计算机工程与科学杂志社
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计算机工程与科学杂志

《计算机工程与科学》杂志在全国影响力巨大,创刊于1973年,公开发行的月刊杂志。创刊以来,办刊质量和水平不断提高,主要栏目设置有:计算机网络、神经网络、仿真技术研究、人工智能、研究与实现等。
  • 主管单位:国防科技大学
  • 主办单位:国防科技大学计算机学院
  • 国际刊号:1007-130X
  • 国内刊号:43-1258/TP
  • 出版地方:湖南
  • 邮发代号:42-153
  • 创刊时间:1973
  • 发行周期:月刊
  • 期刊开本:A4
  • 复合影响因子:0.79
  • 综合影响因子:0.292
相关期刊
服务介绍

计算机工程与科学 2012年第04期杂志 文档列表

计算机工程与科学杂志计算机网络与信息安全

基于三层卫星网络的星间链路性能分析

摘要:星间链路性能分析是建立星间通信的基础。以包含GEO卫星、IGSO卫星和MEO卫星的三层卫星网络为例,仿真了三层卫星网络层间卫星星间距离的变化范围。在设定星间传输体制、链路参数、传输损耗等条件下,分别分析了该三层卫星网络的GEO-IGSO、GEO-MEO和IGSO-MEO三种链路在Ka频段和激光频段的性能。结果表明,在Ka频段,0.5m天线仅需5W的发射功率,可以满足2Mb/s以上的星间数据传输率;激光频段仅需0.5W的发射功率,直径0.25m的天线,可以达到2Gb/s以上的星间数据传输率,激光链路更有利于星间链路性能的提高。研究结果在未来三层卫星网络建立星间链路时,为卫星的发射功率、天线直径和星间链路数据传输速率等方面的选择提供了参考。
1-6

一种基于多路径的干扰避免协议研究

摘要:如何保证无线网络业务的连续可靠传输,成为多跳无线网络MHWN研究中亟待解决的问题。多路径路由作为实现无线网络可靠运行的有效手段,得到了广泛的研究。本文主要研究了MHWN中干扰避免问题,提出了一种适合MHWN的多路径路由算法,该方法具有较低的协议开销,通过网络干扰动态性检测获取遭受干扰最小路径,从而可有效提高网络抗干扰能力,并极大降低源重路由次数。文中详细阐述了协议的实现,并基于NS2对上述方法进行了较全面的仿真研究。结果表明该方法具有更好的路由抗干扰性能。
7-11

一种优化时延的机会协同组播调度策略

摘要:无线组播面临的最大问题是各个用户信道状态的不均匀性和波动性,无法同时满足所有用户的服务质量需求。无线蜂窝通信系统中,为实现可靠组播,数据包不可避免地需要被重传多次,组播的时延也因此增加。本文我们首先分析了协同组播调度CMS策略的时延,并且推导了基于信道信息全知条件下的最小时延。另外,我们在部分信道信息未知条件下提出了一种机会协同组播策略来优化组播时延。仿真数据显示,我们提出的机会协同组播调度OCMS策略在时延性能上几乎达到了我们所分析的CMS策略的最小值而且明显优于其他调度策略。
12-16

图像水印算法研究新进展

摘要:随着信息网络化飞速发展,数字水印作为网络环境下数字图像版权保护和完整性验证的重要技术,得到了广泛研究和应用。本文综述了图像水印技术的最新进展情况,阐述了图像水印的关键技术,分析了鲁棒性水印算法、半脆弱性水印算法和脆弱性水印算法的主流方案、特点和最新进展。最后,展望了图像水印技术的发展趋势。
17-22
计算机工程与科学杂志图形与图像

基于点云-模型匹配的激光雷达目标识别

摘要:为实现激光雷达自动目标识别,本文给出了一种基于点云模型匹配的方法。将点云进行三视投影,对投影点云进行二值化处理得到二值图像,采用Sobel算子和Hough变换提取点云轮廓边界及获得边界直线参数,然后以投影点云轮廓信息为约束提取包围矩形,完成目标姿态估计和几何特征提取。在此基础上以点云到CAD模型面元的欧氏距离最小为优化目标,采用单位四元数法计算点云与模型之间的刚体变换,通过迭代实现点云和候选目标CAD模型的匹配,并以归一化平均欧氏距离作为相似性度量完成目标识别。采用五种地面装甲目标在不同激光雷达视角下的点云进行目标识别实验,统计结果表明目标类别的正确识别率为100%,目标型号的正确识别率大于91%,因而本文方法具有较好的识别性能和较高的应用价值。
32-36

基于CUDA的并行多尺度Retinex视频增强算法

摘要:多尺度Retinex图像增强算法增强效果明显,被广泛应用于图像和视频的增强处理中,但复杂的计算量限制了其在实时性应用中的推广,对于高清及多路视频的处理更是如此,因此研究其高速并行算法具有重要意义。本文以通用型GPU为基础,提出了一种基于CUDA的多尺度Retinex实时视频增强并行算法。根据算法各模块的耦合性将计算复杂的高斯滤波、对数空间差分及动态范围压缩等模块采用CUDA并行处理的方式实现,并利用视频序列之间的相似性降低多尺度Retinex算法的参数更新频率,以节省大量的计算耗时。实验结果表明所提算法能显著提高计算速度。
37-42

一种动态场景下运动对象分割新算法

摘要:视频运动对象分割是计算机视觉和视频处理的基本问题。在摄像机存在全局运动的动态场景下,准确分割运动对象依然是难点和热点问题。本文提出一种基于全局运动补偿和核密度检测的动态场景下视频运动对象分割算法。首先,提出匹配加权的全局运动估计补偿算法,消除动态场景下背景运动对运动对象分割的影响;其次,采用非参数核密度估计方法分别估计各像素属于前景与背景的概率密度,通过比较属于前景和属于背景的概率及形态学处理得到运动对象分割结果。实验结果证明,该方法实现简单,有效地提高了动态场景下运动对象分割的准确性。
43-46

基于YHFT-QDSP的并行图像匹配算法

摘要:提出一种基于YHFT-QDSP的并行图像匹配算法,采用数据级并行方法实现并行的特征提取和特征点匹配,充分开发了多核处理器的多级并行性。实现和评测了SIFT、SURF、PCA-SIFT的并行算法。实验结果表明,并行图像匹配算法对各种不同图像形变具有良好的适应性,具有接近串行算法的图像匹配能力,平均加速比达3.2。
47-51

面向整数错误检测的蜕变测试方法研究

摘要:整型错误在安全性和功能性方面都是影响软件质量的重要因素,但是由于测试人员往往面临Oracle问题,无法判断程序是否出现整型错误,除非程序输出一个明显的异常值。本文利用蜕变测试技术发现由于整型错误产生的隐错,实验结果显示基于蜕变关系的整型错误检测方法可检测出平时发现不了的隐式非预期输出,有效地提高了检测整型错误的效率。
52-56

遮挡情况下目标局部特征在跟踪算法中的应用

摘要:为了解决视频目标跟踪中的遮挡问题,本文提出了一种新的目标局部形状特征——仿射不变三角形来对目标进行描述,所提取的仿射不变三角形特征具有平移、旋转和尺度不变的特性,在各种异常情况下仍然能够稳定地表征目标。本文采用仿射不变三角形特征量来进行有效的遮挡状态的判断,并将目标未被遮挡部分的局部形状特征量与运动预测结合起来进行基于模板的匹配跟踪,能够避免遮挡所导致的目标外观数据改变而引起的目标运动状态计算的错误,以解决目标在跟踪中的遮挡问题。实验结果证明,本文提出的局部形状特征能够比较准确地判断目标的遮挡状态,并且能够有效地提高跟踪算法的准确性和稳定性。
57-60

一种新的H.264帧层码率控制算法

摘要:本文提出一种新型的基于H.264的帧层码率控制算法。综合考虑码率、视频序列空间复杂度和缓冲区状态,提出一种新型的I帧R-Q(码率-量化参数)模型。基于前一个GOP(帧组)的码率产生情况,调整I帧的时间复杂度,实现了I帧量化参数的自适应调整。根据HOD(差图像直方图)和P帧相对位置进行P帧的比特分配修正。仿真结果证明,所提算法相较于G012模型,可以有效提高重建视频的PSNR(峰值信噪比),降低PSNR波动,并大幅减少跳帧情况的发生。
61-65

基于相似三角形的SIFT错误匹配点剔除算法研究

摘要:图像匹配是图像处理应用于诸多领域的一项关键技术,基于不变特征的图像匹配是近年来图像匹配的研究热点。尺度不变特征是最有效的平移、尺度、旋转和亮度局部不变特征之一,但该算法一般会产生大量的错误匹配点。首先给出了交叉线和"一对多"类型的错误匹配点的剔除方法。然后针对一般性错误匹配点,提出了一种基于相似三角形的剔除方法,并通过实验将该算法与另外两种常用剔除算法进行了比较,证实本文提出的方法速度更快,且在剔除错误匹配点的同时保留了较多的正确匹配点。
66-70

基于硬件加速器的高分辨率图像匹配算法及应用

摘要:受限于硬件资源,SAD加速器只能实现较小图像的匹配。本文提出了一种高分辨率图像匹配算法,将较大图像的匹配拆分成SAD加速器支持的基本计算粒度,同时保证匹配精度和实现效率。并将该算法应用到二级金字塔算法中,取得了较好的效果。
71-76
计算机工程与科学杂志人工智能

《计算机工程与科学》征文通知

摘要:《计算机工程与科学》是由国防科技大学计算机学院主办的中国计算机学会会刊,是国内外公开发行的计算机类综合性学术刊物,现为月刊。本刊欢迎关于计算机科学理论、计算机组织与系统结构、计算机软件、计算机应用、计算机器件设备与工艺等学科领域方面的来稿。学术论文、技术报告、综述评论、发展动态等形式不限。
76-76

一种基于桶结构的单源最短路径算法

摘要:以单源最短路径为主的最优路径问题是众多社会应用领域内选择最优问题的基础。本文分析了不同实现技术求解单源最短路径问题的算法,结合基于标记设定的Dijkstra算法和基于标记修正的BFM算法的思想,提出了一种基于桶结构的单源最短路径算法。实验结果表明,该算法与前两种算法相比,具有好的运行时间复杂度和可并行性。
77-81

基于UKF的自适应模糊推理神经网络

摘要:如何生成最优的模糊规则数及模糊规则的自动生成和修剪是模糊神经网络训练算法研究的重点。针对这一问题,本文提出了基于UKF的自适应模糊推理神经网络(UKF-ANFIS)。首先,通过减法聚类确定UKF-ANFIS的模糊规则及其高斯隶属函数的中心和宽度参数;其次,分析了模糊神经网络的非线性动力系统表示,并用LLS和UKF分别学习线性和非线性的参数;然后,用误差下降率方法作为模糊规则修剪的策略,删除作用不大的规则;最后,通过典型的函数逼近和系统辨识实例,表明本文算法得到的模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能也更佳。
82-87

航空发动机PHM中的数据挖掘机遇与挑战

摘要:预测与健康管理(PHM)是未来先进航空发动机确保飞行安全、实现二级视情维修的关键使能技术。数据挖掘是PHM实现发动机健康状态评估、诊断以及剩余寿命预测的核心技术。本文首先从军事需求入手,简要分析了PHM技术的作用和意义,阐述了数据挖掘在PHM技术中发挥的重要作用,简要分析了国内外在航空发动机PHM中数据挖掘的差距。接着,详细分析了在航空发动机PHM技术中的关键数据挖掘问题,指出了数据挖掘问题的难点和技术挑战。最后,提出了集计算机、航空宇航两大学科之力推动发动机PHM技术成熟的建议。
88-93

第18届全国信息存储技术学术会议(中国 无锡)征文通知

摘要:为了促进我国信息存储技术的发展,加强学术交流、展示新产品,中国计算机学会信息存储技术专业委员会决定于2012年7月12日~15日在江苏无锡,
93-93