二值无线传感网络下异常活动的分布式检测

针对无线传感网络下的异常活动检测问题,提出了异常活动分布式检测方法(distributed abnormal activity detection approach,DetectingAct). DetectingAct将活动的定义从轨迹扩展到轨迹和持续时间的组合,将异常活动定义为在数据分布上与正常活动,即数据中反复出现的活动,偏差较大的活动,利用节点自身计算资源和存储资源进行检测. DetectingAct采用时间相关的频繁项集挖掘算法(duration-dependent frequent pattern mining algorithm,DFPMA )从数据中挖掘正常活动. 算法采用了非监督学习方法,避免了监督学习需要大量标记数据的缺点;按分布式存储机制(distributed knowledge storage mechanism,DKSM)将正常活动模式存入各节点;用分布式检测算法(distributed abnormal activity detection algorithm,DAADA )检测活动. 理论分析和实验结果表明,分布式检测方法相比传统的活动检测算法,实时性更强,平均检测长度为轨迹的78.2%,精度更高,准确率达到96.9%.      

空间非均匀噪声下应用Bootstrap技术的信源数检测

针对阵列系统接收数据有限且存在空间非均匀噪声的信源数估计问题,提出一种基于Bootstrap技术和空间正交性的新方法.该方法首先估计任意信号的入射角度,然后对阵列协方差矩阵进行特征分解,提出了以特征向量和阵列流型矢量内积为基础的一系列假设检验,数据分布未知,并且应用Bootstrap方法估计零假设下提出的检测统计量分布.通过仿真证明了所提方法,在低信噪比(SNR)和小快拍数的情况下有较好的性能.     

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.      

基于薄壁圆筒结构的光纤光栅瓦斯压力传感器

为提高瓦斯压力监测的精度和准确性,设计了一种带温度补偿、基于薄壁圆筒结构的高灵敏度新型光纤光栅瓦斯压力传感器。通过理论分析,确定了传感器的结构和尺寸。该传感器采用内径15 mm、壁厚0.13 mm、材料为30Cr Mn Si A的薄壁圆筒。通过测试,传感器灵敏度为220 pm/MPa,瓦斯压力为10 MPa时光纤光栅中心波长漂移量为2.93 nm,基本误差小于0.05 MPa,具有较好的可重复性。现场应用表明,新型传感器具有较高精度,克服了温度对监测结果的影响。     

高光谱图像预处理方法研究及进展

高光谱图像预处理方法在高光谱图像处理中具有重要意义,有效的预处理方法可以尽可能地减少甚至消除无关信息(如样品背景、电噪音和杂散光等)对高光谱图像的影响,为后续基于高光谱图像的数据分析提供更为可靠的数据来源.基于高光谱图像谱图合一的数据结构特点,该文综述了直方图均衡化,中值滤波,边缘检测等图像预处理方法以及平滑,导数,标准归一化,多元散射校正等光谱预处理方法,并给出了这些方法的应用实例.该文还详细介绍了傅立叶变换和小波变换这两种基于数据压缩和信息提取的光谱预处理方法.这些新方法的研究为后续的数据分析奠定了良好的基础.     

关于H-联图的拉普拉斯特征值

H-联图是在不交图G1,G2,…,Gk的基础上,对于H中的任意两点i,j,若ij∈E(H),则将Gi的每一点与Gj的每一点相连所得到的图,其中,H的顶点集为{1,2,…,k}.特别地,{G1,G2}的P2-联图就是普通联图G1∨G2.本文研究了H-联图的拉普拉斯特征多项式,给出了H-联图的拉普拉斯谱与图G1,G2,…,Gk以及基图H的拉普拉斯谱之间的关系.进一步研究了基图分别为完全图、完全二部图时的H-联图,给出了Kk-联图和Ks,t-联图的拉普拉斯谱以及相应的特征多项式.另外,证明了当基图H是完全图、完全二部图或阶数小于等于4的图(除P4外)时,L-整图{G1,G2,…,Gk}的H-联图也是L-整的.     

基于压缩感知理论的无线电作弊信号捕捉算法研究

短时且频率未知的无线电作弊信号的捕捉是考试无线电保障工作的重要内容和难点,将压缩感知理论应用到无线电作弊信号捕捉中能够提供高效的解决方案。针对宽频带上稀疏分布的作弊信号场景设计了一种基于压缩感知理论的作弊信号捕捉算法,并通过实验室环境下无线电作弊场景的构建和频谱信息采集,利用Matlab仿真平台对采集到的信号信息进行了仿真验证。结果表明,所提出的算法能够在采样率比传统DFT算法降低1~2个数量级条件下实现对多个未知载频突发信号进行快速、准确地捕捉,充分证明所研究的基于压缩感知的无线电作弊信号发现算法的有效性。