸显。当前水利水电工程信息模型存储标准采用基于IFC标准的信息模型扩展,在实际应用中仍存在数据信息不够完善、标准未在设计软件中实现等问题。进一步开展基于模型信息的研究与应用工作,需首先解决模型信息的动态扩展,并在设计软件中集成以方便使用的问题。结合行业工程信息标准,探讨在IFC标准体系下进行信息扩展的方式,梳理了采用C#语言在Microstation基础上IFC标准扩展的具体实现方法。基于Microstation开发信息处理程序,可方便快捷地根据需要添加、查看、更新、扩展工程所需数据信息,以XML文件格式将标准存储,可更方便今后的研究、共享。程序在实际工程中得到应用和验证,顺利完成三维信息模型的交付。基于Microstation的IFC信息扩展实现方法简便可行、移植性强,可为后续开展数据交付标准、工程模型信息扩展、工程数据分析等研究工作打下良好的基础,也可为同类项目提供参考。

基于凸壳的约束信息扩展方法

提出了一种新的约束信息扩展方法。该方法先利用给定的标记信息建立凸壳,然后扫描整个数据集,选择在凸壳内的数据点作为候选集并做进一步判断;对于凸壳间的公共数据,采用凸多边形最优三角剖分的方法来确定这些数据最终应加入的标记信息集。该约束信息扩展方法在四类数据集上验证了算法的有效性。

从理性选择到感性选择——评阿玛蒂亚·森“信息扩展”对社会选择研究的理论贡献

社会选择理论从其诞生起,就牢牢扣住了"经济人"这个最基本的行为假设,假设个体是"追求自利的、效用最大化者"。但从这一假设出发,该理论遭遇了严重的发展困境,不得不以"集体行动的不可能"、"阿罗不可能定理"等结论告终。围绕着如何突破不可能性,该领域的另一位领军人物阿玛蒂亚.森提出了"信息扩展"的要求,为社会选择理论带来了新的生机。信息扩展,其实质是修正理性人假设,承认社会选择中的价值、伦理、感性等因素的作用,实现认知理性与价值理性的统一、理性选择与感性选择的统一。

一种基于完全信息扩展博弈的自动信任协商策略

提出了一个基于完全信息扩展博弈的自动信任协商策略,该策略依据子博弈精炼纳什均衡来制定.首先,通过分析比较,将自动信任协商过程转化为完全信息扩展博弈过程,重点讨论了信任博弈树的构造算法和支付函数的计算方法;然后讨论了协商双方效用函数的计算,以此为基础提出了一种新的自动信任协商策略,按照该协商策略进行协商可以使协商双方利益最大化.

基于距离信息扩展原理的物体识别方法

利用稀疏距离图象与灰度图象相结合，通过射影变换可使灰度图象特征有条件地获取距离信息，这称为基于射影变换的距离信息扩展原理。利用这些距离信息可计算物体表面平面图形的欧氏空间不变量并对景物中的物体产生假设。由于初始假设建立在可靠的基础上，并使用了带反馈的混合控制策略，使这种基于模型的物体识别定位技术具有实用的前景。此文讨论了整个方法的原理及其实施方案，并实验验证了原理的正确性与有效性。

基于m序列的端信息扩展序列生成机制研究

端信息扩展被用来解决高速端信息跳变系统中同步认证难的问题.其使用多项端信息组成的扩展序列来表征身份信息并使得各项端信息与所表示数据本身无关,达到隐藏真实信息的目的.然而,现有算法生成的端信息扩展序列存在伪随机性差、抗分析能力弱等弊端,不利于保障原始数据的安全与隐私.针对上述问题,首先将m序列引入端信息扩展序列的生成过程中,提出了基于m序列的端信息扩展序列生成机制,使其具有良好的机密性与伪随机性;其次,详细介绍了基于m序列的端信息扩展序列生成机制中包含的消息预处理、m序列生成与调制、端信息扩展序列生成等模块;随后,对其所具有的机密性、容失性及抗截获性等特性进行了理论分析;最后,对所提出机制生成的端信息扩展序列进行了性能测试实验并以现有端信息扩展序列生成算法作为对比方案.实验结果表明基于m序列生成的端信息扩展序列具有更好的伪随机性及鲁棒性,对保障秘密信息的安全可靠传输具有重要意义.

小句信息扩展功能视域下的连接词But及其搭配研究

本研究从系统功能语法的小句信息扩展理论出发,基于两大语料库主题性对比,分析中国英语学习者对于but三大功能(转折、替换和让步)及其搭配的系统性使用规律。研究发现,中国英语学习者主要用于转折功能,以致使用过度,而其他功能使用过少;同时发现有些传统教学语法书中总结的某些but习惯搭配在英语本族语语料中出现频率很低,甚至没有出现,而中国学习者偏爱not only...but also之类结构的使用,其他搭配使用过少。本研究有助于从语义功能的深度帮助中国英语学习者有效掌握but及其习惯搭配的使用。

连续交通流特性信息加权线性多步扩展法研究

信息扩展技术可以解决数据不足的问题。目前我国公路交通量不大， 通过观测数据直接得到一条完整的交通流特性曲线不容易。本文利用了交通流速度 密度的格林希尔茨线性关系， 对观测数据进行加权线性多步扩展， 然后再通过误差调整得到了近似且完整的交通流特性曲线， 并利用国外的实测数据对该扩展法可行性进行了验证。最后， 对３ 条路的观测数据运用该扩展法得到了３ 条交通流特性曲线， 以供应用参考， 文中讨论的加权最小二乘法可用于交通预测。

连续交通流特性信息加权线性多步扩展法研究

利用交通流速度—密度的格林希尔茨线性关系，对观测数据进行加权线性多步扩展，然后再通过误差调整得到了近似且完整的交通流特性曲线，并利用国外的实测数据对该扩展法可行性进行了验证。最后，对三条路的观测数据运用该扩展法得到了三条交通流特性曲线，以供应用参考，文中讨论的加权最小二乘法可用于交通预测。

基于射影对应的距离信息扩展原理及其应用

利用稀疏距离图象与灰度图象相结合，通过射影对应可使灰度图象特征有条件地获取距离信息，这称为基于射影对应的距离信息扩展原理。利用这些距离信息可计算物体表面平面图形的欧氏空间不变量并对景物中的物体产生假设。由于初始假设建立在可靠的基础上，并使用了带反馈的混合控制策略，使这种基于模型的物体识别定位技术具有实用的前景。本文讨论了整个方法的原理及其实施方案，并用实验验证了原理的正确性与有效性。

基于分布式信息滤波的集群导弹协同定位方法

针对领从式集群导弹中的从弹定位问题,考虑领弹动态地切入切出导航网络情况,提出了一种基于捷联惯性导航系统(INS)与到达时间(TOA)测距系统相融合的领从类分布式协同导航方法。该方法综合考虑了导航参数与相关传感器误差模型,基于INS误差系统建立线性状态空间模型,基于弹间数据链TOA测距系统建立非线性伪距量测模型,并基于扩展信息滤波器实现动态信息的分布式融合,以适应量测信息节点数目动态变化引起的协同导航网络结构变化。将其应用于集群导弹协同导航系统中,仿真结果表明所提算法可以快速且高精度地完成从弹导航参数的估计,可以有效消除领弹节点变化所带来的负担。该方法可以作为低成本从弹导航系统的补充手段。

稀疏扩展信息滤波SLAM算法的稀疏规则研究

稀疏规则是扩展信息滤波性能的关键。在现有的稀疏规则中,精确稀疏扩展信息滤波(ESEIF)的稀疏规则有较优的性能,但有其适用上的缺陷。通过将稀疏扩展信息滤波(SEIF)与精确稀疏扩展信息滤波(ESEIF)的稀疏规则结合起来,提出了一种组合的稀疏规则。该组合规则能适用于任何的探索环境,还充分利用了ESEIF稀疏规则的性能优势。最后,通过大量的Monte-Carlo仿真实验,验证了该方法的有效性。

基于稀疏扩展信息滤波和粒子滤波的SLAM算法

针对传统粒子滤波算法单次迭代过程中仅应用到当前的信息,且小权值粒子代表的信息在重采样中被删除而导致信息不能充分利用的问题,提出了稀疏扩展信息滤波和粒子滤波相结合的同时定位与地图创建(SLAM)算法,信息矩阵记忆了机器人位姿的历史信息,应用Gibbs采样重新获得粒子集,使粒子集能够更好地描述后验分布,提高算法的状态估计精度。大量的Monte-Carlo仿真实验验证了该算法中机器人定位精度较FastSLAM2.0算法提高80%左右。

基于精确稀疏扩展信息滤波的粒子滤波SLAM算法研究

传统粒子滤波算法的单次迭代过程以及小权值粒子在重采样中被删除都使得机器人位姿的历史信息不能充分利用,因而会出现粒子的退化现象,从而导致滤波算法的估计精度较低。本文提出基于精确稀疏扩展信息滤波的粒子滤波SLAM算法,利用精确稀疏扩展信息滤波的信息矩阵反映机器人位姿相对变化的同时,也对应于状态后验概率的条件概率的性质,应用Gibbs采样直接从SLAM完全后验分布产生样本,充分利用了信息矩阵包含的不确定信息,粒子分布均匀,且保持了多样性,缓解了粒子退化现象。实验结果表明所提算法的粒子集能够更好地描述真实后验分布,显著提高了SLAM算法的估计精度。

基于扩展不完备信息的无人战斗机综合战术灰色粗决策方法

为解决信息不完备条件下的无人战斗机(UCAV)综合战术决策问题,提出了一种基于扩展不完备信息的UCAV综合战术灰色粗决策方法。考虑粗糙集决策过程中决策属性发生缺失的情况,提出扩展不完备信息系统这一概念;按照"正向指标"的概念,建立聚类指标样本矩阵;基于灰色定权聚类方法补全缺失的决策属性;依据使决策最有可能发生的原则,给出决策信息系统的最优选择,以该最优选择为代表提取出决策规则;根据软、硬杀伤结合使用的UCAV作战想定,建立了UCAV综合战术决策模型,并通过仿真实例给出了决策过程,验证了该方法的正确性和有效性。结果表明:该方法能在条件属性和决策属性都存在部分缺失的情况下正确给出UCAV综合战术行为。

基于扩展公共信息模型的配电网故障诊断研究

为解决故障信息数据庞大、信息不确定性以及故障诊断算法的选择性等问题,本文依据IEC61970的公共信息模型(CIM)以及IEC61968的CIM扩展模型,搭建故障诊断信息统一模型,并在扩展故障信息模型的基础上,提出基于拓扑搜索的配电网故障诊断算法。该算法是在故障发生后,诊断程序调用以CIM为模型的配电网拓扑结构及故障信息数据,采用简单的深度优先搜索方法实现故障诊断。文中给出实现算法的流程图,并用某配电网局部联接图验证该算法的正确性,结果表明本文提出的故障诊断算法具有一定的可行性和准确性。

高校图书馆OPAC系统中书目扩展信息应用情况研究

利用MASHUP技术,可以实现书目扩展信息应用,在OPAC系统中显示图书封面、章节目录等内容。现在在大部分的OPAC系统中都可以实现,但应用的情况比较混乱,缺乏统一的标准规范。

改进的扩展互信息分离算法

扩展互信息分离算法采用单隐层神经网络近似算法代价函数中的非线性函数,可调节的参数有限,需要多次迭代才能收敛,从而导致收敛速度较慢。针对这一问题,采用双隐层神经网络近似非线性函数,以分离结果的互信息最小化作为代价函数,采用梯度下降方法对代价函数进行优化,增加了可调节参数数量。仿真实验结果表明,改进后的算法相对原算法收敛速度更快,误差更小。