EBPSK调制脉冲雷达信号的探测性能

研究了EBPSK(extended binary phase shift keying)调制脉冲雷达信号的探测性能.首先分析了该雷达系统信号在几种情况下基于CFAR(constant false alarm rate)的目标检测概率,表明在未知目标距离情况下,EBPSK调制雷达信号的探测性能优于传统LFM雷达信号的探测性能,在短波信道中,EBPSK脉冲雷达信号不存在多普勒频扩.该信号的模糊函数是对称的,所以不存在距离-多普勒耦合效应.其次,EBPSK调制雷达系统的调制器灵活多变,可根据要求设置不同的调制参数以改变信号的测距精度与目标探测性能.最后,通过仿真实验验证了理论分析的合理性,在较大脉冲回波时延估计误差的前提下,EBPSK信号的脉冲压缩性能高于LFM的脉冲压缩性能,且获得相同的探测性能,当时延大于0.05μs时,EBSPK脉冲雷达信号所需SNR比LFM脉冲雷达信号要少;当时延为0.5μs时,EBSPK脉冲雷达信号所需SNR比LFM脉冲雷达信号少25 d B.     

基于可见光源与独立成分分析法的实时人眼检测系统

提出一种基于特征与外貌混合检测确定人眼区域的实时人眼检测方法. 首先,依据可见光源在人眼角膜上反射形成耀点特性,通过图像处理算法提取潜在耀点位置,利用人眼几何特征的确定可能人眼候补区域;然后,提取人眼数据库中具有不同外貌特征的200幅人眼图像,采用FastICA算法估计出提取人眼图像的有效成分分析(ICA)基向量;最后,通过计算人眼候选区域在基向量上投影角度判断出左、右人眼区域准确位置. 实验结果表明,在人脸面部旋转、佩戴眼镜、大范围头部运动和不同光照强度下,实时人眼检测具有较高的检测正确率和较好的鲁棒性.      

基于802.15.6的分组检测算法设计与仿真

针对BAN(body area network)系统传输数据分组具有突发性的特点,设计了一种基于数字匹配滤波器和自适应门限判决的分组检测方法.根据数字匹配滤波器的原理和BAN调制信号的特点分析获得了相关峰值的计算方法,采用自适应门限判决的方法对相关峰值进行判决实现分组检测,并利用Matlab对算法性能进行了仿真.仿真结果表明,采用的分组检测算法在一定频偏范围内均具有较高的检测概率.     

基于超像素融合算法的显著区域检测

针对目前流行的显著性检测算法不能精确反映显著性信息的问题,提出一种基于超像素融合方法的显著性检测算法. 首先对图像进行超像素分割,在保证高质量的图像目标边缘信息前提下,建立以超像素为节点的图模型;然后计算超像素邻接矩阵,将该图模型转化为最小生成树模型. 通过OTSU算法自适应地确定最佳阈值,根据该阈值将最小生成树模型的部分节点进行融合,获得大超像素分割区域;最后利用大超像素的颜色和相互距离信息,获得高质量的显著性图. 实验结果表明,相对于其他检测方法,该算法可以更有效地检测出图像中的显著目标,并能达到接近分割的效果.      

基于Fourier描述子的唇形分类方法

针对唇读识别中唇形状态的描述问题,提出一种基于Fourier描述子的唇形分类方法.该方法通过迭代演算获得嘴唇的位置与大小,先通过边缘侦测法找出唇形边缘;再由Fourier描述子找出唇形外形的重要特征值,进而表达唇形状态的有效信息;最后将转换出的Fourier描述子经过正规化处理后,输入到人工神经元网络中进行分类.实验结果表明,该方法的唇形分类正确率较高,且耗时较少,为唇读识别中各状态的确定提供了依据.     

Multi-ISM联盟的网络安全系统协作模型及算法

针对现有网络入侵检测系统(NIDS)存在智能程度低、自适应能力弱、协同性差、负载不均衡等局限性,引入了免疫软件人(ISM)智能体的理论,提出了一种基于multi-ISM联盟的网络入侵检测与防御系统的分布式社区协作控制模型及其算法.该模型系统采用了部分-全局规划(PGP)策略以及multi-ISM间的协作、协调和协商机制,融合了网络协作模型与层次模型的优点,从性能上改善了当前分布式入侵检测系统(DIDS)难以适应高带宽、大流量的动态网络环境等问题.实验结果表明:该模型系统相比其他的DIDS,在检测性能和误报率等方面具有明显优势,对于服务器系统资源的占用率不是很大,同时它还能够较好地解决网络信任社区内与社区间的协同防御和预警问题.     

基于高斯受限玻尔兹曼机的非线性过程故障检测

针对非线性工业过程,提出了一种基于高斯受限玻尔兹曼机(GRBM)模型的故障检测方法.该方法从海量过程数据中提取出GRBM隐层特征信息,通过隐层特征再构建出重构数据,并依据重构误差在残差空间中构建检测统计量,形成了非线性过程故障检测算法.仿真结果表明,基于GRBM的故障检测方法不仅比传统的核主元分析(KPCA)方法具有更好的故障检出率,并且针对大数据量问题具有更强的处理能力.     

基于模板匹配与线性预测的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标遮挡、算法鲁棒性差的问题, 提出基于模板匹配与线性预测的算法。该算法分为模板匹配和线性预测两部分。场景中无遮挡物时, 执行模板匹配算法, 获取目标跟踪信息; 否则, 通过预测算法估计目标的状态, 进而实现目标跟踪。实验结果表明, 在目标有遮挡干扰的情况下, 采用该算法能稳定、准确地实现目标跟踪, 与传统的模板匹配算法相比具有较强的鲁棒性。     

基于投影滤波的突发事件危险源位置估计问题研究

针对确定突发事件中危险源的位置估计问题,提出一种基于hermit基函数的投影滤波方法.通过将其概率解投影到指定状态空间中,通过投影空间中的艾尔米特基函数构造出近似解,即状态的先验概率密度函数,最后由贝叶斯估计得到状态的后验概率密度函数,给出算法的收敛性和计算复杂度分析.仿真实验证明投影滤波方法有效减少滤波估计中所需的计算量,并提高了估计精度.     

基于LabVIEW的汽车仪表检测系统的设计

以汽车仪表为研究对象,利用NI PXI-6624和PXI-6528板卡,对汽车仪表的模拟量和数字量信息进行采集,通过CAN总线进行信息之间的传递,最终设计了一种基于LabVIEW的汽车仪表检测系统,该系统灵活方便,基于LabVIEW的人机界面移植性强,能够对各种汽车仪表进行检验.