多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用

物联网的全面感知产生了海量的感知数据,并且感知数据呈现为显著的多源异构性.因此,如何实现海量多源异构感知数据的智能处理是一个具有挑战性的课题.数据融合是处理多模态数据并挖掘提取有价值信息的有效手段,但针对多源异构数据,特别是非结构化的视频多媒体信息,如何实现高效的融合计算还面临许多问题需要解决.本文针对物联网多源异构感知信息的处理问题,提出多层次的多源异构数据融合方法,并以基于无线信号、视频和深度感知数据的目标定位跟踪应用为切入点,重点研究多源异构数据的处理、特征表示和数据融合方法.根据不同类型数据的特性采用不同的数据融合方法,通过挖掘无线信号、视频和深度等多源异构数据内在的关联性,实现多源异构数据有价值信息的有效利用.实际复杂场景的实验表明,本文提出的基于多源异构数据融合的目标跟踪和定位方法,能够解决传统依赖单源同质数据的目标跟踪方法所面临的光照变化和遮挡交错等难点问题,并且可以获得较为准确的运动目标三维位置,具有良好的跟踪定位效果.     

信息几何理论与应用研究进展

信息几何是在Riemann流形上采用现代微分几何方法来研究统计学问题的基础性、前沿性学科，被誉为是继Shannon开辟现代信息理论之后的又一新的理论变革，在信息科学与系统理论研究领域展现出了巨大的发展潜力．本文首先从参数化概率分布族的内蕴几何结构特征与信息的几何性质出发，精炼了信息几何的科学内涵，指出信息几何相比于经典统计学与信息论的理论优势与方法的革新．然后简要阐述了信息几何与微分几何的联系，综述了信息几何理论的发展历史与近20年来信息几何在神经网络、统计推断、通信编码、系统理论、物理学和医学成像等各领域应用的研究现状，归纳和总结了其中所体现的信息几何的基本原理和基本方法，并对信息几何的发展给予注记．特别地，对信息几何在信号处理领域中的应用成果进行了较全面的总结和概括，阐述了信息几何在信号检测、参数估计与滤波等方面的最新研究成果．最后，展望信息几何的发展前景，提出了信息几何在信号处理领域中的若干开放性问题．     

多相流流型在线识别理论研究

阐明了目前已有方法未能解决工业多相流动流型识别问题的主要原因．结合大量的实验数据，提出了实现流型在线识别的前提条件，获得了部分流型的识别规则．采用具有自组织聚类算法得到了流型特征的标准模板，并基于压力、压差信号提出了流型的多传感器数据融合在线识别方法，解决了流速及含油率对流型识别技术的影响．将该流型在线识别理论应用到实践中进行了检验，测量误差小于10％．具有置信度高、容错性好、降低了对单个传感器的性能要求等优点．     

离散幅度信号分析方法及其应用

研究离散幅度信号的分析方法。提出任意连续信号的二比特量化重构定理，建立了以信号量化精度作为尺度的多分辨率分析的概念，还分析了离散时间信号用二比特序列重构时的奇异点和求余效应。在实际信号处理应用中，用二比特量化重构定量，提供了一种有效的压缩编码方法，还利用量化精度多分辨率分析方法，实现了高速实时检测。理论和实验证明，提出的离散幅度信号分析方法是一种简单、有效的并行信号分析方法，尤为适于硬件实现。     

基于传感器融合的海上目标检测综述

目标检测技术是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。我国海洋领域广阔、海洋资源丰富,开展海上目标检测研究意义深远。基于传感器融合的海上目标检测方法是监视海运交通、维护海洋权益的一种高效手段。本文首先给出传感器融合检测的研究意义和该领域存在的挑战,然后梳理归纳了三种传感器融合方法,包括:多雷达融合检测方法、多相机融合检测方法和相机雷达融合检测方法;接着给出这几种融合方法在不同场景下的检测效果,并介绍了这几种融合方法存在的局限性;同时展望了传感器融合在海上目标检测的未来发展方向,如检测信息传输在海上抗干扰能力的提升、多目标检测性能的优化,以及将深度学习应用在传感器融合检测等。     

面向互联网的信息处理

随着互联网海量信息的快速增长，由原来单一的以文本信息为主的信息处理发展成文本、语音、图像等多模态的信息处理．同时，用户的需求也从关键词搜索为主的信息获取向着基于语义理解的自动问答、辅助决策等智能交互的方向发展．本文从互联网服务信息处理特点以及用户需求变化出发，阐述了互联网信息处理面临的挑战和发展趋势．首先介绍了基于互联网的海量信息处理特点以及基本方法，然后分别阐述了互联网文本信息处理、语音信息处理、图像信息处理、位置信息处理的挑战以及发展趋势．最后介绍了如何对互联网的用户从属性、状态、兴趣3个维度进行建模，以满足用户个性化服务和商业分析的需要．     

基于DSP＆CPLD的便携式振动信号处理系统

为了更准确方便地诊断设备运行特性，结合FFT和小波分析原理设计了一种基于DSP＆CPLD的便携式振动信号处理系统。系统的硬件电路由信号调理电路、数据采集处理模块和外围电路等组成，其软件部分由主程序模块、数据采集处理程序和LCD显示程序等组成，能够实时采集振动信号，显示并存储静态特性、振动波形和频谱等数据。     

基于D-S理论的分布交互式多传感器联合概率数据互联算法

为了解决杂波环境下利用分布式多传感器系统跟踪多机动目标的问题，提出了一种分布交互式多传感器联合概率数据互联算法,该算法对每个传感器应用交互式联合概率数据互联法滤波，并将模型概率、状态估计等滤波结果送至融合中心．融合中心首先对各目标进行航迹相关判别并应用D-S证据理论对不同传感器关于同一目标的各模型概率进行融合，然后依此模型概率计算各目标状态估计并反馈至各传感器．最后给出了该算法的分析，仿真结果表明本算法能够很好地解决杂波环境下多传感器多机动目标的跟踪问题．     

数字信号处理的发展与应用

本文介绍了数字信号处理的发展历史，理论，技术和应用，也介绍了ＤＳＰ的发展前景和国内情况。     

互联网时代语音识别基本问题

语音识别技术经过半个世纪的积累，于近年来达到大规模商用水平．本文概括了统计语音识别理论的发展状况，并单独介绍了深度神经网络在声学建模、语言建模、多语言共享、语义识别等方面的卓越性能．深度神经网络的性能优势引起了我们强烈的兴趣．通过回顾类人听觉信息处理对深度神经网络的改进作用，我们意识到，深度神经网络与类人听觉信息处理相结合，必将推进语音识别技术的进一步发展．反过来，深度神经网络技术在语音识别中的进步，也必将推动类人听觉信总、处理技术的进步．语音识别技术后续发展的重点是对深度神经网络的结构和训练算法的改进使之更好地实现类人听觉．最后，我们分析了采用深度神经网络模拟人类听觉的抗噪修复机理和听觉关注机理的可能性．     

基于 FPGA的高速雷达信号实时处理

介绍了一种实现高速雷达信号实时处理的 IP核的实现方法.将采样率为4G/S的雷达采样信号分为16路采样频率为250M/S的信号并行输入给 FPGA芯片.然后,在芯片内对这16路信号进行并行处理,完成采样信号与特征库信号的相关计算.首先介绍了快速相关计算的方法和重叠相加法的原理,给出了用 FPGA实现快速实时相关计算框图.通过平台测试和仿真计算,结果表明,设计满足资源、时序以及精度等各方面要求     

非对称双向中继X网络中基于最大化和速率的干扰对齐与中继处理算法

双向中继X网络相对于传统无线通信网络可以实现更高的自由度.然而,基于迫零算法的中继处理算法仅考虑了消除干扰成分,忽略了对期望信号的影响,从而使得网络的和速率有待提高.特别地,当用户发送功率越低,其和速率劣势越明显.针对上述问题研究其干扰对齐方案,并给出了优化的联合考虑期望信号和干扰信号的中继处理算法.首先,通过利用用户矢量信号之间的空间关系,给出网络和速率的数学模型;其次,通过矩阵分析及数值分析理论将最大化网络和速率的中继预编码设计问题转化为线性搜索最优值问题,并用极限值方法近似网络目标函数;再次,进一步将双向网络的目标函数近似为单向网络用户参数的线性组合,大大降低算法复杂度;最后,基于优化的线性搜索最优值问题,得到最大化网络和速率的中继预编码矩阵.仿真结果表明:相较于现有的中继处理方案,本文方案明显改善了网络和速率,同时还简化了最大化网络和速率带来的算法复杂度.     

基于FPGA和PCI的数据采集系统设计

针对数据采集系统中单片机控制速度慢且数据传输速率受限的问题,构建了基于FPGA和PCI的高速数据采集系统。系统由信号处理单元、AD转换单元、FPGA单元和数据存储单元组成。FPGA既是控制器,控制FLASH并产生AD转换器所需要的逻辑,又是PCI目标设备,实现了与计算机的数据通讯。通过Quartus Ⅱ功能和时序仿真,满足了数据采集的高速性和数据传输的高效性。     

信息系统、信号信息处理发展基础性思考

在人类信息社会发展中，信息科技支持各类信息系统发展，同时也是服务人类不可或缺的工具，信息系统服务人类具体体现在其分功能集成的程度不断提高，并关联到众多学科，信号信息处理是其中的重要组成部分．本文由普适的系统理论为起点，多层次扼要地讨论了人发挥主动性不断掌握信息科技要点，并对信息科技及系统如何实施进化机理的进化，从而争取超越式发展进行了思考和论述．     

公众文本之情感词典研究进展

针对海量的社交媒体数据进行情感分析,能够实时检测与跟踪公众对社会事件、政治活动、公司战略、重大决策等方面的观点,同时了解用户在其评论、博客、微博等文本中的情感倾向.本文首先论述了从作者角度出发、针对文本中的主观词等构建的文本情感词典研究现状,包括基于辞典的和基于语料库的生成方法及其典型应用.然后阐述了从读者角度出发、通过读者对文档的情感反馈而构建的公众情感词典研究进展,包括其数据来源,以及词层和主题层的公众情感词典生成方法和模型.     

基于△DOR信号的高精度VLBI技术

在嫦娥二号（CE-2）工程中，我国首次开展了X波段ADOR测量实验，获取了ADOR信号的VLBI时延数据，并用于精密定轨．本文给出了CE-2中ADOR信号的VLBI测量与数据处理方法，结合我国VLBI测量系统对时延数据进行了误差分析及精密定轨分析．结果表明：ADOR信号的VLBI时延精度优于0．5ns，比利用S波段信标的测量精度提高约一个数量级．本研究成果为后续的月球及深空探测高精度测定轨提供了重要的技术手段．     

分布式光纤传感信号特征提取方法研究

本文分析研究了分布式光纤传感信号的三种特征提取方法：MFCC参数特征提取法、小波包能量特征提取法和小波包Shannon熵特征提取法，并且用RBF神经网络分别进行了实验。实验识别结果表明，相比其他两种特征提取方法，小波包Shannon熵特征提取法能产生较好的识别结果。