基于模型突变检测的管道泄漏检测定位方法

为了改进负压波法在管道微弱泄漏的检测和定位中的效果,提出了基于模型突变检测的特征提取和泄漏定位算法。首先运用广义似然比检测理论,建立压力信号变化的统计检验模型,计算广义似然比比率r和下降幅度d作为压力信号突变发生的敏感特征,并通过求得的压力变化时间点进行泄漏定位。针对缓慢泄漏时压力信号变化的特点,提出了相应的改进模型,更精确的求出缓慢泄漏压力信号的下降拐点。实验证明,参数r和d对不同变化类型的压力信号有较好的区分度,利用管道内压力和流量信号的特征值作为神经网络的特征向量可以实现管道的微弱泄漏识别,且基于改进模型的定位算法在缓慢泄漏定位中有较好的定位结果和稳定度。     

基于量子Grover算法的VBLAST系统信号检测

VBLAST系统中最大似然检测具有最优的检测性能,但是计算复杂度是一个NP难题．将量子Grover算法及Grover-Long算法用于VBLAST系统最大似然检测中,对算法的复杂度和性能进行了仿真分析,仿真结果表明Grover检测算法不仅能够对计算复杂度起到平方加速的效果,而且算法的检测性能逼近最大似然检测性能．     

一种基于差分的彩色航空影像阴影检测方法

针对彩色航空影像阴影检测中植被容易被误检的问题,提出了一种基于像素间差分的阴影检测算法。建立植被检测指数,对植被区域进行预检测,提高阴影检测的精度。检测实验表明,本文算法能较好的对存在植被区域的遥感影像进行阴影检测。     

基于半盲联合信道跟踪与均衡处理的流星余迹通信接收机

针对流星余迹通信原理及信道特点, 建立了适合于流星余迹传输帧结构的信道捕获阶段及信道跟踪与均衡阶段的系统模型. 在信道捕获阶段, 利用传输帧头获取流星信道参数的初始估计矢量, 以启动后续的信道跟踪与均衡; 在信道跟踪与均衡阶段, 提出了一种基于D-PSP算法的半盲联合信道跟踪与最大似然均衡接收机, 通过采用降阶的处理方法, 有效降低联合信道跟踪与最大似然均衡的运算复杂度和存储空间, 从而使流星余迹通信自适应编码调制方式数据的最大似然接收成为可能. 文章最后给出了仿真结果和分析.     

基于人眼状态识别的驾驶员疲劳检测方法研究

提出一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态检测的方法。首先通过建立肤色模型分割出人脸区域,再利用搜索连通域的方法实现眼睛区域的定位;然后计算出眼睛区域的垂直积分投影曲线,提取并比较曲线的特征参数,从而识别眼睛的状态;最后以眼睛闭合时间比率为测量标准实现对驾驶员疲劳程度的检测。实验表明,该方法简单、有效、实时性较好,疲劳检测的正确率较高。     

轮廓似然函数在水文气象极值推断不确定性分析中的应用

将轮廓似然函数弓I入到水文气象极值推断的不确定性分析中,阐述了对极值分布关键参数及分位数置信区间进行轮廓似然估计的原理．利用GEV分布拟合长江宜昌水文站年最大1日洪水流量样本系列,利用GP分布拟合广州等十个典型大城市的极值降雨样本系列,通过极大似然法估计模型参数,采用概率图、分位数图、重现水平图、密度函数图等4种直观的诊断图形检验极值分布的拟合效果,并借助轮廓似然函数估计不同重现期水文气象极值的重现水平及其置信区间．分析结果表明：轮廓似然函数曲线的不对称性随着重现期的增加而增加,可以反映样本系列长短和重现期长短对水文气象极值置信区间的影响．轮廓似然函数是极值分布关键参数及分位数置信区间估计的一种有效工具,充分体现了极值降雨和洪水取大值时的不确定性大于取小值时的不确定性的特点,能更精确地估计水文气象极值的置信区间,是水文气象极值推断不确定性分析中行之有效的一种方法．     

黎卡提差分方程在电磁轴承最优控制中的应用

提出了一种电磁轴承模型预测最优控制方法.为了抑制陀螺效应引起的转子圆锥涡动,在传统二次型性能指标函数中引入同步误差项,基于离散状态方程有限步预估转子平动误差、同步误差以及控制器输出构造最优控制器优化目标函数.基于迭代黎卡提差分方程（Riccati Difference Equation）求解了最优控制器.用伪代数黎卡提方法（Fake Algebraic Riccati Technique）证明了所设计最优控制器的稳定性.通过数值仿真研究了控制器鲁棒性能与设计参数间的关系.针对某扁平型磁悬浮飞轮的仿真和实验结果均表明引入同步误差的最优控制器能有效的抑制圆锥涡动.     

基于最大方差展开的非线性信号降噪方法及其在故障诊断中的应用

将流形学习的思想引入信号降噪中,提出了一种新的基于最大方差展开（maximum variance unfolding,MVU）的非线性信号降噪方法.该方法首先基于相空间重构理论将含噪信号重构到高维相空间,再采用流形学习理论中的MVU算法对相空间数据进行非线性降维,将蕴含在相空间中代表吸引子的低维流形与噪声子空间分离,然后对低维流形进行逆重构,从而得到降噪后的信号.对加噪的Lorenz信号的仿真结果表明,该方法的降噪性能要优于基于KPCA的非线性降噪方法,且具有参数估计简单、参数影响不大等优点.最后将该降噪方法应用于带有轻碰磨故障的航空发动机转子―机匣系统振动信号,有效地提取出了淹没在噪声中的轻碰磨故障特征.     

多输入多输出系统中基于长方阻塞矩阵的酉多级Wiener降秩联合检测算法

针对传统均衡算法复杂度高、收敛速度慢的问题,提出了一种基于长方阻塞矩阵的多级Wiener降秩联合检测算法,其中的多级Wiener滤波器通过相关相减结构来实现,即酉多级Wiener滤波器.该算法选取酉多级Wiener滤波器阻塞矩阵中的一个长方子阵作为阻塞矩阵,使得酉多级Wiener滤波器前向递推分解中接收信号向量的维数逐级降低,从而在降低了均衡的迭代复杂度的同时,加快了算法的收敛速度.理论分析和仿真结果表明,基于长方阻塞矩阵的酉多级Wiener联合检测算法具有复杂度低、收敛速度快的优点.在具有4根发射天线、8根接收天线,并且采用BPSK调制的V-BLAST(vertical Bell labs layered space-time)系统中,采用本算法仅用基于酉多级Wiener滤波的均衡算法一半的计算复杂度在高信噪比处即可达到与其相同的误码性能.     

短消息在交通信息发布系统中的应用与研究

为满足出行者对实时交通信息的需求,在已获得交通信息的基础上,结合出行者需求的个性化、多样化等特点,研究了实时交通信息的短消息动态发布模式。以通用SMIP协议为承载,采用自定义的应用层协议;设计伺服和推送两种发布服务方式,达到更好的手机终端与交通信息平台之间的信息协同效果。最后,以Java开源软件为平台开发交通信息的短消息动态发布子系统,使已有交通信息发布系统的基本功能得到进一步的拓展。     

随机森林方法在致病SNPs检测中的应用

通过全基因组关联研究发现了大量复杂疾病相关变异,近来关注的焦点又集中在了如何利用单核苷酸多态性数据进行深入分析,期待发现更多复杂疾病的易感基因。随机森林是一种新型的集成分类决策器,可以在对样本分类的同时,计算预测变量的重要性值。该文将随机森林方法应用于全基因组数据,实验结果表明该方法可以作为致病SNPs检测的有效参考方法。     

一种基于边缘检测的小波包非对称分解在图像编码中的应用

图像的像素点的值分布并不是均匀的,而是集中地分布在一些区间之内。小波包分解是将频带等分为2j个新的子带,但很多子带里只有少数无用的孤立点;而在像素点集中的子带里,如果要进行更细的分解,将使子带数量呈指数级数增长。本文提出一种方法先对图像进行边缘检测,得到边缘与非边缘部分。对于像素点集中的几个部分,再分别对这几个部分定义不同的细度并采用小波包非对称分解再进行进一步细分,对于少数无关紧要的孤立点则舍弃。这样既保持了图像的有效信息,又能极大地减小图像编码的冗余度。     

三维离散元方法及其在冲击力学中的应用

离散元方法是近年来国际上出现的几种新概念数值模拟方法之一. 探讨了三维离散元理论模型, 推导了稳定性条件, 参数确定方法等, 并对几种典型的冲击动力学问题进行了三维数值模拟, 模拟结果与实验有较好的一致性. 由于不受连续介质力学3个支配方程的显式限制, 且无网格, 离散元方法在各类非连续材料、多相混合物、非均匀局域以及大变形和结构失效破坏等复杂过程及其机理的研究中将有广泛的用途.     

多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用

物联网的全面感知产生了海量的感知数据,并且感知数据呈现为显著的多源异构性.因此,如何实现海量多源异构感知数据的智能处理是一个具有挑战性的课题.数据融合是处理多模态数据并挖掘提取有价值信息的有效手段,但针对多源异构数据,特别是非结构化的视频多媒体信息,如何实现高效的融合计算还面临许多问题需要解决.本文针对物联网多源异构感知信息的处理问题,提出多层次的多源异构数据融合方法,并以基于无线信号、视频和深度感知数据的目标定位跟踪应用为切入点,重点研究多源异构数据的处理、特征表示和数据融合方法.根据不同类型数据的特性采用不同的数据融合方法,通过挖掘无线信号、视频和深度等多源异构数据内在的关联性,实现多源异构数据有价值信息的有效利用.实际复杂场景的实验表明,本文提出的基于多源异构数据融合的目标跟踪和定位方法,能够解决传统依赖单源同质数据的目标跟踪方法所面临的光照变化和遮挡交错等难点问题,并且可以获得较为准确的运动目标三维位置,具有良好的跟踪定位效果.