狭缝滤波对自适应光学校正性能影响的实验验证

搭建了一个光栅光谱仪系统,并在系统中集成了一套自适应光学系统,用于验证狭缝滤波对单阶Zernike像差的校正影响。实验结果表明,相对于传统的自适应光学校正方法,考虑狭缝滤波的影响可以降低自适应光学系统的校正要求,且闭环校正的迭代次数并没有明显增加,为自适应光学校正方法提供参考。     

基于自适应池化的行人检测方法

基于卷积神经网络的行人检测器普遍采用图像识别网络,通常会引起多池化层导致小目标行人特征信息丢失、单一池化方法导致行人局部重要特征信息削弱甚至丢失等,针对以上问题,基于最大值池化和平均值池化方法,提出了一种自适应池化方法,结合通用目标检测器Faster R-CNN,形成了有效的行人检测器,达到增强行人局部重要特征信息、保留小目标行人有效特征信息的目的。对多个公开的行人数据集进行大量实验,结果表明,与传统的卷积神经网络行人检测器相比,所提方法将行人检测漏检率降低了2%～3%,验证了方法的有效性。新方法改进了卷积神经网络结构,在无人驾驶领域具有一定的参考价值。     

基于稀疏恢复的 MIMO-STAP干扰样本检测方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)技术在训练样本存在有源干扰时杂波抑制性能严重下降的问题,提出了一种干扰样本检测方法。首先使用正则化FOCUSS算法估计出各原子的空时功率谱值,接着设置谱值门限将谱值较大的原子取出,然后确定扫描带对空时二维平面进行扫描,最后根据进入扫描带最大原子数占总原子数的比例判别训练样本是否存在干扰。仿真实验表明,该方法可有效检测出训练样本中的干扰,使用该方法挑选出的无干扰训练样本恢复杂波谱可保证空时滤波器的杂波抑制性能,提升稀疏算法求解杂波谱时涉及到的样本的可靠性。     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

混合服务策略轮询特性下物联网传感节点设计①

为了提高物联网传感器的节能效果和连通性,需要进行节点的优化部署设计,提出基于混合服务策略轮询特性分析的物联网传感节点设计方法。首先分析物联网传感节点的分布式组网结构,由此构建失效代价模型,在模型中采集传感器网络的混合汇聚节点数据,并进行多元信息融合,为最优节能约束下物联网传感节点能量开销的计算提供数据基础,完成物联网传感节点的优化分簇和部署设计,最终实现混合服务策略轮询特性下物联网传感节点设计。仿真结果表明,采用该方法进行物联网传感节点设计的均衡性较好,节点的能耗开销较小,具有很好的物联网部署能力。     

基于变分贝叶斯估计方法的双尺度自适应Kalman滤波

针对Kalman滤波在对敌目标估计应用中遇到的量测和过程噪声均未知且时变的情况,提出了一种利用变分贝叶斯估计的双尺度自适应滤波方法。解决了2个关键问题：一是针对量测和过程噪声协方差的共轭后验分布提出了相对转移概率指标,设计了启发式的自适应噪声估计窗口,实现了稳态精度和时变响应性能的综合提升,能适应敌方目标机动性高且统计特性变化快的特点;二是设计了在不同时间尺度上估计过程噪声和量测噪声的协方差方法,解决了在同一时间尺度上使协方差估计值发生严重偏差且增大滤波误差的问题。仿真表明,所提方法能快速跟踪目标状态噪声统计特性的变化并保证估计精度。     

一类自适应网络上的传染病模型研究

利用多项分布下的三元组逼近公式,对自适应网络中的SIS矩封闭传染病模型进行封闭,研究多项分布下自适应行为对传染病传播的影响,通过定性与稳定性理论,得到了模型的基本再生数R0,分析了平衡点的稳定性.得到断边重连自适应行为对传染病传播具有多重作用:当相对传染率足够小时,模型发生标准的前向分支,R0<1时疾病趋于灭绝;反之,从数学理论上严格证明了重连可导致后向分支和鞍结点分支等复杂动力学行为的发生,因此R0<1不足以控制传染病的传播。     

适用于高速背板通信的动态增益与盲均衡协同校正自适应均衡模型

针对背板通信中信道的时变干扰,该文提出具有增益自适应和盲均衡动态校正功能的均衡模型。该模型基于符号-符号LMS算法,采用CTLE(连续时间线性均衡器)对受到信道干扰的信号进行初步补偿,同时利用增益监控算法和动态盲均衡自适应算法实现对信道幅度衰减的监测和补偿。而在DFE(判决反馈均衡器)中,同时结合半速率结构进行信号的补偿和判决,进一步消除误差。研究结果表明,该模型可对受干扰眼图进行大幅度的校正和补偿,提高传输信号的可靠性,实现均衡功能。     

考虑路径走行时间边界的行程时间可靠性研究

以路径的自由流时间为路径走行时间的下边界,提出了截断正态分布条件下的出行时间预算模型,并将其与一般正态分布条件下的出行时间预算模型进行对比.在多用户随机网络条件下,假定出行者的期望准时到达概率是异质的,并建立了基于可靠性的多类用户随机用户均衡模型.研究结果表明,在截断正态分布条件下,出行者的预算时间更大,且其风险厌恶水平是基于情景自适应的.同时,对准时到达要求较高的出行者倾向于选择可靠性较大的路径,对准时到达要求不高的出行者倾向于选择平均走行时间较小的路径.     

鲁棒车载热成像行人检测的感兴趣区域提取方法

现有的感兴趣区域(RoI)提取方法很难兼顾较高召回率和较少的RoI数量.为了降低计算开销和RoI数量,提高召回率,文中提出了适合车载热成像行人检测的RoI提取方法:首先,根据行人边缘特征存在的方向差异性判断图像中可能的行人竖直边缘,增强其幅值;接着,级联行人尺寸约束和自适应局部双阈值分割方法过滤滑窗产生的边界框,滤除大量的非行人边界框;然后,根据行人的轮廓特征,采用T型模板对过滤后的边界框进行得分评估,在保留可能的行人腿部信息的同时去除边界框内部的无关边缘;最后,利用行人的强尺寸约束重新排序RoI,以便在提取固定数量的RoI时能提高召回率.在热成像行人检测数据集SCUT DataSet上进行对比实验,结果表明:当每幅图像提取400个RoI时,文中方法的召回率达92%,比EdgeBox方法的召回率提高21%,计算时间减少了10%.