无人机遥感图像融合方法研究

针对待拼接的无人机遥感图像重叠区域不规则、焦距不固定、含噪声较多等问题, 在加权平均融合算法的基础上引入基于折线化思想的不规则重叠区域生成法, 减小算法误差, 并运用基于距离比的自适应算法实现权值自动匹配, 使算法在不受重叠区域形状限制的同时得到更精确的计算结果, 解决了图像拼接后融合区域分辨率低、拼接线明显的问题。仿真表明, 改进的加权平均融合算法在保持原算法快速性的同时, 达到了去除拼接缝隙、使图像融合区域过渡平滑的目的, 并获得了融合质量较好的大视野无缝拼接图像。     

三峡库区生态敏感区土地利用变化及其生态效应研究——以奉节、巫山县为例

土地利用变化及其生态效应的研究对区域社会经济发展和生态环境建设具有重要的指导意义.以三峡库区腹地奉节县和巫山县作为研究区,选取1986—2015年4期遥感、土地利用等数据,在GIS和RS技术的支持下,运用土地利用综合程度指数及土地利用转移信息图谱分析研究区土地利用空间格局演变,从湿度、绿度、干度和热度4方面构建遥感生态指数,反映研究区生态效应时空演变,探讨土地利用变化及其与生态效应的关系.结果表明:1)就土地利用而言,在空间上,耕地和建设用地多分布于低海拔平坝河谷区,林、灌、草地多分布于高海拔中低山区,交通建设用地多分布于各类用地之间起连通的作用;在土地利用强度和转换方式上,以林、灌、草地和耕地变化最为显著.2)就RSEI而言,长江及其支流沿岸低地,受土地开发及城镇扩张的影响,生境退化严重;研究区其余范围,受退耕影响,生境趋好.研究区土地利用变化最大的地区也是生态效应变化最为剧烈的地区,若人类活动合理,生态状况好转.     

基于低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除方法

为了较好地去除遥感图像中的薄云遮挡,还原地表图像,提出了一种利用低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除算法。该算法根据薄云图像的低秩特性,将图像进行低秩矩阵分解,得到背景、前景和薄云图像。然后将去除薄云信息后的前景和背景信息相融合,得到地物成分。将该算法与其他传统算法应用在卫星影像数据上,对薄云去除效果运用主客观指标进行比较。实验结果表明,该算法能够克服传统算法中细节丢失以及去除不完全的问题,不仅能够在不同地物场景下对薄云进行去除,而且能够较好地保留地物的细节信息。     

模式耦合稀疏贝叶斯MIMO雷达成像

通过压缩感知稀疏恢复理论可利用少量MIMO雷达收发阵元实现对目标的高分辨成像。利用MIMO雷达目标图像的块稀疏特性,将模式耦合稀疏贝叶斯学习算法应用于MIMO雷达成像,首先建立MIMO面阵回波信号模型,引入模式耦合稀疏贝叶斯分层模型,将相邻系数通过共用超参数的方法耦合起来。通过贝叶斯推理得到雷达信号的估计式,再通过EM算法实现对超参数的迭代估计,进而实现对雷达信号的估计,直到信号满足误差允许范围,最后重构信号实现MIMO阵列高分辨成像。仿真实验表明,该方法的成像效果在图像的聚焦性能上优于传统的傅里叶、稀疏贝叶斯算法,在散射点重构上优于OMP算法。     

相干测风激光雷达带通采样方法的仿真研究

根据相干测风雷达回波信号载频高、带宽窄的特点,尤其星载相干测风雷达回波信号数千兆赫兹,采用传统采样方式对采集卡的采样率要求很高.鉴于采集卡的采样率和分辨力互相制约,提出将带通采样引入到相干测风雷达系统.本文以1.5 μm全光纤相干测风激光雷达的实测数据作为仿真输入,经Simulink滤波、带通采样,结果表明,在对探测距离影响不大的情况下,与低通采样方式相比径向风速反演结果最大相差0.5 μm/s;数据处理的时间复杂度降低,其下降值是带通采样频率与低通采样频率的比值;但信噪比会恶化,其下降值介于1~3 dB.      

考虑表面应力的微悬臂梁质量传感器的建模与仿真

为了考虑悬臂梁谐振器表面吸附层或者不同材料涂层引起的表面应力的影响,进而提高质量传感器的精度和性能,基于瑞利-里兹法提出了考虑表面应力的悬臂梁质量传感器的理论方法.在悬臂梁振动的控制方程中引入应力系数对其振型函数进行修正,并系统地分析对悬臂梁振动频率的影响,再根据瑞利法建立微悬臂梁质量传感器的理论模型.应用该方法,纳米颗粒的位置和质量可以通过颗粒吸附前后悬臂梁的频率移动来精确确定.该方法的准确性和可行性通过有限元仿真进行了验证.     

论儿童英文原版绘本阅读

近年来，绘本阅读逐渐受到家长、学校和图书馆界的广泛重视。英文原版绘本以其视角多元、绘画优美、富于情趣而更受孩子们的喜欢。对于英文原版绘本阅读，要给予必要的引导，培养孩子们的阅读习惯。     

力触觉增强的虚拟现实工厂系统

现有虚拟现实工厂只能依靠头戴式显示器和手柄进行单向的视、听觉虚拟操作，难以进行双向的沉浸式触觉交互。针对此问题，采用力反馈控制器设计了一种力触觉增强的虚拟现实工厂系统。以Unity3D为基础，采用3DMax对工厂内多类型工具和零部件进行三维视觉建模，并通过反射探针、光照探针等组件进行立体化视觉增强。在此基础上，为虚拟空间物体增加刚体、碰撞体、关节等组件，建立虚拟空间的触觉反馈模型，实现了力反馈控制器与虚拟空间物体的实时触觉交互。实验表明：系统可提供重力、摩擦力、恒力等多种力触觉感知，支持对20余种工具、零部件的触摸、抓取等触感操作，能感受模型、轮廓以及质量等物理属性，实现了虚拟工厂中“视触听”多维立体化的沉浸式操作。     

基于卷积ADMM网络的高效结构化稀疏ISAR成像方法

结构化稀疏逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像是空间态势感知与目标识别的重要手段。该问题可通过压缩感知(compressive sensing, CS)方法解决。目前, 许多传统CS方法仍存在运算效率低、参数适应性不强等问题。针对该问题, 本文提出了一种基于卷积交替方向乘子法网络(convolutional alternating direction method of multipliers network, C-ADMMN)的结构化稀疏ISAR成像方法。利用深度展开方法, 结合传统结构化稀疏ISAR成像模型, 构建C-ADMMN网络。通过监督学习, C-ADMMN仅需约10层网络便可达到传统方法上百次迭代的效果, 具有较高的运算效率且对不同目标具有一定适应性。基于仿真与实测数据的实验结果验证了网络的高效性与参数适应性。     

基于压缩感知的心电信号稀疏采样与重构算法

实时心电监测的数据量过大，给系统的传输和存储带来很大压力.为降低采集端的功耗，达到既减轻采样复杂度又降低传输数据量的目的，使用压缩感知技术对心电信号进行压缩采样及重构.以信号重构时间和重构误差为关键指标，研究不同重构算法和小波基的性能表现.结果表明，当压缩率在30%以内时，基追踪作为信号重构算法的百分比均方根差小于4%，同时其重构耗时最短;当压缩率在70%以内时，子空间追踪的误差小于10%，且始终保持较低的重构耗时.最优小波基往往和具体压缩率有关.