ICA和镜头分割结合的盲视频水印方案

视频数字水印是解决数字视频版权问题的主要方法．提出一种独立分量分析（independent component analysis，ICA）和镜头分割相结合的盲视频水印方案，它先通过全局直方图比较的方法将视频进行分段，然后对这些段进行ICA分解，在得到的主独立分量帧中采用SWE（single watermark embedding）方案嵌入版权信息．该方案利用视频序列镜头分割的方法，从内容上对视频进行定位，提高水印方案对于时间不同步的鲁棒性；通过在主独立分量帧中嵌入水印增强了方案对于视频内部共谋攻击的鲁棒性；采用SWE方案，实现盲检测．实验结果表明这个方案对于常见的基于帧的和基于视频的处理都有很好的鲁棒性；能够实现盲检测；对于时间不同步和视频内部的共谋攻击有较好的鲁棒性．     

一种新的顺序数据同化方法

将Monte Carlo方法和H∞滤波技术结合起来,提出了一种适用于非线性系统在不知道观测资料误差统计特性情况下的Monte Carlo H∞滤波顺序数据同化新方法.分别利用Lorenz（1963）系统和浅水方程组对在实际应用中遇到的观测误差时间相关和空间相关问题与集合Kalman滤波同化方法进行了对比数值试验.在观测误差时间或者空间相关且不知道相关统计特性的情况下,新方法的同化结果比集合Kalman滤波方法的更好.结果表明Monte Carlo H∞滤波同化方法对非线性系统是有效和适用的,它不依赖于观测资料的误差估计,对观测误差统计特性的变化具有较好的鲁棒性.另外,新方法中用搜索法寻找到的最小水平因子是随流型演变的.     

紧致化神经网络的鲁棒性分析

深度神经网络(deep neural network, DNN)目前已经在很多视觉识别任务中达到了超越人类性能的表现.然而,将深度神经网络部署到真实场景的终端设备面临着两个挑战:首先,目前的深度神经网络模型非常耗费计算资源和内存,很难直接应用在资源受限的终端设备上;其次,真实场景的数据往往受到各种各样噪声的影响,因此部署在真实场景的模型应该拥有良好的鲁棒性(robustness).近年来出现了很多对深度神经网络进行压缩和加速的方法以适应真实场景的资源受限终端,而对这些压缩模型的鲁棒性分析也得到了越来越多的关注.本文首次对神经网络剪枝、量化及知识蒸馏等常用的压缩算法进行对抗鲁棒性及噪声鲁棒性分析,总结了不同压缩算法对神经网络鲁棒性的影响.并对目前同时解决神经网络鲁棒性及模型大小问题的一些方案进行了整理与分析,展望了该领域未来研究的技术挑战与可能的发展方向.     

基于化学反应优化的多无人机地面移动目标协同观测航迹规划

随着无人机技术的飞跃式发展,利用无人机跟踪地面目标在军事和民用领域得到了广泛的应用.鉴于目标所在环境以及运动状态的不确定性,单一无人机已不能胜任日益复杂的应用环境,利用多无人机协同跟踪目标成为改善目标跟踪任务鲁棒性的一种有效手段.本文针对多无人机协同跟踪观测航路难以求解的特点,提出了一种基于进化算法的近似求解方法,以解决多无人机对被跟踪目标观测航路的时空优化问题.本文通过分析与机身以固定安装角连接的传感器在地面有效观测区域模型,提出了包括目标观测时间和航路安全在内的控制方案,并采用了一种基于化学反应优化(chemical reaction optimization,CRO)理论框架的启发式求解策略,规划无人机的最优协同观测航路.仿真的结果表明,本文所提出的方法能够实现多无人机协同跟踪地面移动目标的要求,在满足无人机性能约束和飞行安全的情况下,具有更长的对目标监测时间.     

特征模型理论及其在火星气动捕获制导中的应用

火星探测是近年来世界范围内深空探测领域的持续热点.低成本空间运输是太空探索和开发的重要因素之一,气动力辅助变轨可降低航天飞行器的设计成本.气动捕获是气动力辅助变轨的一种方式,指的是利用行星大气产生的气动力,降低轨道能量,实现由双曲线轨道向目标环绕轨道的转移.气动捕获任务仅有一次实现的机会,可靠性要求非常高,因此对于气动捕获制导和控制的精度和鲁棒性提出了很高的要求,需要采用智能自主的制导方法.基于特征模型的制导方法具有强适应性、鲁棒性和自主性,有广泛的应用前景.本文对特征模型理论及其在火星气动捕获制导中应用的研究现状和进展进行了综述,并提出了有待解决的问题,为进一步开展相关研究提供了基础.     

一种新的fMRI数据处理方法: 邻域独立成分相关法及其初步应用

独立成分分析(ICA)是信号处理领域中新近发展起来的一种很有应用前景的方法, 而脑功能磁共振(fMRI)信号的有效分离与识别是一个正在研究和实验之中的技术领域, 因此, 发展基于ICA的fMRI数据处理方法具有明显的理论价值和应用前景. 首先分析了现行ICA-fMRI方法采用的信号与噪声的空域分布相互独立的信号模型所存在的明显不足, 然后提出了微域中的信号与噪声的时域过程相互独立的fMRI信号模型, 从而建立了一种新的fMRI数据处理方法: 邻域独立成分相关法. 从理论和仿真实验两个方面阐明了新方法的合理性, 最后给出了实际fMRI数据的例子.     

基于Floquet模态的平动点航天器编队构形设计与控制一体化方法

基于Floquet理论研究三体平动点周期轨道航天器编队的构形设计与控制方法.首先,介绍平动点周期轨道的Floquet理论,对Floquet模态进行仿真分析,利用Floquet模态可以线性表达相对于平动点周期轨道的运动偏差,并推导出了其模态系数的时间函数表达式,对于Z振幅较小的halo轨道,证明了周期模态的系数接近常值;在此基础上,应用Floquet模态对平动点轨道航天器编队构形进行设计,利用周期模态3,5或模态4,6的组合得到了多类特殊的规则构形;最后,提出了同时控制5个Floquet模态的相对运动轨道控制方法,仿真表明：该方法有效,并具有精度高、频度低、燃耗省等优势.本文形成了一种基于Floquet模态理论的平动点轨道航天器编队构形设计与控制的一体化方法,并基于该方法得到了几类特殊的规则构形,这对于深空探测任务轨道设计有重要的参考价值.     

复杂阴影背景下的USV自动水域边界检测

准确的水域边界检测是无人水面平台(unmanned surface vehicle,USV)自主导航和避障的关键技术.然而,当前基于光学图像的导航避障方法在实际USV系统中的可行性和准确性都偏低,其中,户外复杂自然光照引起的图像阴影是主要的误差源之一.本文提出了一种结合光学阴影处理和能量优化的自动水域边界检测方法,并且在实际的USV系统中得到了验证.首先,详细分析了阴影不敏感的本征图像的基本原理,并用于复杂光照条件下的背景分割;接着,使用光学阴影验证方法区分了不同目标区域,并利用阴影区域和非阴影区域的亮度差值定位水域边界;然后,将水域边界检测问题转化为全局能量优化问题,并为了提高算法的鲁棒性提出了算法的补充条件;最后,使用实际USV系统采集的多组光学图像验证了算法的有效性和鲁棒性.     

基于棋盘分割插值的多描述视频编码

为了提高恶劣信道上视频传输的鲁棒性, 提出了一种基于棋盘式分割插值的多描述视频编码算法, 即将输入图像按照棋盘模式分割并插值形成两路相同分辨率的近似图像, 并对这两路近似图像进行独立的运动预测、补偿和编码. 使用这种编码算法, 接收端可以在同时收到两路描述时得到相当好的重建图像质量, 而在由于误码或丢包等使其中一路描述丢失或受损时也能得到可以接受的重建图像质量. 此外, 编解码器之间的不匹配可以通过对两路描述之间差信号的部分编码得以有效的控制. 在双向通信应用中编码器还可以根据反馈信息来主动跟踪解码器的状态从而消除误差积累. 由于充分利用了分块DCT编码所固有的块间相关性, 该算法与同类算法相比具有更好的冗余率失真性能. 模拟实验表明, 该算法在保持较高压缩效率的前提下, 具有很好的鲁棒性, 在高误码信道上相对于传统的单描述视频编码可以得到更为稳定的重建图像质量, 并且编解码器之间的不匹配和误差积累都得到了有效的控制.     

视觉感知结合学习的自然图像轮廓检测

本文结合非经典感受野的视觉特性与机器学习的方法,提出了一种自然图像轮廓检测模型.当非经典感受野中的刺激与感受野中心刺激形成一种精确的空间结构时,将对中心产生一种增强效应;另一方面非经典感受野中抑制作用会降低同质成分的响应,我们将这两个机制分别用于增强光滑的轮廓和减少背景中与结构无关的干扰成分.利用逻辑回归概率模型将感受野中的信息与来自非经典感受野中的信息进行有效融合,并根据图像的手工标注数据库,通过学习方法获得一组最优的模型参数.自然图像的实验结果表明该轮廓检测方法能极大地抑制来自纹理的局部边缘,减少虚假轮廓,同时能增强具有一致空间结构的成分,避免轮廓缺失.最后利用Berkeley图像数据库定量地评价了我们方法的性能,并与相关方法进行了比较.该模型不仅为复杂场景中的轮廓检测提供了一个可行的策略,并有助于对生理视觉机制的理解.     

无线传感器网络中一种高效的距离差估计方法

RIPS系统通过测量干涉信号的相位提供了一种精度高、设备简单的无线传感器网络定位方法.但利用相位进行测距和定位的方法不可避免地存在相位模糊问题,RIPS系统采取的方式是在多个频率下对某一距离差进行相位测量,根据各相位测量值来搜索实际距离差.为了避免RIPS系统中这种繁复的搜索过程,文中提出了一种高效的距离差估计方法.该方法基于中国余数定理(CRT)通过闭式一次直接计算得出距离估计值,从而避免了搜索过程,极大地降低了节点运算能耗并且提高了定位系统的实时性.同时,为了克服传统CRT算法对噪声敏感的缺点,利用算法中加权系数具有的一些性质来减小噪声对估计结果的影响,提高了算法的鲁棒性.仿真结果表明该方法鲁棒性好,估计精度高,在无线传感器网络中具有良好的可行性.     

基于主成分的大坝观测数据多效应量统计分析研究

传统的单效应量分析在处理具有多重共线性的大坝监测数据时有较大的局限性,本文引入主成分分析方法对相关的多效应量进行重构,探讨确定主成分的方法,提取影响数据变异的少数主成分.对于稳定的观测数据建立基于主成分的多效应量观测值整体控制域;对于有趋势性变化的观测数据,在建立主成分统计预报模型的基础上建立了未来观测值的控制域.通过工程实例证明,利用主成分分析方法进行多效应量分析可以实现数据缩减,减少数据冗余,降低噪声和虚假报警率,能够进行高效地数据分析,具有广阔的应用前景.     

基于ReHo方法的原发性痛经静息态功能磁共振成像研究

目的利用静息态功能磁共振成像（rsfMRI,Resting．statefunctionalMagneticResonanceImaging）技术观察原发性痛经患者艾灸关元穴前后脑局部r致性（ReHo,RegionalHomogeneity）变化的特点,从脑区局部神经元协调性的角度探讨艾灸关元穴治疗原发性痛经的中枢镇痛机制。方法20例符合纳入标准的原发性痛经患者分别在艾灸关元穴前及艾灸关元穴5分钟后接受静息状态fMRI扫描,采用局部一致性方法作为测量指标进行数据分析。结果史灸后,患者多个与疼痛相关的脑区存在局部神经元活动的一致性的改变。艾灸后右侧颞上回一、左颞中回、额中回、中央前回、左侧额上回、右侧前扣带回皮质ReHo值较艾灸前显著升高（P〈0．05,校正后）;左额下回、枕叶、双侧丘脑ReHo值较艾灸前显著降低（P〈0．05,校正后）。结论艾灸关元穴可以引起多个疼痛脑区的局部一致性增高或降低,这些脑区可能是艾灸关元穴发挥镇痛作用的靶点,可能阐明了艾灸关元穴治疗原发性痛经的中枢镇痛机制。     

低维特征空间中基于旋转图像的三维环境模型配准方法

近年来,异类机器人之间(如飞行机器人和地面机器人)的协作成为机器人学研究发展的一个新的领域.异类机器人协作的难点之一是协作环境建模,而由于所获得的环境模型具有不同的观测视角和尺度,其环境建模中的模型配准是一个难点和关键.目前,能够适用于大视角差、大尺度差场景配准的方法并不多,基于旋转图像的配准方法被认为是一种可行方案,但其中存在的计算负担大和在野外环境中的鲁棒性差使得其也很难在实际系统中应用.基于此,面向三维点云环境模型,以旋转图像为基础,提出了一种新的基于低维特征空间的模型配准方法.首先,通过引入模型曲率、旋转图像熵值和激光反射强度3个特征构建了一个三维特征空间,得到候选对应点集合.然后,在候选对应点集合中利用旋转图像的方法查找正确的对应关系,实现模型配准.由于低维特征空间的引入,基于旋转图像特征的对应点搜索区域大大减小,因此算法计算效率得到了极大改善.同时由于引入的新特征与场景旋转图像特征的互补性,算法的鲁棒性和精确性也得到了提升.这些性能改进最后通过实验得到了验证.     

内对抗指导无监督多域适配网络的轴承协同故障诊断

现有的轴承无监督跨域智能故障诊断研究多数是基于单源域自适应开展的,这将导致实际场景中多个拥有充足且多样化诊断信息的源域未能得到协同利用.如何更好地从多个源域中提取到故障轴承的共性特征并融合多源域知识协同诊断是主要挑战.针对上述问题,本文提出了一种内对抗指导的无监督多域适配网络;构造了一个内对抗模块以计算多源域对抗损失,并联合多组源域-目标域自适应子网指导提取多源域和目标域间的共性特征,增强知识覆盖能力;设计了一个多子网协同决策模块,利用多组源域-目标域的对抗损失和分布差异损失计算置信分数,以辅助多子网分类器做出更佳的融合决策,提升协同故障诊断的准确率.基于恒转速和变转速工况的轴承故障数据构造了多个无监督多源域迁移诊断任务,对比实验结果表明所提方法的优越性和鲁棒性.     

高超声速飞行器准平衡滑翔自适应制导方法

针对高超声速飞行器同时满足终端约束及过程约束的再入滑翔制导问题,提出了一种全新的准平衡滑翔自适应制导方法．该方法充分利用升力式再入飞行中的准平衡滑翔现象,并以准平衡滑翔条件（QEGC）为核心,一方面,利用QEGC的特定弹道形式实现对终端速度及射程的精确解析预测;另一方面,借助QEGC将传统预测类制导方法难以处理的飞行过程约束转化为攻角约束．该算法不依赖于标准轨迹,实现了制导指令倾侧角及攻角均采用解析公式实时解算,使制导方法具备了自适应能力．CAV-H飞行器制导实例仿真表明,该制导方法能够导引飞行器平衡滑翔飞行,满足终端约束和过程约束,并且对任务临时改变具有自适应性．该制导方法的鲁棒性通过Monte Carlo仿真得到验证．     

基于机器学习的工模具钢硬度预测

硬度是工模具钢性能的一个重要指标.本文通过机器学习中的层次聚类和LASSO回归方法,给出了工模具钢硬度-成分关系的解析表达式.层次聚类将79种牌号工模具钢的合金元素成分-硬度数据集按欧式距离分为了4簇,其中高铬钢和低铬钢两簇包含了几乎所有的数据.然后我们对高铬钢和低铬钢两簇数据分别进行LASSO回归,画出LASSO路径,并利用留一法交叉验证得到具有最佳泛化预测能力的成分-硬度的解析公式.之后引入电负性、原子半径变化率、价电子数、电子亲合能和第一电离能等原子尺度的特征,重新进行LASSO回归,得到了新的硬度公式.结果显示机器学习方法可以成功预报工模具钢的硬度.同时,使用原子尺度的特征为钢铁材料的性能研究提供了新的思路.     

土地集约利用知识图谱研究

土地集约利用研究一直是土地相关学者研究的热点,然而由于研究领域广泛,近些年研究的热点变化不一,研究趋势不明。本文以1967年~2014年期间Web of ScienceTM数据库为文献源,选择信息可视化分析软件CitespaceⅡ,综合信息可视化、文献计量方法和数据挖掘算法,从多元、分时、动态的视角出发,在识别土地集约利用研究的经典理论及知识聚类以及演进脉络的基础上,探究了土地集约利用研究的前沿热点及未来延伸趋势,从而构建了一个土地资源研究的理论库,为相关学者提供理论参考和借鉴。研究表明:11996~2014年期间,土地集约利用研究相关的文献和被引文献数量稳步增长,但是近两年论文发表频率有所下滑;21967年~2014年间,土地集约利用研究全面爆发,研究主题全面扩展,虽然2003~2014年间研究关键词数量大幅度减少,同质化明显,但2003~2014年的研究主题步入全新阶段;3信息科技高速发展背景下,土地集约利用评价方法成为热点,但是对环境效应问题重视不够,集约用地技术研究不足。     

基于反馈机制的抗混合噪声的盲图像源分离方案

针对基于稀疏成分分析的盲图像源分离算法无法解决混合噪声问题,本文提出一种采用反馈机制的盲源分离算法.通过小波域稀疏成分分析和置零反馈的方法,逐次分离出各支路信号.实验结果表明,该方法无需大量的迭代运算,与传统稀疏成分分析法相比,能有效地分离高斯白噪声参与的混合图像,与经典快速独立成分分析法相比,取得了更高的分离精度.     

嫦娥一号月球卫星缩短阴影时间的分析与实现

通过对“嫦娥一号”月球卫星在2008年2月21日月食期间的卫星阴影时间进行分析, 明确了卫星轨道参数升交点经度和卫星相位与卫星阴影的密切关系, 得出了通过月食前调整卫星相位以缩短卫星阴影时间的方法. “嫦娥一号”卫星利用该方法实施的调相轨道控制, 使卫星阴影时间缩短了约 1.5 h, 有效地保障了月食期间的卫星安全.