基于粒子群优化算法的像素级图像融合

多传感器的像素级图像融合中，如果对源图像进行线性运算以得到融合图像，源图像的置信度取值一般只能由经验和个人主观感觉来确定，并不能得到令人满意的融合效果．本文针对这一问题提出了一种基于粒子群优化算法的像素级图像融合的算法．该算法可以根据融合的目的采用不同的融合指标，应用粒子群优化算法得到比较满意的融合图像．实验结果表明该算法优于其它的几种像素级图像融合算法．     

一种基于联邦Kalman滤波结构的自适应信息融合方法

鉴于联邦Kalman滤波是一种能在复杂信息融合系统中进行目标状态估计的有效方法．介绍了联邦Kalman滤波器的原理和结构，提出了一种基于联邦Kalman滤波结构的自适应多传感器信息融合算法．仿真结果表明，该算法能有效提高信息融合系统的精度和容错性．具有较高的实用价值．     

多传感器融合四旋翼协同控制算法及其实现

针对四旋翼无人机定点悬停控制,从应用层面提出了多传感器数据融合方案,设计了相应的协同控制算法.在飞行器整体硬件架构基础上分析量测系统的各个传感器,对于姿态测量通道提出卡尔曼滤波算法,对于高度测量通道提出互补滤波算法,对于水平位置测量通道提出双传感器融合算法.基于四旋翼无人机的状态空间及其小扰动线性化模型,设计了与之相结合的协同控制算法并进行仿真.最后在物理平台上对设计的算法进行验证,表明多传感器融合与协同控制相结合的方法能有效提高四旋翼无人机的定点悬停精度.     

应用联邦自适应UKF的卫星多传感器数据融合

在卫星自主导航系统中,一方面,系统状态模型存在难以准确建模的问题,要求信息融合算法具有一定的自适应性;另一方面,系统的量测模型通常具有较强的非线性,又要求信息融合算法在强非线性下保持较高的精度和鲁棒性. 针对以上两个问题,本文提出了基于星敏感器、红外地平仪、磁强计、雷达高度计、紫外敏感器的多信息联邦自适应UKF组合导航方案,该方案将多个导航传感器提供的信息在联邦滤波器里融合,并采用自适应UKF算法构建联邦滤波器的子滤波器. 采用这种方案,可有效组织并充分利用导航传感器提供的导航信息,并且系统模型具有一定的自适应性. 数字仿真结果表明,与传统的联邦卡尔曼滤波方法相比,该方法更适合于非线性较强、系统模型参数不准确的场合,有效提高了导航精度.     

多速率马尔科夫跳变系统的序贯融合估计

对带噪声相关的马尔科夫跳变系统,提出了在多传感器多速率均匀采样情形下的序贯融合估计算法。系统中状态均匀更新,不同传感器以状态更新周期的正整数倍进行观测采样,同时不同传感器间的观测噪声不仅同时刻相关,而且与过程噪声相关。根据状态更新点处的传感器观测采样情况,建立状态更新点的单速率状态空间模型。对转化后的单速率马尔科夫跳变系统状态进行扩维,进而将对原系统状态的估计等价地转化为对扩维后状态的估计,在此基础上,提出了在线性最小方差(Lineor minimum variance sense, LMSE)意义下的最优集中式融合估计算法和最优序贯融合估计算法。所提出的序贯融合估计算法通过对传感器观测数据的实时处理,可获得状态的实时融合估值。同时证明了集中式融合估计和序贯融合估计的等价性。仿真实验进一步验证了所提算法的有效性。     

异质双9轴MEMS惯性传感器数据互补-加权迭代融合算法

在MEMS惯性传感器导航研究中,传统的MEMS捷联式惯性导航系统仅利用单多轴MEMS惯性传感器对移动目标进行导航定位,其测量值和噪声特性易受环境影响,此外加速度误差、陀螺仪漂移、平台框架角误差、平台安装误差等因素也严重影响传感器性能. 为此,从异质非单多轴MEMS惯性传感器互补融合角度出发,用异质双9轴MEMS惯性传感器采集移动目标原始信息,并提出互补-加权迭代融合算法. 首先对异质双9轴MEMS惯性传感器测得的原始数据进行预处理,基于卡尔曼滤波用最小方差估计法求解观测值. 通过估值方差和革新方程形成权值更新模型,实现异质双9轴MEMS惯性传感器数据的互补融合. 实验表明,相较传统单9轴MEMS惯性传感器导航,该算法可提高导航精度50%以上.     

像素级多传感器图像融合研究进展

像素级多传感器图像融合是对多个传感器获取的同一地区或同一目标的图像数据,采用一定的算法将各图像数据中所含的信息优势或互补性有机结合起来产生新的图像数据的技术.本文探讨了像素级多传感器图像融合的研究意义和应用,对像素级多传感器图像融合方法进行了分析比较,并对其发展方向进行了展望.     

像素级多传感器图像融合研究进展

像素级多传感器图像融合是对多个传感器获取的同一地区或同一目标的图像数据，采用一定的算法将各图像数据中所含的信息优势或互补性有机结合起来产生新的图像数据的技术。本文探讨了像素级多传感器图像融合的研究意义和应用，对像素级多传感器图像融合方法进行了分析比较，并对其发展方向进行了展望。     

多传感器数据融合及其在图像信息处理中的应用

随着图像信息的日益复杂,单独的某种算法或单信道的图像信息已不能满足高精度的图像识别任务的需要,多传感器数据融合技术在图像信息处理中得到越来越广泛的应用。介绍了数据融合的三种主要方法,从图像信息融合的基本流程、图像配准和图像融合的层次三方面进行了综述,在此基础上分析了多传感器图像信息融合领域的研究热点和发展趋势。     

多尺度小波分解融合在微机电陀螺数据处理中的应用

提出一种小波域数据融合模型. 将多个传感器的数据进行多尺度分解,分别对每个尺度上的细节信号和最粗尺度上的近似信号进行局部加权融合,并根据小波重构公式得到原尺度上的融合信号. 基于实际工程应用对该模型进行了数学证明,分析随机序列经离散小波多尺度变换后的形式,研究各尺度上的平滑信号、细节信号之间的统计特性,从理论上解释小波域多尺度数据融合算法的优越性. 实验表明：该方法能显著提高数据融合后微机电陀螺仪的零偏稳定性.     

基于HMM的主题爬虫问题研究

对HMM爬虫中K-means算法的K值选取方法作出相应改进,然后针对爬取网页的内容与主题相关度不高的问题,对隐马尔科夫模型的假设条件进行修改,完成改进后的隐马尔科夫爬虫设计。     

基于RSA的门限密码体制研究

本文通过ECC算法产生秘钥,然后通过矩阵运算,生成秘钥碎片,分发给不同的合法结点用户,由这些结点用户共同管理并维护秘钥的一种门限密码体制。在该方案中,只有达到或超过某一阈值的秘钥结点共同合作下才能完成秘钥运算,从而防止权力的过分集中,又能完成秘密共享。     

水质稳定性判断综合性实验的开设与探索

将水分析化学和给水处理原理结舍起来.开发了水质稳定性判断综合性实验.综合实验涉及水的碳酸平衡原理、水质稳定概念及多种水质分析方法.应用于水质检测实验教学,取得了良好的实验效果.     

土壤铬污染修复技术研究概述

本文综述铬的环境化学行为、土壤铬污染的危害与修复技术,重点介绍植物修复技术及其研究进展,并提出今后的研究重点与方向。     

振叶以寻根,观澜而索源——读郭建勋教授《辞赋文体研究》

文体的演变,相对于作品的思想内容、时代风尚而言,更具有稳定性。认识一种文体往往能使我们更真实地了解文本在当时呈现的面貌以及其中透射出的文化意义,因此,文体研究不可回避地成为学者     

基于微结构光纤的温度传感器研究

对基于模间Mach-Zehnder干涉式、Michelson干涉、F-P干涉和荧光等原理的微结构光纤温度传感器开展了较为系统和深入的研究，建立了相关理论，研制出了一系列新型光纤温度传感器及其功能器件.展示了一种新型的多参量荧光光纤有源温度传感器，并建立一种新的信号处理方法；利用液体填充微结构光纤制作出的在线式、全光纤Mach-Zehnder干涉式温度传感器，敏感度达–1.83 nm/℃；利用全固态光子带隙光纤内的高阶导模来制作结构紧凑的Michelson高温传感器，传感头尺寸仅为1.03 mm；基于柚子型小纤芯微结构光纤制作了微腔F-P高温传感器，温度的灵敏度为17.7 pm/℃，测量温度达1 000℃.     

关于科学发展观的哲学思考

科学发展现,是对党的三代中央领导集体关于发展重要思想的继承和发展,是马克思主义关于发展的世界现和方法论的集中体现.我们学习实践科学发展观,必须自党运用马克思主义的哲学原理,对科学发展现加以理解和认识.     

面向角色方法在工作流仿真中的应用研究

随着工作流的发展,工作流建模技术已经成为了一个重要的课题.介绍了面向角色的建模方法,以及建模仿真平台Ptolemy Ⅱ,利用该平台的面向角色的建模思想,采用层次异构的思想组合各类组件来实现工作流建模仿真工作.同时对实际工作流模型案例进行了分析,采用面向角色的建模思想,在Ptolemy Ⅱ平台上完成了建模设计,仿真结果与模型中的计算结果进行了对比,得出二者的结果基本一致,解决了工作流仿真中遇到的并发性问题.     

基于MATLAB曲线拟合的应用研究

基于MATLAB的仿真计算平台,本文以中国历年人口统计数据为基础,采用多项式和傅立叶级数的曲线拟合技术,实测出具有较高准确度的近期人口预测模型,并通过参数实测和逐次修正的方法,改进了LOGISTIC预测模型,修正了中远期人口预测的误差,减少了人口数据处理中的误差积累,高效率地提高了预测模型的准确度.