PanoSim-ADAS传感模型介绍

PanoSim-ADAS传感模型介绍

背景

未来，随着各项ADAS新法案的诞生，车辆上的标配传感器会越来越多。举例来说，倒车影像现在就成了美国新车的强制装备。此外，各大机构、主机厂越来越严格的碰撞测试和ADAS测试也让越来越多的用户开始习惯在车辆上搭载这些汽车电子产品。

自动泊车、高速自适应巡航和紧急自动刹车等智能辅助驾驶功能以及备受瞩目的无人驾驶技术都非常依赖传感器，因此车上的传感器不但要多，还要能正确使用。给车辆安装这些独立系统后，司机就能获知更多信息，车辆也能实现少数自动驾驶功能。

各大机构、主机厂等对虚拟传感器模拟仿真越来越重视，传感器模拟仿真技术应运而生。简介

PanoSim具备独立的传感器仿真模块，可以对传感器进行单独高效的测试，也可以多传感融合测试，并联合车辆动力学模型、场景模型进行高精度传感环境模拟仿真，为各大机构、主机厂提供多种ADAS传感运用方案，保证研发效率以及实用运用。

PanoSim提供激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、真值传感、无线通讯、鱼眼像机、针孔像机、双目像机等传感器。传感器采用几何建模+物理建模相结合的混合建模方式，能够输出传感原始数据和目标数据。用户可在车辆模型任意位置安装传感器，并设置其物理属性如雷达的照射开度、功率衰减、频率、角度和有效距离等。

PanoSim传感配置界面

功能运用

●摄像头算法开发测试应用

●雷达算法开发测试应用

●多传感信号融合以及算法开发测试应用

●雷达/摄像头在环测试设备集成

PanoSim-ADAS传感模型通过结合视觉传感器模型可以直接输出仿真结果，可以为对比真实传感数据、传感算法应用、传感器数据融合算法开发等提供数据支持提高传感数据的置信度。

模型介绍

雷达模型

PanoSim雷达模型包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达，是基于几何建模与物理建模相结合的混合建模方法，建立了基于回波信号的雷达物理建模方法，较为逼真地模拟了雷达的探测机理（而不是雷达的物理结构），并能反映环境对雷达探测信号传播的影响（噪声、杂波等干扰和衰减）模型精度较高，实时性较好。雷达模型支持设置雷达功率衰减、RCS估算等物理特性，克服了传统方法的RCS值获取难，准确度无法保证问题。

车载雷达几何模型RCS估算

?雷达模型性能：

1)真实的模拟雷达探测机理

2)扫描实际形状，反馈RCS估算

3)考虑雷达遮挡情况

4)模拟对环境的功率衰减

5)支持波能量散射图

?雷达模型的应用

基于超声波雷达的自动泊车应用研究

真值传感

PanoSim提供真值传感器，真值传感器为每个像素提供一个深度值的“摄像机图像”。可以用于地面真实数据输出、提供最精准的车道线标志信息、像机输入的对象检测算法的参考、校准车道识别算法、快速生成LDW/LKA算法的输入。目前支持对车道标记、道路边界、目标、交通标志、地图的真值输出，仿真结束后生成真值对比报告。

?可输出的信号：

1)车道线的绝对位置；

2)传感器扫描中心的车道线距离；

3)可视化车道或路边线的标记的颜色，标签，宽度，长度和间距；

4)相机参考图像。

智能标志牌真值传感

V2X无线通信

V2X使得车与车、车与基站、基站与基站之间能够通信，从而获得实时路况、道路信息、行人信息等一系列交通信息，从而提高驾驶安全性、减少拥堵、提高交通效率、提供车载娱乐信息等。

不同于像机和雷达，通信是协作式传感器，其性能严重地依赖交通流量，实际的场地测试不易体现各种交通密度对通信的影响，通信性能十分依赖于各种噪声，场地测试无法定量化控制噪声的水平；通信性能还与道路环境密切相关，例如建筑物密集程度、障碍物遮挡等，场地测试不易覆盖各种工况。

PanoSim提供了V2X车载无线通信传感器，通过自定义应用层协议在仿真建模车载天线中模拟车载无线通信的使用性能，检测多个通信性能指标受路由算法、通信范围、处理速率、移动速度等各种关键因素的组合影响，具有仿真精度高、模块化、综合仿真效率和效果最优等特点。

?V2X具体特性：

1)自定义通信协议，获取协议信息

2)仿真精度高

3)联合Matlab/Simulink对通信数据进行算法控制

车队V2X无线通讯

像机模型

PanoSim像机模型通过车载视觉传感建模虚拟化真实像机，包括鱼眼像机、针孔像机、双目像机。像机模型图像能够添加暗角、模糊、畸变等物理特性效果，逼真还原真

实图像效果。并能够通过像机在环，对标真实相机参数，定制开发图像识别功能。

像机模型建模原理

?像机具体性能：

1)单目/双目/鱼眼像机选择

2)在Matlab/Simulink中，调用图像数据

3)在Matlab/Simulink中，实现自定义解释算法

4)多传感信号融合算法（例如与雷达/激光数据融合）

5)对象识别和分类算法

6)线识别算法

?相机成像效果验证：

1建立对应于真实世界的场景3D模型；

2使用真实相机和虚拟相机模型分别对真实场景和3D虚拟场景进行拍摄；

3使用经典图像处理算法验证相机模型；

图像对比

像机模型效果图：

鱼眼像机效果图

隐马尔科夫模型

隐马尔科夫模型 一、引入 二、定义 三、隐马尔科夫模型的计算 （1）估值问题 （2）解码问题 （3）训练问题 四、隐马尔科夫各种结构 H M M的由来 ?1870年，俄国有机化学家V l a d i m i r V.M a r k o v n i k o v第一次提出马尔科夫模型 ?马尔可夫模型和马尔可夫链

? 隐式马尔可夫模型(H M M ) 马尔可夫性 ? 如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程 ? X (t+1) = f(X(t)) 马尔可夫链 ? 时间和状态都离散的马尔科夫过程称为马尔科夫链。 设在时刻t 的随机变量用t S 表示，其观察值用t s 表示，则如果当11s S ，

22s S =,……，t t s S =的前提下，11++=t t s S 的概率是如下式所示，则称为n 阶Markov 过程。 )|()|(1 1 111111t n t t n t t t t t t t s S s S P s S s S P +-+-++++===== (1) 这里t S 1 表示1S ，2S ，……，t S ，t s 1 表示1s ，2s ，……，t s ，t t s S 11=表示11s S =， 22s S =，……，t t s S =。特别的当如下式成立时，则称其为1阶Markov 过程， 又叫单纯马尔可夫过程。 )|()|(111 111t t t t t t t t s S s S P s S s S P =====++++ (2) 即：系统在任一时刻所处的状态只与此时刻的前一时刻所处的状态有关。而且，为了处理问题方便，考虑式（2）右边的概率与时间无关的情况，即： )|[)1,(1i t j t ij s S s S P t t P ===++ （3）

软件开发模型介绍与对比分析

常用的软件开发模型 软件开发模型(Software Development Model)是指软件开发全部过程、活动和任务的结构框架。软件开发包括需求、设计、编码和测试等阶段，有时也包括维护阶段。 软件开发模型能清晰、直观地表达软件开发全过程，明确规定了要完成的主要活动和任务，用来作为软件项目工作的基础。对于不同的软件系统，可以采用不同的开发方法、使用不同的程序设计语言以及各种不同技能的人员参与工作、运用不同的管理方法和手段等，以及允许采用不同的软件工具和不同的软件工程环境。 1. 瀑布模型-最早出现的软件开发模型 1970年温斯顿?罗伊斯（Winston Royce）提出了著名的“瀑布模型”，直到80年代早期，它一直是唯一被广泛采用的软件开发模型。 瀑布模型核心思想是按工序将问题化简，将功能的实现与设计分开，便于分工协作，即采用结构化的分析与设计方法将逻辑实现与物理实现分开。将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级下落。从本质来讲，它是一个软件开发架构，开发过程是通过一系列阶段顺序展开的，从系统需求分析开始直到产品发布和维护，每个阶段都会产生循环反馈，因此，如果有信息未被覆盖或者发现了问题，那么最好“返回”上一个阶段并进行适当的修改，开发进程从一个阶段“流动”到下一个阶段，这也是瀑布开发名称的由来。 瀑布模型是最早出现的软件开发模型，在软件工程中占有重要的地位，它提供了软件开发的基本框架。其过程是从上一项活动接收该项活动的工作对象作为输入，利用这一输入实施该项活动应完成的内容给出该项活动的工作成果，并作为输出传给下一项活动。同时评审该项活动的实施，若确认，则继续下一项活动；否则返回前面，甚至更前面的活动。对于经常变化的项目而言，瀑布模型毫无价值。（采用瀑布模型的软件过程如图所示）

基于离散隐马尔科夫模型的语音识别技术

第24卷　第2期 2007年6月 河　北　省　科　学　院　学　报Journal of the Hebei Academy of Sciences Vol .24No .2June 2007 文章编号:1001-9383(2007)02-0008-04 基于离散隐马尔科夫模型的语音识别技术 高清伦,谭月辉,王嘉祯 (军械工程学院计算机工程系,河北石家庄　050003) 摘要:概述语音识别技术的基本原理,对当前三种主要识别技术———动态时间规整技术、隐含马尔科夫模型 技术及人工神经网络技术进行比较,重点介绍基于离散隐马尔科夫模型(DH MM )的语音识别系统的实现。关键词:语音识别;隐马尔科夫模型;动态时间规整;人工神经网络中图分类号:T N912.34 文献标识码:A Speech recogn iti on technology ba sed on d iscrete H MM GAO Q ing 2l un,TAN Yue 2hu i,WAN G J i a 2zhen (D epart m ent of Co m puter Engineering,O rdnance Engineering College,Shijiazhuang Hebei 050003,China ) Abstract:The conditi on and the basic p rinci p le of s peech recogniti on technol ogy are intr oduced,three differ 2ent kinds of s peech recogniti on syste m s such as DT W ,H MM ,ASR are compared,and p lace e mphasis on how t o realize DH MM in s peech recogniti on syste m is p resented e mphatically . Keywords:Speech recogniti on;H idden Markov Model (H MM );Dyna m ic Ti m e W ar p ing (DT W );A rtificial Neural Net w ork (ANN ) 语音识别技术是语音信号处理技术一个重要的研究方向,是让机器通过识别和理解过程把人 类的语音信号转变为相应的文本或命令的技术,它属于多维模式识别和智能计算机接口的范畴,涉及到声学、语音学、语言学、计算机科学、信号与信息处理和人工智能等诸多学科,是21世纪衡量一个国家信息科学技术发展水平的重要标准之一。 1语音识别技术概述 语音识别系统本质上是一种模式识别系统, 目前有很多语音识别算法,但其基本原理和基本 技术相似。一个完整的语音识别系统一般都包括有特征提取、模式匹配和参考模式库3个基本单元,它的基本结构如图1所示。 (1)特征提取 所谓特征提取就是从语音信号中提取用于语 音识别的有用信息,其基本思想是将预处理过的信号通过一次变换,去掉冗余部分,而把代表语音本质特征的参数抽取出来,如平均能量、平均跨零率、共振峰、LPC 系数、MFCC 系数等。 图1语音识别系统基本结构 (2)模式匹配 这是整个语音识别系统的核心,它是根据一定规则(如H MM )以及专家知识(如构词规则、语法规则、语义规则等),计算输入特征与参考模式 3收稿日期:2007-01-26 作者简介:高清伦(1976-),男,河北沧州人,硕士,主要从事信息工程理论应用方面的研究.

基于隐马尔科夫模型的股指预测

基于隐马尔科夫模型的股指预测和股指期货模拟交易研究 张莎莎河南大学在读研究生商学院 引言 计算标的股票价格的加权值得到的结果，即是股票指数。股指期货也可称为股价指数期货、期指，是指以股价指数为标的物的标准化期货合约，双方约定在未来的某个特定日期，可以按照事先确定的股价指数的大小，进行标的指数的买卖，到期后通过现金结算差价来进行交割。2010年2月20日，中国金融期货交易所沪深300股指期货合约，以及详细的业务规程，由中国证监会正式批准施行。自2010年4月16日以来，在上海和深圳将近有300个股票指数期货合约正式开始交易。与股指期货相对应的是套期保值、组合风险管理和风险套利。对股票指数的预测，如果投资者判断的方向正确，那么就可以获得高回报，否则他们将遭受巨大损失。无论是在哪个或者领域，人们都希望找到一种能够预测股票走势的定量方法，以达到获得超额收益的目的。所谓的市场时机，就是要选择购买（做多）和卖出（做空）的时间，创造一套模拟程序来预测指数走势。根据时间和方法的选择，可划分为基本的定时和定时技术。基于时机的宏观经济，能够影响资产价格或行业预测的资产价格，一般适用于长期市场，决定未来发展趋势；而定时技术的选择，即使是在重复类似的交易价格的前提下，来确定资产价格的趋势，只要有足够的自由裁量权的赢家还是可以获得超额收益，主要适用于短期市场甚至高频市场。早在上世纪八十年代末，就有国外学者把隐马尔可夫模型定义为一个双重嵌套的随机过程。而国内金融工程领域对该模型的研究尚处于不成熟阶段。罗军2009年做出的广发证券研究报告表明，在国内，该模型在周择时的应用上还是卓有成效的。 一、相关理论 （一）马尔科夫过程 马尔科夫过程，指的是一类具有马尔科夫性的随机过程，因安德烈·马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）而得名。对于这个过程，如果该过程当前的状态是确定的，那么与之相应的过去的历史状态和以后的未来状态是不相关的。可将其定义如下：

软件工程复习题及答案

2006-2007-2软件工程复习 一、单项选择题（20选10） 1. 结构化分析的主要描述手段有( B )。 A. 系统流程图和模块图 B. ＤＦＤ图、数据词典、加工说明 C. 软件结构图、加工说明 D. 功能结构图、加工说明 2. 用于表示模块间的调用关系的图叫（ D ）。 A．PAD B．SC C．N-S D．HIPO 3. 在（ B ）模型中是采用用例驱动和架构优先的策略，使用迭代增量建造方法，软件“逐渐”被开发出来的。 A．快速原型 B. 统一过程 C．瀑布模型 D. 螺旋模型 4. 常用的软件开发方法有面向对象方法、面向( A )方法和面向数据方法。 A. 过程 B. 内容 C. 用户 D. 流程 5 从工程管理的角度来看，软件设计分两步完成( D )。 A. ①系统分析②模块设计 B. ①详细设计②概要设计 C. ①模块设计②详细设计 D. ①概要设计②详细设计 6. 程序的三种基本结构是（ B ）。 A. 过程、子程序、分程序 B．顺序、条件、循环 C．递归、堆栈、队列 D．调用、返回、转移 7. 程序的三种基本结构是（ B ）。 A. 过程、子程序、分程序 B．顺序、条件、循环 C．递归、堆栈、队列 D．调用、返回、转移 8. SD方法衡量模块结构质量的目标是（ C ）。 A. 模块间联系紧密，模块内联系紧密 B. 模块间联系紧密，模块内联系松散 C. 模块间联系松散，模块内联系紧密 D. 模块间联系松散，模块内联系松散 9．为提高软件测试的效率，应该（ C ）。 A．随机地选取测试数据 B．取一切可能的输入数据作为测试数据 C．在完成编码后制定软件测试计划 D．选择发现错误可能性大的数据作为测试数据 10．( D )测试用例发现错误的能力较大。 A.路径覆盖 B.条件覆盖 C.判断覆盖 D.条件组合覆盖 11．软件需求分析应确定的是用户对软件的( A )。 A. 功能需求和非功能需求 B. 性能需求 C. 非功能需求 D. 功能需求 12．下列各种图可用于动态建模的有（ C ）。 A．用例图 B. 类图 C. 序列图 D. 包图 13．软件过程模型有瀑布模型、( B )、增量模型等。 A. 概念模型 B. 原型模型 C. 逻辑模型 D. 物理模型 14．面向对象的分析方法主要是建立三类模型，即( D )。 A. 系统模型、ER模型、应用模型 B. 对象模型、动态模型、应用模型 C. Ｅ-Ｒ模型、对象模型、功能模型 D. 对象模型、动态模型、功能模型 15．测试的分析方法是通过分析程序（ B ）来设计测试用例的方法。 A．应用范围 B.内部逻辑 C.功能 D.输入数据 16. 软件工程是研究软件( B )的一门工程学科。 A. 数学 B. 开发与管理 C. 运筹学 D. 工具 17. 需求分析可以使用许多工具，但（ C ）是不适合使用的。 A．数据流图 B.判定表 C.PAD图 D.数据字典 18．划分模块时，一个模块内聚性最好的是( A )。 A. 功能内聚 B. 过程内聚 C. 信息内聚 D. 逻辑内聚 19．软件可移植性是用来衡量软件的（ D ）的重要尺度之一。 A．效率 B. 质量 C. 人机关系 D. 通用性 20．软件配置管理是在软件的整个生存周期内管理（ D ）的一组活动。 A．程序 B.文档 C.变更 D.数据 二、判定题（20选10） 1统一过程是一种以用户需求为动力，以对象作为驱动的模型，适合于面向对象的开发方法。（×） 2当模块中所有成分结合起来完成一项任务，该模块的内聚是偶然内聚。（×） 3SD方法衡量模块结构质量的目标是模块间联系松散，模块内联系紧密（√） 4当模块中所有成分结合起来完成一项任务，该模块的内聚是功能内聚。（√） 5在进行需求分析时，就应该同时考虑软件的可维护性问题。（√） 6需求分析可以使用许多工具，但数据流图是不适合使用的。（×）

PCMM(人员能力成熟度模型)介绍

PCMM（人员能力成熟度模型）介绍 PCMM（People Capability Maturity Model，人员能力成熟度模型）是美国宾州大学SEI（软件工程学院）沿用CMM（Capability Maturity Model，软件开发能力成熟度模型）的框架所开发出的一套指导企业持续提升人力资源管理能力的方法论和知识体系。 一、5个成熟度层级 PCMM将企业的人力资源管理能力分为5个层级。 1）初始级 在初始级，组织人力资源管理工作仅仅是事务性的，诸如基本的人事管理和工资奖金发放等。人力资源管理部门可能象征性地提供了一些表格，如绩效评估或职位描述，却没有为这些文件的合理使用提供指导或培训。 各级管理者缺乏基本的人力资源管理培训，在管理下属的能力是建立在以往的经验及其个人的“管人技巧”上。甚至一些管理者们并不接受开发组织人力资源是他们个人的主要职责。他们从事人员管理活动，比如，面试应征者，在没有准备的情况下作绩效评估，其结果是使应征者败兴而归或不合理的人事决策。 在初始级，组织的员工能力是未知的，因为组织没有为测试或提高这些能力作任何努力。员工们只是积极努力地完成自己的工作任务，因为没有任何激励措施来使他们的动机与组织的业务指标相一致。当员工们觉得其他企业有着更好的工作环境以及更好的职业发展前景时，就会离职，因此组织的员工流动率相当高。由于有经验的员工不断流失，组织始终是一些新手，因此，组织的知识和技术水平并不随时间的推移而提高，因为组织必须为那些有见识的已经离开组织的职员替补新职员。 2）可重复级 主要目标是消除妨碍员工正常工作的主要障碍，为持续改进开发人力资源的

常见的软件开发模型

常见的软件开发模型 软件开发模型是软件开发全部过程、活动和任务的结构框架。 1.软件开发模型是对软件过程的建模，即用一定的流程将各个环节连接起来，并可用规范的方式操作全过程，好比工厂的流水线。 2.软件开发模型能清晰、直观地表达软件开发全部过程，明确规定要完成的主要活动和任务，它用来作为软件项目工作的基础。 3.软件开发模型应该是稳定和普遍适用的 软件开发模型的选择应根据： 1.项目和应用的特点 2.采用的方法和工具 3.需要控制和交付的特点 软件工程之软件开发模型类型 1.边做边改模型 2.瀑布模型 3.快速原型模型 4.增量模型 5.螺旋模型 6.喷泉模型 边做边改模型（Build-and-Fix Model） 国内许多软件公司都是使用"边做边改"模型来开发的。在这种模型中，既没有规格说明，也没有经过设计，软件随着客户的需要一次又一次地不断被修改. 在这个模型中，开发人员拿到项目立即根据需求编写程序，调试通过后生成软件的第一个版本。在提供给用户使用后，如果程序出现错误，或者用户提出新的要求，开发人员重新修改代码，直到用户满意为止。 这是一种类似作坊的开发方式，对编写几百行的小程序来说还不错，但这种方法对任何规模的开发来说都是不能令人满意的，其主要问题在于：（1）缺少规划和设计环节，软件的结构随着不断的修改越来越糟，导致无法继续修改； （2）忽略需求环节，给软件开发带来很大的风险； （3）没有考虑测试和程序的可维护性，也没有任何文档，软件的维护十分困难。

瀑布模型（Waterfall Model） 1970年Winston Royce提出了著名的"瀑布模型"，直到80年代早期，它一直是唯一被广泛采用的软件开发模型。瀑布模型将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级下落。 在瀑布模型中，软件开发的各项活动严格按照线性方式进行，当前活动接受上一项活动的工作结果，实施完成所需的工作内容。当前活动的工作结果需要进行验证，如果验证通过，则该结果作为下一项活动的输入，继续进行下一项活动，否则返回修改。 瀑布模型强调文档的作用，并要求每个阶段都要仔细验证。但是，这种模型的线性过程太理想化，已不再适合现代的软件开发模式，几乎被业界抛弃，其主要问题在于： （1）各个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档，极大地增加了工作量； （2）由于开发模型是线性的，用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果，从而增加了开发的风险； （3）早期的错误可能要等到开发后期的测试阶段才能发现，进而带来严重的后果。 我们应该认识到，"线性"是人们最容易掌握并能熟练应用的思想方法。当人们碰到一个复杂的"非线性"问题时，总是千方百计地将其分解或转化为一系列简单的线性问题，然后逐个解决。一个软件系统的整体可能是复杂的，而单个子程序总是简单的，可以用线性的方式来实现，否则干活就太累了。线性是一种简洁，简洁就是美。当我们领会了线性的精神，就不要再呆板地套用线性模型的外表，而应该用活它。例如增量模型实质就是分段的线性模型，螺旋模型则是接连的弯曲了的线性模型，在其它模型中也能够找到线性模型的影子. 快速原型模型（Rapid Prototype Model） 快速原型模型的第一步是建造一个快速原型，实现客户或未来的用户与系统的交互，用户或客户对原型进行评价，进一步细化待开发软件的需求。通过逐步调整原型使其满足客户的要求，开发人员可以确定客户的真正需求是什么；第二步则在第一步的基础上开发客户满意的软件产品。 显然，快速原型方法可以克服瀑布模型的缺点，减少由于软件需求不明确带来的开发风险，具有显著的效果。 快速原型的关键在于尽可能快速地建造出软件原型，一旦确定了客户的真正需求，所建造的原型将被丢弃。因此，原型系统的内部结构并不重要，重要的是必须迅速建立原型，随之迅速修改原型，以反映客户的需求。 增量模型（Incremental Model） 又称演化模型。与建造大厦相同，软件也是一步一步建造起来的。在增量模型中，软件被作为一系列的增量构件来设计、实现、集成和测试，每一个构件是由多种相互作用的模块所形成的提供特定功能的代码片段构成. 增量模型在各

常用软件开发模型比较分析

常用软件开发模型比较分析 2007-09-26 20:21 正如任何事物一样，软件也有其孕育、诞生、成长、成熟和衰亡的生存过程，一般称其为“软件生命周期”。软件生命周期一般分为6个阶段，即制定计划、需求分析、设计、编码、测试、运行和维护。软件开发的各个阶段之间的关系不可能是顺序且线性的，而应该是带有反馈的迭代过程。在软件工程中，这个复杂的过程用软件开发模型来描述和表示。 软件开发模型是跨越整个软件生存周期的系统开发、运行和维护所实施的全部工作和任务的结构框架，它给出了软件开发活动各阶段之间的关系。目前，常见的软件开发模型大致可分为如下3种类型。 ① 以软件需求完全确定为前提的瀑布模型（Waterfall Model）。 ② 在软件开发初始阶段只能提供基本需求时采用的渐进式开发模型，如螺旋模型（Spiral Model）。 ③ 以形式化开发方法为基础的变换模型（T ransformational Model）。 本节将简单地比较并分析瀑布模型、螺旋模型和变换模型等软件开发模型。 1.2.1 瀑布模型瀑布模型即生存周期模型，其核心思想是按工序将问题化简，将功能的实现与设计分开，便于分工协作，即采用结构化的分析与设计方法将逻辑实现与物理实现分开。瀑布模型将软件生命周期划分为软件计划、需求分析和定义、软件设计、软件实现、软件测试、软件运行和维护这6个阶段，规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水逐级下落。采用瀑布模型的软件过程如图1-3所示。

图1-3 采用瀑布模型的软件过程 瀑布模型是最早出现的软件开发模型，在软件工程中占有重要的地位，它提供了软件开发的基本框架。瀑布模型的本质是一次通过，即每个活动只执行一次，最后得到软件产品，也称为“线性顺序模型”或者“传统生命周期”。其过程是从上一项活动接收该项活动的工作对象作为输入，利用这一输入实施该项活动应完成的内容给出该项活动的工作成果，并作为输出传给下一项活动。同时评审该项活动的实施，若确认，则继续下一项活动；否则返回前面，甚至更前面的活动。瀑布模型有利于大型软件开发过程中人员的组织及管理，有利于软件开发方法和工具的研究与使用，从而提高了大型软件项目开发的质量和效率。然而软件开发的实践表明，上述各项活动之间并非完全是自上而下且呈线性图式的，因此瀑布模型存在严重的缺陷。 ① 由于开发模型呈线性，所以当开发成果尚未经过测试时，用户无法看到软件的效果。这样软件与用户见面的时间间隔较长，也增加了一定的风险。 ② 在软件开发前期末发现的错误传到后面的开发活动中时，可能会扩散，进而可能会造成整个软件项目开发失败。 ③ 在软件需求分析阶段，完全确定用户的所有需求是比较困难的，甚至可以说是不太可能的。 1.2.2 螺旋模型螺旋模型将瀑布和演化模型（Evolution Model）结合起来，它不仅体现了两个模型的优点，而且还强调了其他模型均忽略了的风险分析。这

基于隐马尔可夫模型(hmm)的模式识别理论

基于隐马尔可夫模型（hmm）的模式 识别理论 报告人： 时间：2020年4月21日 地点：实验室

概述 基于隐马尔可夫模型（hmm）的模式识别方法在模式识别中有着广泛的应用。如语音识别、手写字识别、图想纹理建模与分类。hmm还被引入移动通信核心技术“多用户的检测”。近年来，另外在生物信息可学、故障诊断等领域也开始得到应用。 近几年已经已被学者用于人脸识别的研究之中，是今年来涌现出来的优秀人脸识别方法之一。 经过不断改进，尤其是最近的嵌入式隐马尔可夫模型（ehmm）已经在人脸识别方面取得很大的进展，经过实验，识别率较高，有很好的鲁棒性等优点。 隐马尔可夫模型基本理论依据来源于随机过程中马尔可夫过程理论。

马尔可夫及其马尔可夫过程 马尔可夫（A. Markov ，1856—1922）俄国数学家. 他开创了一种无后效性随机过程的研究，即在已知当前状态的情况下，过程的未来状态与其过去状态无关，这就是现在大家熟悉的马尔可夫过程.马尔可夫的工作极 大的丰富了概率论的内容，促使它成为自然科学和技术直接有关的最重要的数学领域之一. 在工程技术方面目前已被广泛用于通信，模式识别方面。

x(t) 与马尔可夫过程相关的概念. 随机变量与随机过程把随机现象的每个结果对应一个数，这种对应关系 称为随机变量.例如某一时间内公共汽车站等车乘客的人数，电话交换台 在一定时间内收到的呼叫次数等等，都是随机变量的实例. 随机过程随机过程是一连串随机事件动态关系的定量描述.即和“时间” 相关的随机变量。一般记为x(t)。比如在一天24小时，在每个整点时刻徐 州火车站的旅客数量。 马尔可夫过程与马尔可夫链设x(t)是一随机过程，过程在时刻t0+1所处 的状态与时刻t0所处的状态相关，而与过程在时刻t0之前的状态无关，这 个特性成为无后效性.无后效的随机过程称为马尔可夫过程(Markov Process). 举例：比如在万恶的旧社会流离失所的百姓在每天的饥饿程度是一个随机 过程。假如他们在t0时刻（今天）的饥饿状态是五分饱，他们在t0+1所 （明天）的饥饿状态的概率取决于t0时刻（今天），而和t0时刻（今天） 之前（昨天、前天。。。）无关。这样的一个随机过程就是一个马尔可 夫过程。

软件开发模型的优缺点和适用范围

软件开发模型的优缺点和适用范围 软件开发模型大体上可以分为三种类型。第一种是以软件需求完全确定为前提的瀑布模型；第二种是在软件开发初始阶段只能提供基本需求时采用的渐进式开发模型，如原型模型、 螺旋模型等；第三种是以形式化开发方法为基础的的变换模型。时间中经常将几种模型组合使用， 以便充分利用各种模型的优点。 1. 瀑布模型 瀑布模型也称软件生存周期模型。它在软件工程中占有重要地位，它提供了软件开发的基本框架，这比依靠“个人技艺”开发软件好得多。它有利于大型软件开发过程中人员的组织、管理，有利于软件开发方法和工具的研究与使用，从而提高了大型软件项目开发的质量和效率。 瀑布模型的缺点：一是个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档，极大地增加了工作量；二是由于开发模型是线性的用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果，从而卡增加了开发的风险；三是早期的错误可能要等到开发后期的测试阶段才能发现，进而带来严重后果。 2. 原型模型 原型模型的主要思想：先借用已有系统作为原型模型，通过“样品”不断改进， 使得最后的产品就是用户所需要的。原型模型通过向用户提供原型获取用户的反 馈，使开发出的软件能够真正反映用户的需求。 原型模型的特点：开发人员和用户在“原型”上达成一致。这样一来，可以减少设计中的错误和开发中的风险，也减少了对用户培训的时间，而提高了系统的实用、正确性以及用户的满意程度。缩短了开发周期，加快了工程进度。降低成本。 原型模型的缺点：当告诉用户，还必须重新生产该产品时，用户是很难接受的。 这往往给工程继续开展带来不利因素。不宜利用原型系统作为最终产品。 3. 螺旋模型 螺旋模型采用一种周期性的方法来进行系统开发。这会导致开发出众多的中间版 本。 螺旋模型的优点： 1）设计上的灵活性，可以在项目的各个阶段进行变更。 2）以小的分段来构建大型系统，使成本计算变得简单容易。 3）客户始终参与每个阶段的开发,保证了项目不偏离正确方向及项目的可控性。 4）随着项目推进，客户始终掌握项目的最新信息，从而他或她能够和管理层有效地交互。 5）客户认可这种公司内部的开发方式带来的良好的沟通和高质量的产品。

基于隐马尔科夫模型的移动应用端行为模式识别

摘要：随着移动应用的普及，作为恶意行为识别的基础，移动应用端的行为模式分析也成为当前研究热点。本文创新地从系统环境数据入手，通过对系统多方面数据的监控，建立隐马尔可夫模型，使用该模型对后续行为产生的系统环境数据进行隐马尔科夫估值计算，从而实现对后续行为模式的识别，同时在后续识别过程中不断优化模型。本文通过实验证明该方式具有一定有效性，为移动应用端行为模式识别提供了更多可能。 关键词：移动应用端；隐马尔可夫模型；行为模式 中图分类号：tp311.5 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2016）19-0173-03 0 引言 在移动设备迅速普及的今天，开展移动安全性研究势在必行。目前针对移动应用端恶意行为检测的方式主要是对移动应用端的应用程序进行反编译，分析其源码是否存在于恶意行为代码特征库，以此作为评判标准。但随着恶意行为代码特征库的不断增加会导致系统开销增大，检测速度变慢。另外，随着黑客们使用的代码混淆技术的发展，也使之能够逃避这种静态分析手段[1]。 因为程序的运行会造成系统环境数据变化，所以系统环境数据可以反映系统运行情况。本文提出一种基于隐马尔可夫模型的行为模式识别方式，通过对移动应用端系统运行环境的cpu使用率、内存使用率、进程数、服务数、流量数监测获得时间序列数据，对特定行为进行隐马尔科夫建模，以待测行为的时间序列与特定的模型之间相似度为评判标准，并在每次评判之后优化模型[2]。该方法目的在于有效识别行为模式，对移动端恶意行为分析的后续研究提供前提，丰富了行为检测的手段，具有一定的实用价值。 1 马尔可夫模型介绍 2 隐马尔可夫模型介绍 2.1 隐马尔可夫模型 在马尔可夫模型中，每一个状态代表一个可观察的事件。而在隐马尔科夫模型中观察到的事件是状态的随机函数，因此隐马尔科夫模型是一双重随机过程，其中状态转移过程是不可观察的，而可观察的事件的随机过程是隐蔽的状态转换过程的随机函数（一般随机过程）[3]。对于一个随机事件，有一观察值序列：o=o1，o2，…ot，该事件隐含着一个状态序列：q=q1，q2，…qt。 2.2 隐马尔科夫模型使用前提 假设1：马尔可夫性假设（状态构成一阶马尔可夫链）p（qi|qi-1…q1）=p（qi|qi-1）假设2：不动性假设（状态与具体时间无关）p（qi+1|qi）=p（qj+1|qj），对任意i，j 成立。 假设3：输出独立性假设（输出仅与当前状态有关）p（o1，…ot|q1，…，qt）=∏p（ot|qt）隐马尔科夫模型在解决实际问题的过程中，需要事先知道从前一个状态st-1，进入当前状态st的概率p（st|st-1），也称为转移概率，和每个状态st产生相应输出符号ot的概率p（ot|st），也称为发射概率。描述它的数学表达式为：λ={n，m，a，b，∏}，下面对各个参数逐一描述： n表示隐状态s的个数，其取值为{s1，s2，…，sn}， m表示显状态o的个数，其取值为{o1，o2，…，on}， 2.3 隐马尔科夫可以解决的三个问题 ①评估问题：已知一个显状态序列o={o1，o2，…，on}，并且有确定的λ={n，m，a，b，∏}组成的hmm参数，求发生此显状态的概率p（o|hmm）有效的解决算法是前向算法。 3 基于隐马尔科夫的移动应用端行为模式识别 3.1 获取时间序列

常见软件开发模型

常见软件开发模型 模型优点缺点 瀑布模型文档驱动系统可能不满足客户的需求 快速原型模型关注满足客户需求可能导致系统设计差、效率低，难于 维护 增量模型开发早期反馈及时，易于维护需要开放式体系结构，可能会设计差、 效率低 螺旋模型风险驱动风险分析人员需要有经验且经过充分 训练 瀑布模型(Waterfall Model ) 1970年Winston Royce 提岀了著名的“瀑布模型“，直到80年代早期，它一直是唯一被广泛采用的软件开发模型。 瀑布模型中，如图所示，将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、

软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如 同瀑布流水，逐级下落。 在瀑布模型中，软件开发的各项活动严格按照线性方式进行，当前活动接受上一项活动的工作结果，实施完成所需的工作内容。当前活动的工作结果需要进行验证，如果验证通过，则该结果作为下一项活动的输入，继续进行下一项活动，否则返回修改。 瀑布模型强调文档的作用，并要求每个阶段都要仔细验证。但是，这种模型的线性过程太理想化，已不再适合现代的软件开发模式，几乎被业界抛弃，其主要问题在于： （1）各个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档，极大地增加了工作量； （2）由于开发模型是线性的，用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果，开发的风 从而增加了险； （3）早期的错误可能要等到开发后期的测试阶段才能发现，进而带来严重的后果。 快速原型模型（Rapid Prototype Model ） 快速原型模型的第一步是建造一个快速原型，实现客户或未来的用户与系统的交互，用户或客户对原型进行评价，进一步细化待开发软件的需求。通过逐步调整原型使其满足客户的要求，开发人员可以确定客户的真正需求是什么； 第二步则在第一步的基础上开发客户满意的软件产品。 显然，快速原型方法可以克服瀑布模型的缺点，减少由于软件需求不明确带来的开发风险，具有显著的效果。快速 原型的关键在于尽可能快速地建造出软件原型，一旦确定了客户的真 正需求，所建造的原型将被丢弃。因此，原型系统的内部结构并不重要，重要的是必须迅速 建立原型，随之迅速修改原型，以反映客户的需求。

基于隐马尔可夫模型的入侵检测方法

基于隐马尔可夫模型的入侵检测方法 赵婧，魏彬，罗鹏 摘要:针对当前网络安全事件频发以及异常检测方法大多集中在对系统调用数据的建模研究上等问题，提出一种基于隐马尔可夫模型的入侵检测方法。该算法基于系统调用和函数返回地址链的联合信息来建立主机进程的隐马尔可夫模型。此外，针对常用训练方法存在的不足，设计了一种快速算法用以训练模型的各个参数。实验结果表明:基于系统调用和函数返回地址链的联合信息的引入能够有效区分进程的正常行为和异常行为，大幅度降低训练时间，取得了良好的运算效果。 关键词:入侵检测;隐马尔可夫模型;系统调用序列 入侵检测作为一种网络安全防卫技术，可以有效地发现来自外部或内部的非法入侵，因此针对入侵检测算法的研究具有重要的理论和很强的实际应用价值。 基于动态调用序列对系统的入侵行为进行发掘是入侵检测领域主要的检测方法之一。自Forrest在1996年首次提出使用系统调用进行异常检测的思路和方法以来，有很多基于此的改进算法被提出。 文献提出一种基于频率特征向量的系统调用入侵检测方法，将正常系统调用序列抽取出的子序列的频率特征转换为频率特征向量。文献提出基于枚举序列、隐马尔科夫2种方法建立系统行为的层次化模型。然而，这类方法在误报率以及漏报率方面仍与实际需求有着一定的差距。 此外，由于隐马尔可夫模型(hiddenmarkovmodel，HMM)是一种描述离散时间内观察数据非常强大的统计工具，因此在基于主机的入侵检测研究中，HMM方法是目前重要的研究方向之一。 美国新墨西哥大学的Warrender等首次于1999年在IEEESymposiumonSecurityandPrivacy 会议上提出将HMM应用于基于系统调用的入侵检测中。2002年，Qiao等提出使用HMM对系统调用序列进行建模，利用TIDE方法划分状态序列的短序列，建立正常数据的状态短序列库来进行检测。2003年，Cho等提出用HMM对关键的系统调用序列进行建模。文献设计了一种双层HMM模型进行入侵检测，而其中所用到的训练方法存在局部最优以及时间效率较低等问题限制了其在实际中的应用。文献依据在网络数据包中发现的频繁情节，设计了基于HMM的误用检测模型。文献设计了一种基于节点生长马氏距离K均值和HMM的网络入侵检测方法。近些年，针对此方面的研究热度依然不减。然而，从目前的研究情况看，虽然基于隐马尔可夫模型的入侵检测技术能取得较好的检测效果，但是也存在着如下几个问题: 1)基于HMM的入侵检测技术主要集中在对主机的命令序列或者系统调用序列进行建模，单一的数据源提供的信息较少，因此检测效果仍然不够理想。 2)在线学习问题，隐马尔可夫模型的建立需要消耗大量的时间和空间对参数进行调整学习，这导致了HMM难以得到有效的利用。综上所述，为克服现有模型算法所存在的问题，提出一种新的基于系统调用和进程堆栈信息的HMM入侵检测方法，该方法的主要思想是将系统调用和函数返回地址信息作为检测数据源，并利用HMM来构建主机特权进程的正常行为模型。其次，针对经典模型训练法存在局部最优且算法的复杂度较高等问题，设计一个更为简单的训练算法来计算HMM的参数，进而提升算法效率。最后，设计了附加观察值和附加状态等参数，用以消除非完备的数据以及零概率对模型的影响。 1、隐马尔可夫模型 马尔可夫模型中的每个状态都与一个具体的观察事件相互对应，但实际问题可能会比Markov链模型所描述的情况更复杂，人们所能观察到的事件一般情况下并不是与状态完全

隐马尔科夫

隐马尔科夫模型 1.隐马尔科夫模型的定义及相关术语 定义：隐马尔科夫模型是关于时序的模型，其描述一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的随机状态序列，再由各个状态生成一个观测，从而生成可观测的随机序列的过程。 状态序列：隐藏的马尔科夫链随机生成状态序列； 观测序列：每一个状态可以生成一个观测，则状态序列可以生成观测序列。 模型参数：隐马尔科夫模型有三个参数：初始概率分布π，状态转移概率分布A，观测概率分布B。 2隐马尔科夫模型建立基于的假设 （1）齐次马尔科夫性假设。 隐藏的马尔科夫链在任意时刻t的状态只依赖于其前一刻的状态，与其他时刻的状态和观测无关，也与t时刻无关。 （2）观测独立性假设。 任意时刻的观测只与本时刻的状态有关，与其他状态及观测无关。 3隐马尔科夫的三个问题 （1）概率计算问题。给定隐马尔科夫模型λ=（π，A，B）和观测序列O，计算在该模型下，该观测序列出现的概率。 （2）学习问题。隐马尔科夫模型参数的学习。给定观测序列，估计模型λ=（π，A，B）的参数，使得在该模型下该观测序列出现的概率最大。 （3）预测问题。给定模型参数和观测序列，求最有可能的状态序列。 4.概率计算 前向计算和后向计算。<统计学习方法>P177有例子。 5.学习算法 （1）监督学习。 根据观测序列和状态序列组合。采用极大似然的思想估计状态转移概率：

^1a =ij ij N j A Aij =∑ 其中，ij A 表示训练集中状态i 转移到状态j 中频数。 同样可以得到，状态为j 观测为k 的概率： ^1jk ij M jk k B b A ==∑ （2）非监督学习方法。 当我们只知道观测序列O 而不知道状态序列I 时，可以将状态序列I 看做隐变量，从而采用EM 算法进行求解,则我们要求解的目标是： (|)(|,)(|)I P O P O I P I λλλ=∑ EM 算法的E 步： Q 函数： 其中(,|)(|,)|P I O P I O P λλλ---= （O ），因为分母为常数，所以省略。即上式仍符合： (,)=(log (,|)|,)I Q E P O I O λλλλ--的形式。 有： i11112221(,|)=()()...()i i i i iT iT iT T P O I b o a b o a b o λπ- 则： i1()(1)()11(,)log (,|)(log())(,|)(log(()))(,|) T T i t i t i t t I I t I t Q P O I a P O I b o P O I λλπλλλ---- +===++∑∑∑∑∑ 上式，右侧的三项分别独自包含了模型参数的一项，下面分别对每一项进行分析。 对第一项运用朗格朗日乘子法计算： 首先写出拉格朗日函数： i 1i 11log (,|)(()1)N N i i P O i i r πλπ-===+-∑∑ s.t. i 1)1)N i π=-∑=0; 对i π求偏导并令结果为0得到： 1i (,|)0P O i i r λπ- =+= （2）

软件能力成熟度模型：CMM五个级别介绍(精)

软件能力成熟度模型:CMM 五个级别介绍 CMM 为企业的软件过程能力提供了一个阶梯式的进化框架, 阶梯共有五级。第一级只是一个起点,任何准备按 CMM 体系进化的企业都自然处于这个起点上,并通过它向第二级迈进。除第一级外,每一级都设定了一组目标, 如果达到了这组目标,则表明达到了这个成熟级别,可以向下一级别迈进。 从纯粹的个人行为发展到有计划有步骤的组织行为… 第一级:初始级 (Initial; 第二级:可重复级 (Repeatable; 第三级:已定义级 (Defined; 第四级:受管理级 (Managed; 第五级:优化级 (Optimizing。 初始级 初始级的软件过程是未加定义的随意过程, 项目的执行是随意甚至是混乱的。也许有些企业制定了一些软件工程规范, 但若这些规范未能覆盖基本的关键过程要求, 且执行没有政策、资源等方面的保证时,那么它仍然被视为初始级。 关注点: 工作方式处于救火状态,不断的应对突如其来的危机; 工作组:软件开发组、工程组; 提高: 需要建立项目过程管理,建立各种计划,开展 QA 活动。

可重复级 根据多年的经验和教训,人们总结出软件开发的首要问题不是技术问题而是管理问题。因此, 第二级的焦点集中在软件管理过程上。一个可管理的过程则是一个可重复的过程, 可重复的过程才能逐渐改进和成熟。可重复级的管理过程包括了需求管理、项目管理、质量管理、配置管理和子合同管理五个方面; 其中项目管理过程又分为计划过程和跟踪与监控过程。 通过实施这些过程,从管理角度可以看到一个按计划执行的且阶段可控的软件开发过程。 关注点: 规则化 引入需求管理、项目管理、质量管理、配置管理、子合同管理等; 引入工作组:测试组、评估组、质量保证组、配置管理组、合同组、文档支持组、培训组; 提高: SEPG 、建立软件过程库和文档库 已定义级 在可重复级定义了管理的基本过程, 而没有定义执行的步骤标准。在第三级则要求制定企业范围的工程化标准, 并将这些标准集成到企业软件开发标准过程中去。所有开发的项目需根据这个标准过程, 裁剪出与项目适宜的过程, 并且按照过程执行。过程的裁剪不是随意的,在使用前必须经过企业有关人员的批准。 关注点: 文档化,标准的一致的;

基于隐马尔科夫模型的命名实体识别

基于马尔科夫模型的命名实体识别 NE识别的数学描述 利用HMM解决序列标注问题，即给定一个观察值的序列，要寻找一个最优的标记序列，使得条件概率最大。根据贝叶斯公式可得： 在NE识别问题中，X是给定的句子，观察值为词性或词，则上式中P(X)对所有的类别都是一样的，因此可以忽略不考虑。则上面的公式可以转化为下面的形式： 即HMM实质式求解一个联合概率。上式中的标记序列Y可以看做是一个马尔科夫链，则对上式利用乘法公式有： 基于HMM的NE识别的问题就是如何在给定的模型下，从一定观察值序列的所有可能的状态下，选取最有的标记序列。常用的方法是viterbi算法，它属于动态规划算法，动态规划的思想是把问题分解，先解决最基本的子问题，再逐步外推寻找更大的子问题的最优解，在有限步后达到整个问题的最优解，即得到最有的NE标记序列 隐马尔科夫模型 观察到的事件是状态的随机函数，该模型是一个双重的随机过程，其中模型的状态转换过程是不可观察的。可观察的事件的随机过程是隐藏的状态转换过程的随机函数。形式化的描述为一个五元组。 1. S表示模型中的状态，N是模型的状态数。所有独立的状态定义为,且用来表示t时刻的状态。 2. O表示每个状态的观察值，M表示每个状态上对应的可能的观察值的数目。观察值对应于模型系统的实际输出，观察值记为： 3. 状态转移概率矩阵，其中，1<=i，j<=N，表示从状态i转移到状态j的概率，满足：>=0，；且。 4. 输出观察值概率分布矩阵，其中表示在状态下，t时刻出现的概率，即，1<=j<=N,1<=k<=M. 5. 初始状态分布向量，其中,即在t=1时刻处于状态的概率，满足：。 HMM模型需解决的三个问题： （1）评估问题。给定一个观察序列，以及模型，如何有效的计算,也就是这个观测序列有多大可能是由该模型产生的； （2）解码问题。给定观测序列以及模型，如何选择一个状态序列，使得观测序列O式最具可能的，即求解; （3）学习问题。如何能够通过调整参数以最大化 ICTCLAS分词的词性列表 名词(1个一类，7个二类，5个三类) 名词分为以下子类： n 名词 nr 人名 nr1 汉语姓氏 nr2 汉语名字 nrj 日语人名 nrf 音译人名 ns 地名