目标边界约束下基于自适应形态学特征轮廓的高分辨率遥感影像建筑物提取

基于Louvain启发式算法的SDN多控制器布局。

有限的能量是水下传感器网络（UWSN）的挑战。 为了解决UWSN中的能源问题，本文提出了一种新的能源意识。 路由算法，称为基于节能矢量的转发协议（ES-VBF）。 新路由协议的主要目的是节省能源。 ESVBF 同时考虑剩余能量和定位信息在计算期望因子时。 通过仿真表明，ES-VBF 该算法增加了残差能量，减小了均方误差值，并且延长网络的寿命而不会降低数据包的接收率（PRR）显然。 ### ES-VBF：节能路由协议 #### 摘要与背景 随着技术的进步与应用需求的增长，水下传感器网络（UWSN）逐渐成为研究热点。这类网络在海洋监测、环境测量、灾害预警等方面展现出巨大潜力。然而，由于水下环境的特殊性，如信号传输的高延迟、高衰减及受限带宽等特性，使得UWSN面临诸多挑战。其中，最为关键的问题之一就是节点能量的有限性。 #### ES-VBF协议介绍 为解决这一问题，Bo Wei等人提出了名为“基于节能矢量的转发协议”（ES-VBF）的新路由算法。该协议的主要目标在于提高网络的整体能效，即通过优化数据包的传输路径来最大化剩余能量并延长整个网络的生命周期。ES-VBF协议在计算期望因子时不仅考虑了节点的剩余能量，还融入了定位信息作为参考因素，从而实现了更为精细的能量管理策略。 #### 工作原理 1. **能量感知机制**：在UWSN中，每个节点的能量都是有限的，因此必须高效利用这些资源。ES-VBF协议通过实时监控节点状态，评估其剩余能量水平，从而决定哪些节点应该被用于数据转发。这有助于避免低电量节点过早耗尽能量，确保网络的长期稳定运行。 2. **位置信息集成**：除了能量状况外，节点的位置信息对于选择最优传输路径也至关重要。ES-VBF算法综合考虑了节点的位置坐标及其相对目标节点的距离，通过这种方式可以减少不必要的跳转次数，进一步节约能量消耗。 3. **期望因子计算**：为了实现上述目标，ES-VBF引入了一个新的计算指标——期望因子。这个因子结合了节点的剩余能量和位置信息，用以评估各个节点作为转发候选人的适宜程度。期望因子较高的节点将更有可能被选中进行数据包的转发。 4. **模拟验证**：研究团队通过一系列仿真实验验证了ES-VBF协议的有效性。实验结果显示，采用ES-VBF后，网络中的残留能量明显增加，均方误差值显著下降，同时网络寿命得以延长，而这些改善并未显著降低数据包的接收率（PRR）。 #### 应用场景 - **海洋环境监测**：通过对海洋温度、盐度等参数的持续监测，帮助科学家更好地理解海洋生态系统的动态变化。 - **资源勘探**：在深海油气勘探或矿产资源调查中，UWSN能够提供精确的数据支持。 - **安全监控**：在军事或民用领域，如港口安全、非法捕鱼活动的监测等方面发挥重要作用。 #### 结论 ES-VBF是一种专门为水下传感器网络设计的节能路由协议。通过有效地整合节点的剩余能量和位置信息，在保证数据传输效率的同时，最大限度地延长了网络的工作时间。该研究成果为UWSN的实际部署提供了重要的理论基础和技术支持，有望推动这一领域向着更加高效、可持续的方向发展。未来的研究可以进一步探索如何在不同应用场景下优化ES-VBF算法的表现，以及如何与其他节能技术相结合以应对更多复杂挑战。

本文介绍了一种新型的双频圆极化微带接收天线(rectenna)，用于2.45 GHz和5.8 GHz无线功率传输(WPT)。作者们通过引入一种T型馈电线和一个圆环槽来阻挡二次谐波，同时该圆环槽作为缺陷接地结构(DGS)使用，以此来增强rectenna的性能。此外，使用了一种紧凑型直流通路滤波器，以平滑输出直流电。仿真结果表明，对于2.45 GHz和5.8 GHz的WPT应用，能量转换效率分别达到了75.6%和71.4%。 知识点一：圆极化天线 圆极化天线是一种电磁波辐射器，它能够发射或接收具有圆极化特性的电磁波。圆极化是一种特定的极化状态，与线性极化相对，它可以接收不同极化方向的信号，对于多路径反射和衰减具有更好的抗干扰能力。 知识点二：无线功率传输(WPT) 无线功率传输技术是利用电磁场来传输能量，无需通过物理介质。在无线通信、无线充电等领域，WPT提供了一种便利的供电或能量补充方式。 知识点三：双频天线 双频天线能够同时或在两个不同的频段上工作。在本文中，提出的天线设计需要同时适用于2.45 GHz和5.8 GHz两个频段，这在无线技术领域中是很常见的需求，因为不同的频率具有不同的应用背景和特性。 知识点四：缺陷接地结构(DGS) 缺陷接地结构通常用于天线设计中，以改善带宽、天线效率和反射损耗等性能。在本文中，圆环槽的使用就是作为DGS的应用例子，它优化了天线的性能。 知识点五：谐波抑制 在无线功率传输中，为了防止谐波影响系统性能，经常需要采取措施抑制二次谐波等有害信号。本文使用T型馈电线和圆环槽来阻挡这些谐波，保证了.rectenna的正常工作。 知识点六：整流器 整流器是将射频信号转换为直流电的关键组件，它在rectenna中起着至关重要的作用。为了提高rectenna性能，作者设计了一种紧凑型直流通路滤波器，帮助平滑输出的直流电，从而提高整体转换效率。 知识点七：转换效率 在无线功率传输系统中，转换效率是一个衡量rectenna性能的重要指标，它表示从射频能量转换到直流能量的效率。本文提到的转换效率分别为75.6%和71.4%，说明该设计在两个频率点上都具有良好的性能表现。 知识点八：研究论文的结构 一般研究论文的结构包括摘要、引言、方法、结果、讨论和结论等部分。本文摘要是对研究工作的高度概括，引言部分通常会介绍研究的背景和意义，方法部分阐述了研究的理论基础和实验设计，结果部分呈现了通过实验或模拟得到的数据，讨论部分对比分析了结果与预期目标的差异以及可能的原因，最后的结论部分则总结全文并提出未来的展望。 通过上述分析，本文详细讨论了一种用于2.45和5.8 GHz双频无线功率传输的圆极化rectenna的设计和实现，该设计考虑了性能优化、谐波抑制以及效率提升等关键问题。通过特定的设计技术，如引入缺陷接地结构和紧凑型直流通路滤波器，成功地将能量转换效率提升到了75.6%和71.4%的高水平。这项研究展示了天线设计领域中对于高频无线功率传输技术的深入探索及其应用前景。

维吾尔语识别技术目前的研究状况、相关技术的发展历程和趋势、以及开放性基准数据库的建立对科研工作的重要性是本文讨论的重点内容。 研究者们发现在维吾尔语识别领域中，已开展的研究相对较少。即便是已有的研究，很多情况下，研究者通常会收集小规模的语音数据库，并基于自己的私有数据发布研究成果，这种情况导致了“闭门造车”的评估模式，从而使得多数公开文献的可信度受到质疑。为了解决这一问题，本文发布了一个开放的免费语音数据库THUYG-20SRE和针对维吾尔语说话者识别的基准（Benchmark），该基准涉及了各种训练、注册和测试条件下的识别任务。研究者提供了数据库和基准的详细描述，并使用Kaldi工具包构建了一个基于i-vector的基线系统。 语音识别技术主要分为说话者识别（Speaker Recognition, SR）和语言识别（Language Recognition）。说话者识别的任务是通过语音输入验证一个人所声称的身份。早期的主流技术是高斯混合模型-通用背景模型（Gaussian Mixture Model-Universal Background Model, GMM-UBM）方法，而目前最先进的技术是i-vector方法。美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）组织了一系列的说话者识别评估（Speaker Recognition Evaluation, SRE），这些评估为研究人员提供了标准的数据库和评估协议。这些评估标准极大地推动了说话者识别技术的发展。经过十年的研究，目前的说话者识别系统已经取得了相对令人满意的表现。 尽管在NIST SRE中取得了显著的进步，但在维吾尔语说话者识别领域依然鲜有研究。在为数不多的研究中，大多数工作只是对已经过时的GMM-UBM框架做了一些小的修改。因此，本文的工作重点在于建立一个开放和免费的数据库和基准，来鼓励和推动这一领域的研究工作。 除此之外，本文还介绍了维吾尔语数据库THUYG-20的背景。THUYG-20是近期发布的一个语音语料库，本文的数据库就是基于此语料库建立的。通过这种方式，研究者们能够在一个共享的环境中测试和比较不同的说话者识别技术。 此外，本文还强调了开源数据库和基准的建立对科研工作的重大意义。共享的数据库和标准化的评估协议不仅可以提高研究成果的可信度，还可以促进全球研究者之间的合作，从而加速技术创新和突破。 通过建立THUYG-20SRE数据库和说话者识别的基线系统，本文为维吾尔语说话者识别研究提供了一个新的研究平台。该系统基于Kaldi工具包，这是一个广泛使用的语音识别工具包，它包含了大量的语音识别算法和实用工具，能够让研究人员更容易地实现和测试自己的想法。 本文提到了美国国家标准与技术研究院组织的一系列说话者识别评估活动，这些评估活动提供了标准化的基准，使得研究人员可以对自己的工作进行评估，并与他人进行比较。这些评估活动大大推动了说话者识别技术的发展，并且在说话者识别领域内形成了一个评估标准。这一标准不仅促进了技术的发展，也提升了研究工作的质量。 本文针对维吾尔语说话者识别领域建立了一个开放免费的基准数据库和评估基准，这一举措对于推动该领域的研究和技术进步具有重要的意义，同时也为未来的研究提供了新的平台和方向。

MIMO雷达是一种多输入多输出雷达系统，它利用多个发射和接收天线来提高雷达系统的性能。MIMO雷达在测量目标的波达方向（DOA）方面具有显著的优势，特别是在多径环境下，能够有效区分直接信号和反射信号。多径效应是指雷达信号在传播过程中遇到障碍物后反射，形成多条路径到达接收点，这些路径的信号可能相互干涉，造成信号质量的波动。在多径环境中准确估计目标的DOA对于雷达系统来说是一个重要的技术挑战。 针对这一挑战，本文提出了基于双向空间平滑的样本复用MIMO雷达低角多径目标DOA估计算法。该算法基于MIMO雷达四路径回波信号模型，通过匹配滤波技术对接收信号进行处理，得到一个虚拟阵列，即等效的阵列接收数据。这种方法的优点在于可以利用MIMO雷达波形分集的特性，有效降低由多径效应引起的波达方向估计误差。 虚拟阵列的构建利用了MIMO雷达的空间分集能力，通过合成虚拟阵元来增加阵列的有效孔径，从而改善波达方向估计的性能。在虚拟阵列的基础上，算法实施了行列复用技术，即同时对虚拟阵列进行横向和纵向的空间平滑处理。这种双向空间平滑的做法可以进一步减少多径效应带来的干扰，提高低信噪比条件下的DOA估计精度。 空间平滑是一种有效的信号处理技术，主要用来抑制阵列信号中由于相干噪声引起的估计误差。在MIMO雷达系统中，空间平滑通过构造一个新的信号协方差矩阵来实现对信号的处理，该矩阵可以通过对原始数据进行加权平均得到，从而使原本因多径效应而相干的信号变得不相干，削弱或去除这些相干噪声的影响。 文章中提到的M-S-S MUSIC算法是一种常用的波达方向估计算法，它基于信号的特征结构，并利用子空间技术来估计目标方向。然而，该算法在低信噪比环境下性能会有所下降。本研究的算法通过空间平滑有效提高了DOA估计的精度，特别是在信噪比小于-12dB的恶劣环境下，能够将均方根误差平均减小1度，显示了显著的性能优势。 关键词中提及的“MIMO雷达”、“多径”、“波达方向估计”和“空间平滑”是雷达信号处理领域的专业术语，反映了本文算法所涉及的核心技术和应用场景。MIMO雷达的应用主要是在无线通信和雷达系统中，利用空间分集提高系统的性能；多径分析则是在雷达和通信信号处理中必须考虑的环境因素；波达方向估计是雷达系统对目标进行定位和跟踪的重要依据；空间平滑技术在雷达信号处理中具有减少干扰、增强信号处理能力的作用。 文章的研究成果对于雷达系统设计、信号处理算法开发以及多径环境下的目标定位等方面都具有重要的理论和实际应用价值。通过改善DOA估计精度，可以有效提升雷达系统的性能，特别是在复杂电磁环境下，对于提高目标检测、跟踪和识别能力具有重要的意义。

本文探讨了改进的切比雪夫式方法在求解非线性方程中的收敛性问题。该方法是针对在Banach空间中定义的第三阶Fréchet可微算子，具有四阶收敛性。文章的主要内容和知识点包括以下几个方面： 文章介绍了非线性方程的定义，即形式为F(x)=0的方程，其中F为在Banach空间X的凸子集Ω上定义的第三阶Fréchet可微算子，且其值域在另一个Banach空间Y中。这类方程广泛出现在科学和工程问题中。 对于这类问题，迭代方法经常被用来寻找方程的解。最著名的迭代方法是牛顿法，其迭代公式为xn+1=xn−F'(xn)−1F(xn)，其中F'(xn)表示在点xn处的F的导数。牛顿法具有二次收敛性，但并不总是保证找到解或者收敛。 文章接着介绍了一种改进的切比雪夫式方法，并证明了其存在唯一性定理以及给出了先验误差界限，从而展示了该方法的R-阶收敛性。这里的R-阶收敛性指的是在求解非线性方程时，迭代方法迭代次数与误差之间的关系，它是评估迭代算法性能的一个重要指标。 文章还分析了该方法的半局部收敛性。半局部收敛性是指算法在某一个邻域内对初始猜测值的选择具有一定的容忍度，使得算法可以保证收敛到方程的解。 此外，文章还对该方法的局部收敛性进行了分析，进一步明确了算法的收敛行为。局部收敛性是指算法在方程解的某个邻域内迭代始终收敛到该解的性质。 文章通过非线性积分方程的数值应用实例，展示并验证了所提出方法的有效性。这个应用实例说明了如何将所提出的改进切比雪夫式方法应用到实际问题中，并通过数值实验来验证理论结果。 在研究方法上，文章采用的主要化函数方法来研究Banach空间中的非线性方程求解问题，利用主要化函数来分析迭代方法的半局部收敛性。这种方法本质上是通过构造一个适当的函数来控制迭代序列的行为，从而确保算法的收敛性。 文章的结论部分强调了改进切比雪夫式方法在高阶收敛性方面的优势，并指出了未来研究可能的方向，如将该方法推广到更广泛的非线性问题领域以及进一步提高计算效率。 整体而言，本文在理论上深入探讨了改进切比雪夫式方法的收敛性，并通过实际应用实例证明了理论的实用性和有效性。研究成果对于求解非线性方程具有重要意义，并可能在相关学科领域带来新的研究动向。同时，文章的发表也得到了来自中国国家自然科学基金委员会等多个基金的资助，显示了该研究领域的活跃和重要性。

全球金融体系可以表示为一个大型复杂网络，其中银行、对冲基金和其他金融机构通过有形和无形的金融联系相互联系。 最近，人们对可能导致该网络崩溃的机制的理解给予了很多关注。 当现有的金融联系从分散风险的手段转变为跨金融机构传播风险的渠道时，就会发生这种情况。 在这篇评论文章中，我们总结了金融系统性风险建模的最新进展。 我们特别关注网络方法，例如由于双边风险或重叠投资组合导致的违约级联模型，我们还报告了关于银行间网络经验结构的最新发现。 当前的评论提供了一个新出现的跨学科领域的景观，这些领域位于网络科学、物理学、工程学、经济学和生态学等多个学科的交叉点。

可见光通信（Visible Light Communication，VLC）是一种利用可见光频谱进行数据传输的技术。由于可见光通信具有支持通信和照明同时进行的能力，因此被认为是一种在地下矿井等复杂环境中实现有效通信的潜在接入技术。地下矿井环境不仅狭窄且复杂，而且在安全性和可靠性方面有着极高的要求。因此，准确地对VLC系统的信道特性进行建模，对于设计和评估VLC系统性能至关重要。 在地下矿井中，可见光通信面临着与其他环境不同的独特挑战。由于矿井内部复杂的空间结构和各种干扰的存在，VLC信道的路径损耗特性和时延扩散特性需要详细研究。路径损耗指的是信号在传输过程中由于传播距离和障碍物等因素造成的信号强度衰减。时延扩散描述的是信号在不同路径上传播到达接收端的到达时间差异，它会影响信号的接收质量。 本文介绍了一种专门针对地下矿井环境的可见光通信路径损耗信道模型。该模型基于递归信道模型，并通过考虑矿井巷道和工作面环境中的三种不同轨迹来确定路径损耗指数。考虑到不同数量的发射器，文中研究了视距（Line-of-Sight，LoS）和非视距（Non-Line-of-Sight，NLoS）两种通信场景。研究结果表明，在应用曲线拟合技术时，路径损耗在对数域上表现为线性行为。进而，导出了路径损耗与距离关系的表达式，并研究和分析了均方根（Root Mean Square，RMS）时延扩散。 在地下矿井可见光通信中，路径损耗信道模型的准确建立对于通信系统的设计和性能评估极为重要。路径损耗模型可以基于不同的传输环境和条件，通过测量和仿真等方法得到。在模型的建立过程中，需要考虑多种因素，如发射器和接收器的高度、矿井内障碍物的存在、以及光线在不同介质中的反射和散射等。 此外，研究还涉及到了时延扩散问题，即信号经过多个路径传输后到达接收端的时差问题。时延扩散对通信系统同步和信号重建至关重要，较大的时延扩散会导致信号失真和通信质量下降。通过分析RMS时延扩散，可以为设计通信系统提供依据，以优化系统参数，减少时延扩散带来的负面影响。 在地下矿井通信中，可见光通信系统不仅可以提供数据通信，还能作为照明设备，这为矿井通信提供了一种新的视角。由于矿井中存在有毒气体和尘埃，这要求通信系统必须具备高可靠性和稳定性。此外，可见光通信还具有安全性高的特点，因为它利用的是不可见光谱之外的频段，与无线电波通信相比，可见光通信的信号不会穿透矿井壁，降低了在其他区域产生干扰的风险。 地下矿井可见光通信的路径损耗信道模型的研究是实现地下矿井内通信系统设计与性能评估的关键。通过精确的信道建模，可以更好地理解地下矿井中可见光通信的物理传播现象，从而设计出更加稳定可靠的通信系统，满足矿井内通信对安全性和可靠性的严格要求。随着技术的不断发展，可见光通信在地下矿井中的应用将越来越广泛，对于提高矿井作业效率、保障矿工安全具有重要的意义。

社会情感挖掘是一个涉及自然语言处理、情感分析和数据挖掘的交叉学科研究领域。近年来，随着社交媒体用户的迅速增长，社交媒体上出现了大量的带有情感标签的短文本。这些短文本不仅包含了用户对社会事件或企业产品的丰富情感和意见，而且对政府和企业制定决策具有参考价值。因此，对社交媒体语料进行社会情感挖掘变得尤为重要。 在情感挖掘模型中，主要有基于统计的方法和基于图的方法两大类。基于统计的方法中，尤其是以隐含狄利克雷分配（LDA）为基础的情感主题模型（如Emotion Topic Model，ETM）最为流行。然而，这些模型普遍面临着诸如准确率低、可解释性差的问题，原因在于它们仅仅考虑了社交媒体语料中的“词袋”模式或情感标签。 为了解决这些问题，本文提出了一种基于LDA的语义情感主题模型（Semantic Emotion-Topic Model，SETM），该模型将情感标签与词汇间的相互关系结合起来，以提高社会情感挖掘结果的检索性能。在SETM模型中，考虑了四个因素对模型性能的影响：关联关系、计算时间、主题数量和语义可解释性。 实验结果表明，提出的SETM模型在准确性上达到了0.750，相比ETM模型的0.606、多标签监督主题模型（MSTM）的0.663和情感潜在主题模型（SLTM）的0.680都有显著的提高。此外，在通过限制词频来降低计算时间后，模型的计算时间减少了87.81%，而准确性为0.703，与上述基线方法的0.501、0.648和0.642相比，依然保持了较高水平。因此，本文提出的模型在社会情感挖掘领域展现了广泛的应用前景。 值得注意的是，研究者们在进行社会情感挖掘时，不仅要关注模型的性能，还要考虑实际应用中的效率问题。模型的计算复杂度和运行时间对于实时处理大量社交媒体数据来说，是一个重要的考量因素。本研究通过限制词频来降低计算时间的方法，不仅提高了模型效率，而且在保证较高准确性的基础上，也为其在实际场景中的应用铺平了道路。 在未来的研究中，如何进一步提高情感模型的准确性，同时降低其对计算资源的要求，是该领域的重要研究方向之一。此外，随着深度学习技术的发展，如何结合深度学习方法来改进现有的情感挖掘模型，也是一个值得探索的领域。深度学习提供了强大的特征提取能力，这可以用于捕捉更为复杂的文本特征，从而进一步提升情感挖掘的性能。