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摘要:指令流发射和指令Cache失效是处理器能量耗散的两个重要原因。松耦合的RISC指令集所产生的程序加剧了这样的能耗,而在片上Cache有限的网络设备如路由器、交换机中,因为指令流而遭受的性能下降和功耗增加更为严重。面向网络报文转发这一重要的网络功能服务,分析了网络报文转发的指令特性,并基于RISC-V指令集架构,重定制了RV32C压缩指令扩展集。经过Spike模拟器测试,优化后压缩率缩减至70%,动态指令压缩率为90%,同时在同等Cache条件下,使用定制压缩指令的指令Cache失效率比标准RISC-V降低了30%~70%。
摘要:锁相环(PLL)是高性能SOC中必不可少的器件,为芯片提供系统时钟。提出了一款面向高性能SOC应用的高精度全数字锁相环结构,并采用了全新的高精度时间数字转换器(TDC)结构提高鉴相精度,降低TDC的相位噪声,改善了锁相环抖动性能。在先进工艺下完全采用数字标准单元实现了此全数字锁相环系统,解决了模拟电路中无源器件面积过大、抗噪声能力不强以及工艺移植性差等瓶颈问题。该系统最高频率可达到2.6 GHz,抖动性能小于2 ps。
摘要:高性能计算操作系统面临独特的需求与挑战,这些需求与挑战涵盖并发与高效、系统弹性与容错、异构性、I/O和访存带宽、低噪等诸多方面。传统宏内核操作系统并不能完全满足HPC领域的独特需求,因而需要为HPC定制操作系统。提出虚拟化操作系统架构,该架构主要包含两部分:(1)虚拟机监视器与轻量级内核相结合的虚拟化操作系统架构;(2)支持分时复用虚拟机与空间分割虚拟机相结合的虚拟机监视器架构。在国产平台上设计并实现了一个简单的系统原型Hypervk,说明了上述架构的可行性。初步的实验结果表明,系统具有较好的效率、低噪特性与可行性,在一定程度上可以满足HPC操作系统独特的需求。
摘要:光电集成工艺和高速光脉冲队列技术的发展使得新型光互连技术光SerDes收发器得以提出。相比现有光互连技术,光SerDes技术具有更高速率、更低功耗和更高集成度的优点。但其对于驱动光开关产生长周期窄脉冲光信号的驱动电路的性能、工艺及集成度有了更高要求。提出了一种应用于光SerDes收发器的65nm CMOS工艺下的集成ps级窄脉冲驱动器。该驱动器可产生脉宽精确可调的长周期窄脉冲,可获得窄至13ps的脉冲输出,其工作电压范围宽达1.4~2.0 V,时钟频率范围可由数KHz宽至25 GHz。
摘要:有效的种子点选取方法是影响流线分布洞悉流场特性的关键。在保持流场变化规律与重要特征准确描述前提下,为了解决由过多流线所导致的遮挡与杂乱问题,提出了基于贪婪策略和蒙特卡洛的两种种子点选取方法。基于贪婪策略的种子点选取方法通过流场信息熵的计算,对流场中的关键特征具有高度敏感性。基于蒙特卡洛种子点选取方法根据均勾随机分布函数生成输入,基于信息熵计算输入点影响半径确定流线分布。通过多个数据集对两种选取方法实验,结果表明基于贪婪策略选取方法可高效捕获流场的关键特征,基于蒙特卡洛方法选取流线更加均匀,保持了流场全局变化规律,两种方法的结合得到更优化的流场可视化效果。
摘要:隐私问题受到越来越多的关注,基于计算的私有信息检索(CP IR)的隐私保护技术允许用户从服务提供商检索数据并且不会泄露查询信息。但是,对于大规模应用,隐私保护技术与可用性之间存在较大差距。针对CPIR算法计算量大、计算时间长而不适合应用于大规模数据隐私保护的问题,提出了基于Spark和Huffman编码的CPIR最近邻查询隐私保护算法(H-PCPIR-V)。H-PCPIR-V算法主要是在数据预处理阶段将最近邻矩阵使用Huffman编码进行压缩减少计算位数,然后通过压缩后矩阵中元素的最大位数对其他元素进行补位,在服务端使用Spark并行框架对查询网格进行并行计算。通过对比实验及实验结果分析发现,相比PCPIR-V算法,H-PCPIR-V算法在服务端的计算代价下降30%左右,客户端的计算代价下降10%左右,通信代价下降40%左右。
摘要:软件定义网络(SDN)的核心思想是将网络中控制平面和数据平面进行解耦,采用集中控制的方式给用户提供开放可编程的接口。信息中心网络(ICN)则集中在对内容进行命名和基于内容名字的路由。协议无感知转发(POF)是一种支持自定义协议的SDN转发技术。随着未来网络技术的研究与发展,基于SDN思想来实现ICN则可能成为一种解决方案,因而提出了一种基于POF技术的ICN网络设计方案与实现,并搭建了基于POF技术的ICN实验床。多人视频会议应用表明,该设计方案的正确性与可行性,不仅能转发ICN数据包,还能很好地实现实时性应用。
摘要:以往相依网络的级联失效研究都基于相同子网络级联机制的假设下进行分析,在借鉴前人研究的基础上,利用负载-能力模型提出基于不同子网络级联机制的相级联模型,并分析不同攻击策略对相依网络鲁棒性的影响。通过针对相依ER随机网络和相依无标度网络的攻击策略模拟仿真,对比不同攻击策略的效果,从而发现相依网络拓扑结构要素对不同攻击策略的影响。同时,通过对比同一攻击策略下的不同级联失效机制的效果,发现了级联失效机制的对称性对相依网络鲁棒性造成的影响。
摘要:在基于混沌的三方口令认证密钥协商协议中,用户通过低熵的口令实现相互认证和共享会话密钥,以避免在身份认证过程中公钥基础设施或存储用户长期密钥的安全威胁。通过分析Lee提出的基于混沌映射的口令认证密钥协商协议,发现其协议不能进行口令变更,而且仅适用于用户和服务器之间的两方通信。为了改进此方案,提出两个基于切比雪夫混沌映射的用户匿名三方口令认证密钥协商协议,包括基于时钟同步的密钥协商方案和基于随机数的密钥协商方案。其中基于时钟同步的用户匿名三方口令认证密钥协商协议通信量少,基于随机数的用户匿名三方口令认证密钥协商协议更容易实现。两个方案的优点是用户仅选择一个简单的口令进行相互认证和密钥协商,服务器不需要再保护用户口令表,避免了口令相关的攻击,而且在相互认证过程中用户使用临时身份和哈希函数,实现用户匿名性,在增强协议安全性的同时,减少了通信过程中消息的数量,提高了协议的执行效率,具有完美前向安全,并用BAN逻辑证明了其安全性。
摘要:在多基地声呐定位系统中,声呐的位置信息往往含有随机误差,这些误差会严重影响目标的定位精度。针对这一问题,提出了一种基于时间和多普勒频率的运动目标定位方法。首先,将基于时间和多普勒频率定位机制的非线性量测方程组转化为关于目标位置、速度及中间变量的伪线性方程组,利用加权最小二乘估计法对运动目标的位置、速度进行初始求解;然后,利用位置、速度及中间变量之间的相关性对位置和速度的估计偏差进行求解;最后,对位置和速度的初始解进行误差修正。分析了所提算法在量测误差较小情况下的统计有效性,并通过蒙特卡洛模拟进行了数值验证。
摘要:传统的AODV协议应用于车载自组织网络,尽管分组投递率比较高,但在数据分组需要发送时才建立路由,网络延迟较大。而DSDV中通过周期性的路由更新机制,网络延迟小,但需维护大量不必要的路由,并且拓扑结构变化使许多路由无效,导致分组投递率非常低。为了综合满足VANET分组投递率和网络延迟的要求,将AODV和DSDV两种路由建立机制相互融合,形成混合式路由协议。首先,根据车辆节点的位置、速度和方向等移动状态周期性地选择稳定且距离适中的链路,形成网络主干并更新路由;其次,当数据分组目的节点路由不存在时,发起路由发现过程建立路由,在路由请求报文前进和路由应答报文回溯过程中求出路由过期时间。仿真实验表明,尽管路由开销有所增大,分组投递率略低于AODV,但是网络延迟显著降低。
摘要:使用安全协议保护选民隐私、保证投票公正有效是投票电子信息化的基础,安全协议的复杂度则是电子投票应用的最大阻碍。提出了一种基于RLWE同态加密算法的多候选人电子投票协议,可支持多候选人,也能满足对选民隐私的保护。该协议利用基于RLWE的同态加密算法的加法同态性质在计票环节使用密文计票保护选民的私密,利用中国剩余定理的性质对选票进行批处理,提升计票能力。该投票协议能支持多候选人投票并最终知晓每个候选人最终票数,并设置公示机构公示投票过程中的每个步骤,用于公开验证。
摘要:针对传统的混合表面形状恢复算法存在较大误差的问题,提出一种透视投影下从单幅图像混合表面明暗信息恢复形状的新算法。采用Phong反射模型来描述物体表面反射特性,假设光源处于相机的光心处,建立透视投影下的图像辐照度方程。然后由辐照度方程构造包含物体深度信息的Hamilton-Jacobi偏微分方程,引入局部高阶LLF通量分裂格式和五阶WENO格式逼近微分方程的粘性解,最终得到物体表面三维形状。实验结果表明,与传统算法相比,新算法的恢复高度的最大误差和平均误差均显著降低。
摘要:针对由图像灰度空间产生的传统词袋模型SIFT特征无法体现图像的颜色信息的问题,提出了一种融合颜色特征的视觉词汇树来对图像进行描述。提取SIFT特征并建立词汇树,获取图像的SIFT表示向量。利用K-means方法对图像库中的所有图像的HSV值进行聚类,获得基于HSV空间的颜色词袋表示向量,避免了传统颜色直方图方法所带来的量化误差。将SIFT特征与颜色词袋特征进行融合,完成了图像的全局特征和局部特征的融合。然后,计算融合特征的相似度,将相似度从高到低排序,完成图像检索。为了验证本方法的有效性,选择Corel图像库对算法性能进行实验分析,从主观评价和客观评价标准分别进行评价,并与传统方法进行了对比。结果表明,特征融合的检索性能与单一特征方法相比有较大提高。特征融合方法的平均检索查准率和查全率-查准率等评价指标,对比传统方法均有不同程度提兩。
摘要:为了提高基于谱特征的图像匹配算法的精度和鲁棒性,提出了一种基于最大池的谱特征匹配算法。首先,利用图像特征点邻域信息提取具有旋转不变性和亮度线性变化不变性的谱特征;其次,将以谱特征描述的特征点作为节点、特征点之间的欧氏距离作为边构造属性关系图,将图像匹配问题转化为图匹配问题;最后,引入最大池匹配策略获取图匹配结果。大量实验结果表明,该算法提高了谱特征匹配算法的精度和鲁棒性。
摘要:基于稀疏表示的分类方法SRC与基于协同表示的分类方法CRC分别通过U范数和L2范数最小化获得具有稀疏性的线性表示系数,在人脸识别中取得了很好的效果。为了解决这两种方法没有考虑数据局部信息的问题,提出了基于局部表示的分类方法LRC。LRC使用测试样本局部范围内的训练样本对其进行线性表示,这样获得的局部表示系数在保持稀疏性的同时包含有效的局部信息。另外,通过求解一简单的约束最优化问题,LRC可快速获取局部表示系数。在ORL、YALE以及FERET人脸数据库上的实验结果,表明了LRC的有效性和高效性。
摘要:对受高斯和脉冲混合噪声污染的数字图像去噪方法进行了研究,提出了一种基于噪声检测的自适应总变分(T V)去噪算法。提出的改进算法采用两步迭代框架实现:脉冲噪点检测和全变分图像恢复。第一步中,考虑到脉冲噪声污染的像素点不包含原图像有效信息,采用一种局部统计值,即邻域像素间的随机绝对差排序值(ROAD)估计出噪点的位置;第二步中,采用L2-TV方法进行去噪处理,并对上述过程进行迭代处理,得到去噪图像。在噪点估计过程中引入脉冲噪点水平参数,这样处理的优势在于可更准确地检测出脉冲噪点;而L2-TV去噪方法可很好地去除高斯噪声,两者结合有效地解决了TV算法存在误判图像脉冲噪声为边缘而产生假边缘的问题。与现有典型去噪方法的比较实验表明,该迭代去噪算法,即TV-ROAD算法,既能够去除混合噪声,又可以保留图像细节特征。
摘要:深度信念网络的隐含神经元大部分为噪声变量,且具有组结构相关性。组稀疏深度信念网络模型通过组Lasso模型对隐含神经元变量进行约束,从而实现变量组选择。然而,组稀疏深度信念网络模型未能考虑特征可同时属于多个特征组,并且隐含神经元在变量层面上不稀疏的问题。在组稀疏深度信念网络模型上引入重叠组结构,解释了重叠组Lasso模型在变量层面上比组Lasso模型稀疏的原因,并在变量层面上作进一步的稀疏,提出了重叠稀疏组深度信念网络模型。在MNIST、USPS、ETH-80以及人脸数据集上的识别结果表明,重叠稀疏组深度信念网络具有更高的识别率。