基于SIFT算法的影像匹配实验研究

SIFT算法是目前影像匹配领域的研究热点之一。该算法的主要思想是：在尺度空间中寻找极值点，提取位置、尺度、旋转不变量，这不同于一般的基于灰度的匹配算法，因此SIFT算法的通用性很强。本文对SIFT算法的基本原理进行了介绍，针对其中的重要内容进行了解析，通过后续的编程实验证明，本文论述的要点基本合理。同时，针对SIFT算法的匹配精度问题，本文也做了一些有益的探讨。     

数据挖掘算法在债务管理中的应用

决策树算法是数据挖掘领域的核心分类算法之一，ID3算法镕4是最为经典的决策树算法。本文以ID3教据挖掘算法在债务管理中的应用为例，验证了算法的性能。     

LDPC码的一种高效加权比特翻转译码算法

针对低密度奇偶校验(LDPC)码中加权比特翻转(WBF)译码算法在迭代过程中绝大多数情况都是进行单比特翻转，导致译码效率低并且可能会发生比特翻转“死循环”的现象，提出一种更为高效的加权比特翻转(EWBF)算法。该算法对翻转阈值进行了改进，使得每次迭代能够翻转多个比特，提高译码效率，并且能够避免译码过程出现的翻转“死循环”现象。仿真结果表明，所提译码算法与WBF算法、改进的WBF（MWBF）算法和IMWBF（Improved MWBF）算法相比，平均迭代次数分别降低51.6%~56.2%、49.6%~54.2%和48.1%~51.3%；而在译码性能方面，算法性能接近甚至优于IMWBF算法，当最大迭代次数设定为30次时，相比于IMWBF算法，在误码率为10－4时可获得0.92 dB 的增益。     

数字平台算法歧视定价：私利性与公共性冲突及其监管因应

在算法技术和海量数据的加持下，数字平台实施“大数据杀熟”等算法歧视定价的条件被简化，愈发隐秘而普遍。对于数字平台，算法歧视定价是出于利润最大化目的的私利性商业行为。然而，随着数字平台数据要素积累、算法中性偏离和市场势力扩大，公共性逐渐被私利性侵蚀和异化，造成公共性滥用。在明确数字平台私利性和公共性的基础上，从算法歧视定价类型和平台公共属性表征两个维度具体分析平台公共性偏离。建议以数据保护、算法审查和反垄断监管作为三元路径，推动数字平台公共性回归，规范平台经济健康可持续发展。     

集合等分问题的几种算法策略

将一个集合等分为几个尽可能接近的子集，是一个复杂度为指数数量级的问题，设计有效的算法是让计算机能解决这一问题的关键。论文先提出一种能得到近似解并且高效的启发式算法，然后在启发式算法基础上运用回溯算法，在运算量可自由控制的情况下，使得解的近似度更进一步提高，为有效解决这一问题提出了很好的解决方案。     

NB-IoT系统中窄带物理广播信道的盲检测

在窄带物联网（NB-IoT）系统中，为了正确解调窄带物理广播信道（NPBCH）以获取系统信息，提出了两种NPBCH的盲检测算法，包括常规检测算法和功率检测算法。常规检测算法采用遍历1/2两种发射天线数和8种不同扰码序列的方法进行盲检测，而功率检测算法是在常规检测算法的基础上改进天线端口数的获取方式，主要采用两种天线端口下窄带参考信号（NRS）的功率比值进行判断天线端口数的方法，以降低常规检测算法的计算复杂度。仿真结果表明，当信噪比小于-17 dB时，常规检测算法相比于功率检测算法解调有3~4 dB的增益，检测可靠性能较好；当信噪比大于-17 dB时，两种算法的检测正确率均超过0.98，但功率检测算法较常规检测算法降低了近50%的时间复杂度，更加有利于工程的实践。     

基于压缩感知的红外遥感图像重构算法分析

随着航天遥感技术的飞速发展，遥感图像采集数据耗时长、图像数据量大等问题的出现对采样设备和存储设备提出了更高的性能要求。为了解决以上问题，在气象卫星的红外遥感图像的处理中采用了压缩感知理论。通过Matlab建模和仿真，分析了正交匹配追踪算法、梯度投影算法、子空间追踪算法、平滑l0范数算法的性能，并对大量红外图像以不同的采样率进行采样压缩，然后使用多种重构算法重构图像。对比试验显示，几种算法都能以较低的采样率得到完整的红外图像，但平滑l0范数算法在重构精度和运行时间方面都优于其余几种算法，证明了压缩感知在红外遥感图像的处理中具有较大的实用价值。     

一种增强型冲突分解算法

冲突分解算法是一种能有效改善无线信道多址接入协议的方式。本文对传统的冲突分解算法——树形冲突分解算法和先到先服务冲突分解算法进行了深入研究和仿真，探讨了这两种算法的优点和不足之处，提出了一种增强型的冲突分解算法（Enhanced Splitting Algorithm，ESA）。该算法继承了树形冲突分解算法和先到先服务算法的优点，不仅考虑了碰撞分组产生的时间，还考虑了分组的产生间隔，从而有效地提高了冲突分解算法的性能。仿真结果显示ESA算法是一种可行的算法。     

同步卫星转发器二维时频资源蚁群调度算法

针对地球同步卫星转发器多任务时频资源调度问题，考虑任务执行时间和占用带宽需求，建立了以卫星系统总收益为目标的多约束规划模型，提出了基于任务频率时间窗口更新的蚁群调度算法。该算法综合考虑了任务优先级和时间灵活度，以增强蚁群在状态转移规则下的搜索能力；同时设计了虚拟任务、伪随机状态转移规则和信息素参数，保证算法向最优解逐步收敛。实例仿真表明，该算法相对于传统蚁群算法、遗传算法和启发式算法，在算法结果、寻优能力和稳定性方面具有显著优势。     

子块均点特征分形快速图像压缩编码

分形图像压缩根据图像特有的自相似性，利用压缩仿射变换消除图像数据冗余度，进而实现图像压缩，实现较高的压缩比。然而，分形图像压缩编码具有计算复杂度高、运行时间过长的致命缺点，对于图像信息量巨大的当今社会来说不具有实用性。为解决基本分形压缩编码耗时过长的问题，提出了子块均点特征分形压缩编码算法，利用该算法将基本分形压缩编码的全搜索转为局部搜索，限定搜索范围，减少定义域块的搜索，在客观质量稍作牺牲的基础上加快了编码速度。将所提算法分别与五点和特征算法、1-范数特征算法、欧式比特征算法以及双交叉算法进行比较，仿真结果表明，在时间稍逊的情况下，所提算法在客观质量（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）上更优。     

浅析蚁群算法在优化前向神经网络中的作用

蚁群算法（ant colony algorithm，简称ACA）是一种最新提出的新型的寻优策略，文章尝试将蚁群算法用于三层前向神经网络的训练过程，建立了相应的优化模型，进行了实际的编程计算，并与加动量项的BP算法、演化算法以及模拟退火算法进行比较，结果表明该方法具有更好的全局收敛性，以及对初值的不敏感性等特点。     

蜂窝移动定位系统定位精度提高算法的研究进展

提高蜂窝移动定位系统的定位精度是定位技术在CDMA系统中广泛应用的关键。针对提高移动定位精度算法的研究，分别从基本定位算法、非视距传播误差消除算法、抗多径干扰时延估计和抗多址干扰算法、数据融合定位方法等几个方面进行了详细的分析和讨论，综述了该领域的最新研究进展，提出了自己的观点。最后对移动定位精度提高算法研究的未来进行了展望。     

基于FPGA的高速Viterbi译码器设计与实现

Viterbi算法是卷积码最常用的译码算法，在卷积码约束长度较大，译码时延要求较高的场合，如何实现低硬件复杂度的Viterbi译码器成为新的课题。本文提出新颖的Viterbi路径权重算法、双蝶形译码单元结构、高效的状态度量存储器等技术，使Viterbi算法充分和FPGA灵活原片内存储和逻辑单元配置方法相结合，发挥出最佳效率。用本算法在32MHz时钟下实现的256状态的Viterbi译码器译码速率可达400Kbps以上，且仅占用很小的硬件资源，可以方便地和Furbo译码单元等集成在单片FPGA，形成单片信道译码单元。     

数字经济中的算法治理：美欧路径差异与中国策略

关于数字经济中的算法治理规则，欧盟与美国形成了当前较为典型的两种立法模式。欧盟由于缺乏具有足够国际竞争力的数字企业，因而在算法治理中更加倾向于强调权利保护、境内竞争秩序与社会公共利益维护。美国数字经济发达，且美国宪法传统支持互联网言论自由，因而算法治理规则更加倾向于算法保密。以上差异同样体现在美欧对外缔约当中。《全面与进步跨太平洋伙伴关系协定》(CPTPP)与《美墨加协定》更加强调算法保密与自由竞争，且对政府规制权进行了一系列限制。欧盟FTA缔约当中尤其强调基于竞争秩序的算法治理。我国在数字经济当中的国家利益更加类似于美国，但国内算法治理模式更类似于欧盟。为保证我国算法治理措施合法性不受挑战，我国有必要在投资、服务贸易与政府采购章节谈判时考虑到具有算法治理需求的产业，并将其纳入不符清单；与此同时，CPTPP中“一般例外”与“安全例外”能够提供我国算法安全、算法向善与算法竞争规制的合法性来源。     

基于自适应算法的比特差错率测量方法

比特差错率是衡量数字通信系统传输可靠性的一个主要指标。在数字通信干扰效果研究的基础上，提出的一种测量比特差错率的自适应算法，并进行了仿真。仿真结果表明该算法简单、精确、科学，并满足实时性的要求。     

对抗NLOS误差的TOA/AOA混合无线定位算法

信道的时间和空间的变化所导致的非视距（NLOS）传输是移动定位技术面临的巨大困难。为此，利用蜂窝网络的结构、信号到达时间（TOA）以及信号到达角度（AOA）提出了一种TOA／AOA混合定位算法，有效地解决了这一问题。研究了算法在不同类型NLOS误差下的表现，结果表明该算法能够有效地降低NLOS误差的影响，定位精度比其它算法有显著提高，而且在不同分布的NLOS误差下表现稳定。     

基于嵌套张量模型的MIMO中继系统组合接收算法

目前在单向双跳多输入多输出（MIMO）中继系统中，基于嵌套张量模型的接收算法主要采用单步交替最小二乘（ALS）和KRF（Khatri-Rao Factorization）算法。在时变信道且实时性要求较高场景下，计算复杂度高是制约其应用的主要因素。为此，在对单向双跳MIMO中继系统建模基础上，提出了基于嵌套张量模型的双步组合接收算法。该算法通过对接收的数据张量进行重建，将符号估计和信道估计分离，充分利用ALS和KRF的算法优势，有效降低了计算复杂度。同时，对算法的可辨识性进行了分析。仿真结果表明，该算法保持了与传统嵌套PARAFAC的最小二乘（Nested PARAFAC ALS）算法的相同估计性能，在源天线个数变化时，计算复杂度降低了80%以上；在中继天线个数变化时，计算复杂度降低了50%以上。     

一种简化的拟蒙特卡洛-高斯粒子滤波算法

提出了一种简化的拟蒙特卡洛-高斯粒子滤波（QMC-GPF）算法（SQMC-GPF）,以解决将QMC方法应用于GPF时计算复杂度高、运算量大的问题。该算法中，在连续的迭代滤波过程开始之前，首先利用QMC采样产生单位拟高斯分布粒子集，然后用其线性变换产生GPF算法中需要的高斯分布粒子集，省去了重新进行QMC采样步骤。该算法简化了新粒子集的产生过程，减少了运算量和滤波时间，增强了算法的实时性。将粒子滤波算法（PF）、GPF 算法、QMC-GPF算法和SQMC-GPF算法用于单变量非静态增长模型（UNGM）和二维纯角度跟踪模型（BOT）的仿真结果表明，SQMC-GPF算法的滤波性能与QMC-GPF算法的滤波性能相近，但有更为明显的速度优势，具有重要的实际应用价值。     

Ad hoc网络中基于多波束天线的集中式低时延调度算法

UxDMA算法是一种高效的集中式算法，是用于时分多址、频分多址和码分多址信道分配的统一算法。在UxDMA的基础上，利用多波束天线的多波束形成能力，针对低时延定向ad hoc网络提出了一种集中式调度算法——CLSM(Centralized Low-delay Scheduling Algorithm Based on Multi-beam Antennas)。CLSM通过不同时延等级限制的报文来比较着色后发送链路的优先级，优先选择高优先级链路传输。通过仿真验证了CLSM的性能：与UxDMA相比，该算法在多时延限制的发送端调度中表现出了更好的吞吐量和时延性能。     

一种低复杂度的LDPC码迭代译码算法

在LDPC码的译码算法中，和积算法性能最优但复杂性较高，最小和算法实现简单但性能与和积算法相差较多。针对这一性能与复杂度的矛盾，带有修正项的最小和算法成为研究的热点问题。文中基于一种性能与和积算法接近的修正最小和算法进行研究，对修正项的修正方式进行了简化，简化后的算法在性能上与和积算法仍非常接近，实现复杂度却比原修正最小和算法有明显的降低。