In this paper,the application of an algorithm for precipitation retrieval based on Himawari-8 (H8) satellite infrared data is studied.Based on GPM precipitation data and H8 Infrared spectrum channel brightness tempera...In this paper,the application of an algorithm for precipitation retrieval based on Himawari-8 (H8) satellite infrared data is studied.Based on GPM precipitation data and H8 Infrared spectrum channel brightness temperature data,corresponding "precipitation field dictionary" and "channel brightness temperature dictionary" are formed.The retrieval of precipitation field based on brightness temperature data is studied through the classification rule of k-nearest neighbor domain (KNN) and regularization constraint.Firstly,the corresponding "dictionary" is constructed according to the training sample database of the matched GPM precipitation data and H8 brightness temperature data.Secondly,according to the fact that precipitation characteristics in small organizations in different storm environments are often repeated,KNN is used to identify the spectral brightness temperature signal of "precipitation" and "non-precipitation" based on "the dictionary".Finally,the precipitation field retrieval is carried out in the precipitation signal "subspace" based on the regular term constraint method.In the process of retrieval,the contribution rate of brightness temperature retrieval of different channels was determined by Bayesian model averaging (BMA) model.The preliminary experimental results based on the "quantitative" evaluation indexes show that the precipitation of H8 retrieval has a good correlation with the GPM truth value,with a small error and similar structure.展开更多
在定位请求服务中,如何保护用户的位置隐私和位置服务提供商(Localization service provider,LSP)的数据隐私是关系到WiFi指纹定位应用的一个具有挑战性的问题。基于密文域的K-近邻(K-nearest neighbors,KNN)检索,本文提出了一种适用于...在定位请求服务中,如何保护用户的位置隐私和位置服务提供商(Localization service provider,LSP)的数据隐私是关系到WiFi指纹定位应用的一个具有挑战性的问题。基于密文域的K-近邻(K-nearest neighbors,KNN)检索,本文提出了一种适用于三方的定位隐私保护算法,能有效提升对LSP指纹信息隐私的保护强度并降低计算开销。服务器和用户分别完成对指纹信息和定位请求的加密,而第三方则基于加密指纹库和加密定位请求,在隐私状态下完成对用户的位置估计。所提算法把各参考点的位置信息随机嵌入指纹,可避免恶意用户获取各参考点的具体位置;进一步利用布隆滤波器在隐藏接入点信息的情况下,第三方可完成参考点的在线匹配,实现对用户隐私状态下的粗定位,可与定位算法结合降低计算开销。在公共数据集和实验室数据集中,对两种算法的安全、开销和定位性能进行了全面的评估。与同类加密算法比较,在不降低定位精度的情况下,进一步增强了对数据隐私的保护。展开更多
位置隐私和查询内容隐私是LBS兴趣点(point of interest,简称POI)查询服务中需要保护的两个重要内容,同时,在路网连续查询过程中,位置频繁变化会给LBS服务器带来巨大的查询处理负担,如何在保护用户隐私的同时,高效地获取精确查询结果,...位置隐私和查询内容隐私是LBS兴趣点(point of interest,简称POI)查询服务中需要保护的两个重要内容,同时,在路网连续查询过程中,位置频繁变化会给LBS服务器带来巨大的查询处理负担,如何在保护用户隐私的同时,高效地获取精确查询结果,是目前研究的难题.以私有信息检索中除用户自身外其他实体均不可信的思想为基本假设,基于Paillier密码系统的同态特性,提出了无需用户提供真实位置及查询内容的K近邻兴趣点查询方法,实现了对用户位置、查询内容隐私的保护及兴趣点的精确检索;同时,以路网顶点为生成元组织兴趣点分布信息,进一步解决了高强度密码方案在路网连续查询中因用户位置变化频繁导致的实用效率低的问题,减少了用户的查询次数,并能确保查询结果的准确性.最后从准确性、安全性及查询效率方面对本方法进行了分析,并通过仿真实验验证了理论分析结果的正确性.展开更多
图像特征匹配是基于内容的图像检索(Content-based image retrieval,CBIR)实现的一个关键环节,而图像特征的匹配主要依赖于图像特征之间的相似度测量。为了提高CBIR的检索性能,本文提出了一种有效的相似度测量方法——基于图像k近邻的...图像特征匹配是基于内容的图像检索(Content-based image retrieval,CBIR)实现的一个关键环节,而图像特征的匹配主要依赖于图像特征之间的相似度测量。为了提高CBIR的检索性能,本文提出了一种有效的相似度测量方法——基于图像k近邻的相似度测量(Similarity measure based on k-nearest neighbors of images,SBkNN)方法。在该方法中,查询图像与被检索图像的相似度通过计算这两幅图像属于同一语义(无论是哪种语义)种类的联合概率来衡量,而此概率可分别通过分析这两幅图像与各自近邻图像的距离得到。最后利用Corel5k数据集对本文所提出的SBkNN方法和传统的相似度测量方法进行了对比。实验结果表明,在CBIR中使用本文提出的SBkNN方法,有效地提高了CBIR的检索性能。展开更多
基金Supported by National Natural Science Foundation of China(41805080)Natural Science Foundation of Anhui Province,China(1708085QD89)+1 种基金Key Research and Development Program Projects of Anhui Province,China(201904a07020099)Open Foundation Project Shenyang Institute of Atmospheric Environment,China Meteorological Administration(2016SYIAE14)
文摘In this paper,the application of an algorithm for precipitation retrieval based on Himawari-8 (H8) satellite infrared data is studied.Based on GPM precipitation data and H8 Infrared spectrum channel brightness temperature data,corresponding "precipitation field dictionary" and "channel brightness temperature dictionary" are formed.The retrieval of precipitation field based on brightness temperature data is studied through the classification rule of k-nearest neighbor domain (KNN) and regularization constraint.Firstly,the corresponding "dictionary" is constructed according to the training sample database of the matched GPM precipitation data and H8 brightness temperature data.Secondly,according to the fact that precipitation characteristics in small organizations in different storm environments are often repeated,KNN is used to identify the spectral brightness temperature signal of "precipitation" and "non-precipitation" based on "the dictionary".Finally,the precipitation field retrieval is carried out in the precipitation signal "subspace" based on the regular term constraint method.In the process of retrieval,the contribution rate of brightness temperature retrieval of different channels was determined by Bayesian model averaging (BMA) model.The preliminary experimental results based on the "quantitative" evaluation indexes show that the precipitation of H8 retrieval has a good correlation with the GPM truth value,with a small error and similar structure.
文摘在定位请求服务中,如何保护用户的位置隐私和位置服务提供商(Localization service provider,LSP)的数据隐私是关系到WiFi指纹定位应用的一个具有挑战性的问题。基于密文域的K-近邻(K-nearest neighbors,KNN)检索,本文提出了一种适用于三方的定位隐私保护算法,能有效提升对LSP指纹信息隐私的保护强度并降低计算开销。服务器和用户分别完成对指纹信息和定位请求的加密,而第三方则基于加密指纹库和加密定位请求,在隐私状态下完成对用户的位置估计。所提算法把各参考点的位置信息随机嵌入指纹,可避免恶意用户获取各参考点的具体位置;进一步利用布隆滤波器在隐藏接入点信息的情况下,第三方可完成参考点的在线匹配,实现对用户隐私状态下的粗定位,可与定位算法结合降低计算开销。在公共数据集和实验室数据集中,对两种算法的安全、开销和定位性能进行了全面的评估。与同类加密算法比较,在不降低定位精度的情况下,进一步增强了对数据隐私的保护。
文摘位置隐私和查询内容隐私是LBS兴趣点(point of interest,简称POI)查询服务中需要保护的两个重要内容,同时,在路网连续查询过程中,位置频繁变化会给LBS服务器带来巨大的查询处理负担,如何在保护用户隐私的同时,高效地获取精确查询结果,是目前研究的难题.以私有信息检索中除用户自身外其他实体均不可信的思想为基本假设,基于Paillier密码系统的同态特性,提出了无需用户提供真实位置及查询内容的K近邻兴趣点查询方法,实现了对用户位置、查询内容隐私的保护及兴趣点的精确检索;同时,以路网顶点为生成元组织兴趣点分布信息,进一步解决了高强度密码方案在路网连续查询中因用户位置变化频繁导致的实用效率低的问题,减少了用户的查询次数,并能确保查询结果的准确性.最后从准确性、安全性及查询效率方面对本方法进行了分析,并通过仿真实验验证了理论分析结果的正确性.
文摘图像特征匹配是基于内容的图像检索(Content-based image retrieval,CBIR)实现的一个关键环节,而图像特征的匹配主要依赖于图像特征之间的相似度测量。为了提高CBIR的检索性能,本文提出了一种有效的相似度测量方法——基于图像k近邻的相似度测量(Similarity measure based on k-nearest neighbors of images,SBkNN)方法。在该方法中,查询图像与被检索图像的相似度通过计算这两幅图像属于同一语义(无论是哪种语义)种类的联合概率来衡量,而此概率可分别通过分析这两幅图像与各自近邻图像的距离得到。最后利用Corel5k数据集对本文所提出的SBkNN方法和传统的相似度测量方法进行了对比。实验结果表明,在CBIR中使用本文提出的SBkNN方法,有效地提高了CBIR的检索性能。
