基于IAA算法的FMCW雷达生命信号检测

为了提高雷达生命信号检测的准确性,文章提出基于算法的雷达生命信号检测方法。首先雷达发射调频连续波,回波信号中包含人体生命体征信息,经过一系列信号预处理后,得到含有生命体征信息的相位数据,最后通过算法将生命体征信息准确地提取出来,并且实现对人体生命信号的非接触式检测。

一种用于密集强弱目标速度高分辨估计的IAA-MCapon算法

由于分辨精度有限以及易受目标能量强弱的影响,基于Fast Fourier Transform(FFT)的算法不能对位于同一距离单元的密集强弱目标进行有效的速度估计.基于此,本文采用基于协方差矩阵迭代自适应(Iterative Adaptive Algorithm,IAA)的改进Capon(Modified Capon,MCapon)算法对密集强弱目标速度参数进行高分辨估计.该方法首先采用Keystone变换进行距离走动校正,然后利用目标所在的距离单元数据进行协方差矩阵重构,接着利用MCapon方法使得密集强弱目标信号幅度输出均为常数1,最后实现了速度的高分辨估计,在保持高分辨的同时提高了稳健性.理论分析和实验仿真结果表明,所提方法可对包络校正后位于同一距离单元的密集强弱目标径向速度参数进行有效的高分辨估计,估计性能优于FFT类方法及子空间投影方法.

IaaS云服务定价机制的仿真研究

定价机制是影响云计算用户利益和云服务提供商收益的关键因素。本文以IaaS云服务定价机制为研究对象,首先将IaaS云服务定价机制分为固定定价和动态定价2大类,其中固定定价细分为即用即付费和预订定价2种,从理论上分析2类定价机制对IaaS云服务提供商收益的影响;然后,分别建立即用即付费和预订定价机制下IaaS云服务提供商的收益模型,并用启发式算法构建动态定价机制下IaaS云服务提供商的收益模型;最后,基于Repast Simphony建立多主体仿真模型,比较分析3种不同定价机制下IaaS云服务提供商的收益。研究结果表明,随着服务时长和顾客数量的增加,动态定价机制更能为IaaS云服务提供商带来更多收益,同时IaaS云服务提供商可以通过改变服务等级和资源价格等相关参数,改变顾客行为,使顾客数量增加,从而提高收益。

IaaS环境中支持自定义算法的VPNaaS框架

针对云计算基础设施即服务(IaaS)提供的旨在保障租户通信安全的虚拟专用网络(VPN)服务中,存在算法种类有限且主要为公开算法的缺陷,提出了一种IaaS环境中支持自定义算法的VPNaaS框架.该框架通过全软件方式实现,将IaaS环境中的VPN以服务的形式提供给租户,并支持向其添加自定义算法.该框架具有良好的扩展性和稳定性,并且适用于IaaS这样的大规模网络环境,满足了特殊领域租户的安全需求.

基于LSTM算法的英语翻译智能化校对系统设计

为提升译文质量,针对广泛普及的英语语种,架构翻译智能化校对系统。利用ADO.NET对象类库,设计语句关系表、翻译判定表等数据库表结构。采用python语言编写应用程序界面的运行程序,结合构建的主页、编辑、显示等view类,得到系统用户端。基于Open Nebula的IaaS云平台与长短期记忆算法,设计出服务器端的编码模块。建立词向量信息融合模块,经架构词语校对单元与语义校对单元,得到智能校对模块。黑盒测试结果表明,该系统各项功能均可达成预期目标;性能评估指标结果显示,所建系统大幅提升译文质量,校对优势显著。

非正侧阵机载雷达杂波谱迭代自适应配准方法

对于机载非正侧阵雷达,杂波谱的距离空变性使得直接利用邻近单元数据估计的协方差矩阵与真实协方差矩阵不匹配,导致空时自适应杂波抑制性能下降。基于配准的补偿(registration-based compensation,RBC)方法通过时域平滑来估计空时谱,继而对地杂波的距离依赖性进行补偿,由于时域孔径损失使杂波谱峰值的估计精度受到限制。针对这一问题,考虑到杂波空时谱的稀疏性,本文利用迭代自适应算法(iterative adaptive approach,IAA)进行空时谱估计,并重构各辅助距离单元协方差矩阵以实现杂波谱配准,称为IAA-RBC算法。由于该算法不存在孔径损失,杂波谱配准精度更高。仿真实验表明,即使在样本中存在目标污染等干扰因素的情况下,所提方法相比传统的利用时域平滑的RBC方法也能获得更好的信噪比改善。

基于Ransac算法的捷变频联合正交频分复用雷达高速多目标参数估计

在现代雷达电子战场中,目标检测与其参数估计有着非常重要的意义。因此,该文提出了一种基于随机抽样一致算法(Ransac)的捷变频联合正交频分复用(FA-OFDM)雷达高速多目标参数估计的方法。首先,在传统捷变频雷达的每个脉冲内同时发射多个频率随机跳变的窄带OFDM子载波。将单个脉冲内所有子载波的回波信号进行脉冲压缩后,采用迭代自适应谱估计(IAA)算法合成目标的高分辨距离。然后,分别对各个脉冲的回波进行脉冲压缩和迭代自适应谱估计,得到不同脉冲时刻的高分辨距离,构成观测数据集。再根据Ransac算法估计信号参数模型的步骤,拟合多条时间-距离直线,进而对高速运动的多个目标同时进行参数估计。最后,分别分析了信噪比(SNR)对检测概率以及目标自身速度对其相对估计误差的影响。仿真实验验证了所提算法的有效性。

采油联合站输油管道腐蚀与治理技术研究

本文重点研究采油联合站输油管道腐蚀治理技术的大数据解决方案和综合管理配合方案。通过瀑布式开发模型和IaaS架构,对采油联合站输油管道腐蚀治理系统进行开发,使用AHP层次分析法进行综合管理配合方案。通过开发和分析过程,提出了该大数据系统的IaaS模型和BP神经网络算法,同时提出了供该系统配合的综合管理方案。本文认为,通过使用本文设计的系统,对采油联合站的输油管道腐蚀治理工作有积极意义。

应用托管环境下的虚拟机优化调度方法

在面对云服务中典型的应用托管需求时,现有的基础设施即服务IaaS大多采用应用无关的方式进行虚拟机调度,无法针对类型不同的应用托管需求调整调度策略,从而会产生虚拟机集群的负载倾斜及资源利用率不高的情况,甚至会影响所托管的应用。针对上述问题,提出了一种应用托管环境下的虚拟机优化调度方法,通过对所托管应用的分析和物理资源的监控,以贪心方式实现虚拟机周期性的调度策略。实际项目中的应用托管实例表明,该虚拟机调度方法可有效减少所使用的物理服务器数量,并提高物理服务器资源利用率。

基于快速IAA算法的MIMO雷达参数估计

多输入多输出(MIMO)雷达需要对距离、角度和Doppler频率等参数的精确估计。迭代自适应(IAA)算法仅利用单个快拍便可实现MIMO雷达的高分辨参数估计,然而使用IAA联合估计距离、角度和Doppler频率三维参数的运算量很大。该文提出一种快速IAA算法,将联合估计IAA算法简化为三级级联处理,先进行距离IAA估计,然后对存在目标的距离单元进行角度IAA估计,最后在存在目标的距离-角度单元内进行Doppler频率IAA估计,即通过降维处理得到了快速IAA算法。仿真表明:快速IAA算法在基本保持IAA算法性能的同时大大降低了运算量。