基于关联计算的相控阵雷达前视成像技术

基于关联计算成像原理, 提出一种适用于相控阵雷达的前视成像技术, 其随机移相是由配置二维相控阵雷达来实现的.为了模拟经典量子关联成像中的随机涨落光场以实现测量的不相关性, 需要控制二维相控阵辐射出的波前呈现随机幅相波动特性, 再结合压缩感知(compressive sensing, CS)的模型框架与稀疏贝叶斯学习(sparse Bayesian learning, SBL)算法解决关联耦合问题以实现目标场景的方向维和俯仰维超分辨成像。甚至可以在不需要雷达与目标相对运动的情况下, 结合宽带信号体制实现雷达前视超分辨三维成像。仿真实验和实测数据验证了其原理的正确性和算法的有效性。     

基于E-HRNet的路面破损区域识别方法

针对现有路面破损区域识别方法识别效率低、泛化性能差等问题,提出了一种基于深度高分辨率网络HRNet的路面坑槽和裂缝识别方法 .采用车载单目相机实地采集路面坑槽和裂缝图像,并对图像进行预处理和标注,生成路面破损数据集.在原HRNet基础上,对其网络特征提取层的4个不同分辨率表征分别融合改进的卷积注意力模块,形成E-HRNet网络模型.为了提高EHRNet模型的推理速度,对其各步骤中不同分辨率分支的残差层数进行了优化,并采用联合损失函数对该模型进行监督训练.试验结果表明：E-HRNet网络模型对路面坑槽和裂缝区域分割的平均像素精度和平均交并比分别达到了94.53%和88.31%,与原HRNet网络模型相比,平均像素准确率增加了6.53%,平均交并比提升了5.38%,平均类别准确率提高了1.39%;模型检测帧率提高了30.3%,而模型体积则减少了42.6%,可满足模型轻量化和实时检测的需求;与DDRNet、DeeplabV3+等同类模型相比,E-HRNet网络模型对坑槽和裂缝区域的分割精度更高,有效地避免了漏检、误检以及边界模糊等问题的出现,具有更好的实时性和泛化性.     

焦化加热炉先进控制系统

以某炼化公司的焦化加热炉为工业应用背景,采用预测函数控制-P ID透明控制结构,辅以基于延迟焦化过程焦炭塔的预热切换事件设计的前馈控制器,研究开发出了一种实用的焦化加热炉先进控制系统。系统投运后,整个生产过程的平稳性和控制精度得到了显著的提高。     

双氧水对叶片延迟发光的影响

采用生物超微弱发光探测技术对不同浓度的双氧水(H2O2)胁迫下植物叶片的延迟发光、超氧物歧化酶(SOD)和脂氧合酶(LOX)活性等参数进行了测量和分析.结果表明:所有的浓度都使延迟发光衰减加快,随培养时间的增加,叶片的延迟发光衰减参数1/P的变化先比较缓慢,保持一段时间的相对稳定,然后明显下降;超氧物歧化酶(SOD)活性化整体上是下降的,脂氧合酶(LOX)活性先减小后增加.     

应用多恰可感知失真等级的视频感知编码

为了对视频编码中的视觉感知冗余进行充分挖掘,提升视频的主观质量,根据人眼感知特性对视频内容进行分类,建立了一种更符合人眼感知的多恰可感知失真等级视频感知失真测度模型,并将其应用于高效视频编码(HEVC).通过改善传统编码器的比特分配方式,对帧内编码帧与帧间编码帧分别进行处理,根据重分配的比特更新量化参数(QP),实现了视频感知编码.实验结果显示:与HEVC标准测试模型(HM)中的方法相比,提出的算法能够在近似同等的码率下获得更好的视频主观质量.     

基于VRML的虚拟造型触摸感知效果研究

触摸感知是虚拟现实仿真中最常用也是最重要的智能交互。利用VRMI。中的TouchSensor感知器可以实现虚拟场景中光源的开关、机械的启动与暂停、控制背景和造型颜色的变化等。归纳了TouchSensor感知器实现触摸感知的基本原理、语法结构和事件,并结合实例给出了TouchSensor感知器在虚拟场景中构造可感知造型的应用方法,从而支撑虚拟场景与用户的高效智能交互。     

基于边缘检测的块分类水印算法

文章阐述了感知特性在水印技术中的重要应用,提出一种基于边缘检测的块分类自适应水印算法,把原图像分块,通过计算图像块中边缘点的数量进行分类。根据分类结果,不同强度的水印分量被嵌入到不同图像块的DCT低频系数中去。试验结果表明,该方法具有计算简单、感知效果好及鲁棒性强等特点。     

利用截止期感知的云计算调度方法

针对传统云计算资源调度执行时间长和执行成本高的问题,提出一种利用截止期感知的云计算调度方法 .将VM分配给需要调度的工作流,并在处理时间截止期完成工作的调度.在任务调度过程中,当产生子调度序列后,利用遗传算法来优化执行时间以减少超时.提出的算法具有对不同目标搜索环境的适应能力.实验结果表明,基于截止期感知的云计算调度方法能够在不同规模和不同期限条件下以比粒子群优化算法更小的成本找到更优解.     

面向移动群智感知的两阶段位置隐私保护方法

针对传统移动群智感知中工人的位置隐私泄露问题,提出一种两阶段位置隐私保护方法.首先,设计一种结合区块链和边缘计算的系统模型代替第三方平台;其次,在任务分配阶段基于同态加密提出了密文时间工人选择算法,通过边缘节点的协作高效完成任务分配;最后,在数据上传阶段给出双扰动本地差分隐私算法,工人在本地扰动位置数据,并加入干扰因子ω平衡保护强度和质量损失.仿真实验结果表明,该方法与现有算法相比提高了任务完成率,降低了服务质量损失,并能有效保护工人的位置隐私.     

面向6G应用的高分辨雷达人体感知技术

对面向6G应用的高分辨雷达人体精细动作感知技术进行了分析和展望.首先介绍了当下6G技术的现状与基于6G的沉浸化技术的应用潜力;通过6G技术的挑战和愿景,总结出6G技术在发展过程中的需求,对基于多种传感器系统的人体感知与人机交互系统的优缺点及发展前景进行了剖析;随后探讨了面向6G应用场景下的智能感知技术,最后对高分辨雷达人体精细动作感知技术面临的挑战和关键性技术进行了分析.