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．     

面向速度适应的动力小腿假肢蹬地时刻在线识别

本文开展了针对残疾人穿戴动力假肢行走时蹬地时刻的在线识别及面向速度的适应性问题研究.实验中,残疾人被试穿戴我们自主设计的智能动力小腿假肢.该动力假肢通过角度传感器测量踝关节角度,利用角度传感器信号可以将运动划分为两个模式(模式转换时刻即为蹬地时刻).两个惯性测量单元和一套电容传感系统被用来识别这两种运动模式及蹬地时刻.实验中,我们首先采集了被试穿戴动力假肢在0.9 m/s速度下行走的数据进行模型训练,然后基于此模型研究在不同速度下(0.7, 0.9, 1.1 m/s三种情况)对蹬地时刻的在线识别效果.结果如下:首先,在不同的速度下,针对两种模式的在线识别分别取得了97.59%, 98.17%, 93.39%的准确率;其次,我们发现,在三种速度下行走的每一步均可以正确识别出蹬地时刻,识别出的蹬地时刻与准确的蹬地时刻之间存在时延,通过对时延的统计分析,结果表明三种速度下的识别时延统计结果相应为1.5±8.75 ms,–12.38±5.39 ms,–29.52±15.64 ms.结合识别准确率与时延分析,可以得出结论:本文提出的在线模式识别方法识别蹬地时刻,具有准确率高、延时短的特点,同时显示出良好的速度适应性.     

大数据背景下的信号处理

宽带信号、高维信号、高分辨信号以及多传感器组网技术的快速发展，使得信号采集数据增长率高于数据存储增长率和信号处理速度增长率，信号处理进入了大数据时代．本文指出了大数据背景下的信号处理的关键问题．对于多传感器组网具有的多样性和复杂性的海量信号数据，必须进行信息融合．本文介绍了信号融合的主要模型方法，分析了信息融合技术的发展趋势．智能传感网技术能降低对信号处理和通信容量的要求，有效地在大数据中提取有价值数据．本文给出了智能传感器的基本结构，阐述了智能传感器的计算方法．结合大数据容量信号对高速实时处理的要求，介绍了高速数字信号处理芯片以及高性能硬件平台发展现状，展望了高速信号处理核心技术的发展动向．     

独立分量分析在伤口感染监测电子鼻技术中的应用

针对传统的伤口感染诊断方法耗时长，操作复杂等问题，提出了一种基于电子鼻和独立分量分析（ICA）的方法来检测常见的伤口感染病原菌。该电子鼻的传感器阵列由6个金属氧化物半导体传感器组成，分别对七种常见病原菌产生响应，然后利用RBF神经网络对经ICA预处理后的数据进行识别。结果表明，ICA对气体传感器阵列测量数据进行预处理，可以简化神经网络的结构，减少计算量，并能提高伤口感染病原茵识别的准确率。     

基于属性测度的辐射源识别方法研究

对辐射源识别问题进行了研究, 提出了一种采用属性测度理论对辐射源进行识别的新方法. 给出了对雷达侦察设备上报的辐射源参数数据进行属性识别的方法、步骤和多指标权系数的确定方法. 针对战场环境下多传感器系统获取的雷达辐射源信息具有时间上的冗余性, 文中又将该方法推广到多传感器系统. 将属性测度与D-S证据理论相结合, 利用文中给出的属性测度计算方法构造证据理论中的基本概率赋值函数. 最后以雷达辐射源用途识别和体制识别为例, 对单传感器和多传感器的情况分别进行计算机仿真实验, 结果验证了这一方法的正确性和有效性.     

地物热辐射方向性影响主因子的揭示 ——提高辐射温度方向性观测精度的新途径及数据剖析

排除影响地物热辐射方向性三因子以外的噪声，即消除热红外传感器随着测 量角度的变化所接收到的组分变化所引起的噪声；消除前后测量的时间差里地表热量 平衡变化所引起的噪声，这是多角度遥感测量中的难题，长期以来一直没有得到解决． 提出利用“热像仪－定面积法”和“双传感器－同步法”进行测定．试验结果表明，以前 的几种方法所观测到的数据离散、无规律，而利用本方法获取的数据，呈现出相当有规 律的方向性分布．从而揭示了影响地物目标热辐射方向性的主要因子和它们各自的影 响程度．     

基于中间件的软件系统特征交互问题在线检测与消除

作为主流的Intemet软件系统运行支撑平台，中间件必须支持越来越丰富的交互模式．交互的多样和复杂以及Intemet开放、动态、多变等特点导致非预期交互产生的几率逐渐增加．这些非预期的交互可能导致服务降级，功能损失，甚至系统崩溃等严重后果．文中从电信领域特征交互问题的角度研究Intemet软件中的非预期交互问题，并提出了一个基于中间件的在线检测与消除方法．首先，对中间件使能的系统交互进行分类，与电信系统进行多角度的比较，并分析了4个实例，从而论证了Intemet软件特征交互问题的存在并考察其与电信系统特征交互问题的异同．随后，提出了以运行时软件体系结构为核心的在线检测和消除方法．该方法在J2EE环境中得以实现并成功解决了4个实例．     

基于Unscented Kalman Filter算法的一个快速路动态OD矩阵估计模型

基于主干道和匝道出入口的交通流量计数及起迄点旅行时间分布假设，论文提出了一个新的快速路动态Origin-Destination（OD）矩阵估计状态空间模型及其在线估计算法．论文通过引入一阶宏观交通流模型以计算OD旅行时间，并假定相同起讫点、相同时刻出发的车辆到达时间分布遵从正态分布．由于引入的宏观交通流模型参数受交通状况的影响，因此模型参数也作为状态变量进行估计，这将增加了新的测量方程．模型的求解采用了一种新的适合于非线性状态空间方程的在线估计算法（UKF，Unscented Kalman Filter）．特别地，论文考虑了约束条件下UKF算法截断问题，这将为运用UKF算法求解存在约束的其他模型提供了新的思路．模型运用了仿真数据进行评估．实验结果达到了很好的精度，这为处理动态OD估计问题提供了新的方法，并可应用于实际的在线动态OD估计．     

润扬大桥悬索桥小波包能量谱与温度的季节相关性研究

对润扬大桥悬索桥236天的小波包能量谱与温度实测数据进行了季节相关性研究．分析结果表明，润扬大桥悬索桥的小波包能量谱与温度具有明显的季节相关性，其特征频带能量比的日平均值随着温度的季节变化在一年中可以发生平均约200％的变化．在此基础上采用6次多项式模型对小波包能量谱与温度进行了统计建模，并采用均值控制图法对特征频带能量比的异常变化进行了统计模式识别．分析结果表明，运用本文方法可以有效地消除温度的季节变化对悬索桥实测小波包能量谱的影响，较好地识别出结构损伤引起的特征频带能量比10％的异常变化，并且与实测模态频率相比，小波包能量谱更适合于大跨桥梁结构的在线实时损伤预警．     

基于GSM的施工升降机超载保护远程监测系统设计

设计了一种施工升降机中超载保护的远程监测系统。该系统由重量传感器采集重量信号，经过加速度传感器修正采集值后输入单片机处理，以实现自动在线无线监测、报警和断电保护。并利用GSM模块进行远程监测报警。通过现场试验，得出该超载保护系统能有效避免动载荷误报警的问题，具有稳定性好、管理方便等特点。     

化学发光传感器研究进展

本文综述了1999年以后国内外化学发光传感器研究进展，其内容包括化学发光传感器的设计、酶基化学发光生物传感器、化学发光组织传感器、免疫化学发光传感器、催化型化学发光气体传感器、分子印迹型化学发光传感器、化学发光反应同时作为分子识别反应的化学发光传感器，并对今后的发展趋势进行展望。     

基于DSP技术的氧化锌避雷器在线监测仪的设计

为了在线测量氧化锌避雷器全泄漏电流和阻性电流，提出了一种基于DSP技术的新型监测仪的设计方案。该监测仪以TMS320F2812为核心，通过电流传感器获取电流信号，经FFT运算求得避雷器全泄漏电流，并采用一种新的补偿算法提取出阻性电流值，据此来判断避雷器当前工作状态。另外该监测仪还可以对现场的监测器进行校对，判断现场监测器的性能优劣。与传统的氧化锌避雷器在线监测仪相比，该新型监测仪不需要电压量的采集，具有易于携带，接线方便，精度高等优点。     

基于Clifford代数的混合型传感器网络覆盖理论分析

分布式传感器网络对目标区域的覆盖性能是整个分布式网络信息获取的基础．已有研究工作分别在2维和3维空间，主要通过单位圆覆盖模型和球覆盖模型进行传感器网络系统覆盖性能分析．已有方法在对多种类型的目标进行监测的传感器网络应用当中，无法给出一致的覆盖分析模型．提出一种基于Clifford代数的空间传感器网络覆盖理论分析方法，为分布式传感器网络在复杂环境下的覆盖性能分析建立了统一的理论模型，实验分析验证了该方法的有效性．     

基于Wasserstein距离的在线机器学习算法研究

本文主要研究基于Wasserstein距离的在线机器学习算法,并分别针对分类和回归问题,提出两个鲁棒的在线学习算法.本文首先在特征-标签空间中对Wasserstein距离进行变形,得到了易于处理和计算的变形式.进而,将在线梯度下降(online gradient descent, OGD)算法和Wasserstein距离变形式结合,分别针对在线分类问题和在线回归问题提出了两种具有较好鲁棒性的在线机器学习算法.文章对提出的新算法累积误差值(Regret,后面用Regret指代)进行了分析,证明了算法的Regret与训练轮次T满足O(■)关系.算法的收敛性可基于算法Regret分析得到,可证明在算法训练轮次T趋于无穷时,算法训练出的模型会收敛到理论最优模型.最后,将所提出算法与FTRL(follow-the-regularized-leader)算法、OGD算法、采用批量学习训练方法的机器学习算法进行数值实验对比.在模拟数据集和真实数据集的实验中,所提出在线学习算法准确率、鲁棒性和模型泛化性能均优于FTRL算法和OGD算法;针对大规模数据集时,虽然所提出的在线学习算法准确率与批量学习相关算...     

XML频繁子树挖掘研究

本文主要研究通过引入滑动窗口模型，提出了面向XML查询数据流的频繁查询子树在线挖掘算法。算法以全局Trie树为数据缓存结构管理和维护缓存池的数据流，采用自下而上、基于前缀等价类的遍历方式快速产生所有带根查询子树和标准查询子树。实验结果表明该算法具有挖掘速度快、内存消耗稳定等特点，可以有效、平稳地处理XML查询数据流。     

基于奇异熵定阶降噪的水工结构振动模态ERA识别方法

针对原型动力试验激励难的问题，结合水工结构在工作状态下环境激励荷载的特点，直接根据水工结构在工作环境激励荷载作用下的动力响应识别结构的动力特性，提出一种利用特征矩阵奇异熵对信号进行降噪、重构、定阶以及模态参数识别的方法，解决了系统特征矩阵定阶难的问题，揭示了结构在工作状态下的模态阶次及模态特性。最后将该方法应用于二滩拱坝在不同泄洪工况下的模态参数识别以及李家峡双排机厂房在停机过程中的结构振动频率识别。该方法的提出，为解决大型水工结构在工作环境激励下的模态参数识别问题提供了捷径。     

基于聚邻苯二胺和纳米金电位型免疫传感器的研究

利用电聚合和电沉积技术将邻苯二胺和纳米金固定在石墨电极上，通过白组装的方法使抗体（羊抗小鼠IgG）与石墨电极表面上的纳米金结合，制备了一种免疫传感器（Ab／GNPs／POPD／GE），并对实验条件进行了优化。该传感器能够对抗原（小鼠IgG）进行定量检测，具有灵敏度高、响应速度快、检测范围宽等优良性能。其检测范围为4．0×10^-～1．0×10^-3ng／mL，检测下限为1．0×10^-3ng／mL．而且该免疫传感器具有较高的选择性和较好的稳定性，寿命可达15d左右。     

基于质谱技术的计算蛋白质组学研究

蛋白质组是继人类基因组计划完成之后又一新兴的生命科学研究对象，蛋白质组学研究细胞或组织内所有表达的蛋白质．生物质谱技术已为蛋白质组学研究产生了大规模的质谱数据；而如何从这些数据中提取和发现有关蛋白质组的重要生物学知识为计算蛋白质组学的研究提出了重大需求，如蛋白质鉴定、翻译后修饰、定量分析，以及疾病模式的发现等．本文研究了如何应用计算技术来解决蛋白质组学研究中质谱信息处理的这几个关键问题．     

图像视频信号的压缩采样与稀疏重建

要视觉传感器通常不知道它们“看到”的现象之下的物理过程，以远远超出图像视频信号有效维度的Shannon／Nyquist采样率获取图像视频数据，从而导致了对图像视频信号的存储、传输等数字处理的巨大压力．压缩感知（compressivesensing，CS）理论表明：在某个线性变换域下稀疏的信号，可以利用少量的观测数据精确地重建，或在噪声情况下鲁棒地重建．压缩感知是实现图像视频信号有效维度采样的理论基础，为图像视频信号的采样、处理和识别等领域带来了前所未有的突破．本文对图像视频信号领域压缩感知面临的基本问题：压缩采样、稀疏重建模型及其优化求解算法的研究进展进行了综述．在采样方面，分析了图像视频信号随机观测矩阵和有结构观测矩阵的性能；在稀疏重建模型方面，从图像视频信号的稀疏先验性出发、介绍了分析型的重建模型和合成型重建模型的构建方法；在优化求解方面，针对重建模型，介绍了约束优化问题和无约束优化问题两类求解算法．以此为基础，分析了在图像视频领域压缩感知的理论与应用的进一步发展所面临的问题和挑战，展望了未来的发展方向．     

基于支持向量机和粒子群算法的电子鼻伤口感染检测

针对传统的伤口感染诊断方法耗时长,操作复杂等问题,提出了一种基于电子鼻和支持向量机(SVM)的方法进行伤口感染检测,分别检测非感染和三种常见病原菌感染的大白鼠伤口顶空气体,然后利用 SVM对实验数据进行识别.同时,鉴于传感器阵列的优化以及 SVM参数选择对其分类准确率有重大的影响,提出一种基于粒子群算法(PSO)的传感器阵列和 SVM参数同步优化方法.实验结果表明,SVM结合 PSO与传统的神经网络以及遗传算法相比,极大提高伤口感染检测的准确率