基于改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法

利用稀疏重构类方法进行雷达微波关联成像时,传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法在每一次迭代过程中均需要求解目标函数的最小二乘解,导致成像算法计算复杂度随矩阵规模和迭代次数增加而急剧攀升.针对此问题,结合频率捷变思想,提出了一种改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法....     

基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的波束形成算法

针对传统波束形成算法在导向矢量失配和协方差矩阵误差情况下输出信干噪比下降严重的问题,提出了一种基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的稳健自适应波束形成算法。该算法通过估计信号和干扰的功率及方向,重构干扰加噪声协方差矩阵,同时结合投影和空域积分思想,对假定的导向矢量进行优化计算,使其接近真实的导向矢量。进而通过相关运算求得复数加权值实现波束形成。所提算法可以有效抑制干扰,提高输出信干噪比。在多种失配存在的情况下,所提算法也具有较好的性能。研究共进行了6个仿真实验,所提算法性能均优于所对比算法。所提算法在快拍数固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于最差情况性能最优算法有约5 dB的输出信干噪比提升。在信噪比固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于对比算法均有4 dB以上的性能提升。实验结果验证了所提算法的有效性。     

混合动力汽车电机驱动系统传感器故障重构控制

针对混合动力汽车感应电机驱动系统可能存在的传感器故障模式,设计了一个主动容错重构控制系统.该系统能充分利用无故障的传感器信息,最大限度地维持驱动系统的控制性能,并在重构切换过程中,考虑电机转矩和转速的平滑过渡问题.此外,为提高车用感应电机驱动系统的性能,基于传统磁场定向控制(FOC)思想设计出一种新型鲁棒性PI控制器来实现电机转矩跟踪;利用滑模控制技术,设计了转子磁链-速度自适应观测器.为进一步提高交流电流传感器故障状态下电机驱动系统的容错能力,提出了用直流电流重构交流相电流的新思路.仿真研究表明,在发生传感器故障时,所设计的电机驱动系统仍能有效地保证车辆行驶过程中的转矩和速度跟踪性能以及系统的稳定性.     

基于增量优化传递的正电子发射断层图像重建

将增量优化传递算法用于正电子发射断层图像重建中,得到一种新的最大后验概率图像重建算法,实验结果表明,相对于滤波反投影和最大似然期望值最大化算法,有序子集可分离的抛物面型替代函数算法和发射增量优化传递算法得到的图像归一化均方误差较小,且边界得到一定的保持.在迭代的初期,有序子集可分离的抛物面型替代函数算法收敛较快,误差小;当迭代到一定的次数时,发射增量优化传递算法误差小,且能够有效收敛,对发射扫描断层图像重建产生重要的影响.     

一种深度学习网络的树木点云骨架重建方法

基于激光雷达(light detection and ranging, LiDAR)数据重建树体三维模型并精准获取林木空间枝干结构参数是精准林业发展的必然趋势。本文研究面向激光点云提出了一种融合基于晶格投影的深度学习网络,以及面向提取的枝干点云的树木模型骨架重建的方法。该深度学习网络包括旋转不变性模块、晶格投影与重心插值模块,多尺度变换与卷积操作层,通过将旋转变换后的点云晶格投影到三个坐标平面上再分别重心插值获得变换系数,解决了三维点云因排列无序而造成空间卷积困难的问题。以海南多类树木为研究对象,首先,把带枝叶标签的林木点云基团带入构造的深度学习网络中训练网络参数,实现测试样本中的林木数据的枝叶分离。其次,对分类后的树木枝干点云垂直分层并空间聚类,获取每层的聚类中心点并按相邻层中心点距离最小原则实现骨架链表构造,同时采用自适应随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)方法来计算的圆柱体拟合半径,以重建树木的各级枝干。最后,根据中心点连通的链表结构以及角度变化最小准则自动识别树木中的主枝干和各个一级分枝。通过与实测数据比对验证表明,深度学习枝叶分类准确...     

基于多尺度特征融合的超分辨率重建算法研究

超分辨率重建技术可以提高图像质量,使原图像具有更丰富的细节信息。针对现有的超分辨率重建算法存在提取特征单一、不利于对图像信息进一步提取的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的超分辨率重建算法。采用多特征提取模块获取更多浅层信息,并在网络中添加密集连接结构,增强特征的传播,减少相关参数计算,减轻梯度消失问题。在Set5和Set14基准数据集上进行了测试,并在电力巡检数据集上进一步验证了算法的有效性。与主流的超分辨率重建方法进行了对比,实验结果表明,该方法生成的图像有更加丰富的细节信息,能够有效地改善图像质量,峰值信噪比与结构相似度值较其他主流算法均有一定的提高。     

面向微束等离子选区熔化的在线检测系统

为解决微束等离子选区熔化过程中的自动化检测问题,开发出一套面向微束等离子选区熔化的在线检测系统。该系统以每一层的成形金属为研究对象,基于深度学习目标检测原理,对金属成形表面进行缺陷检测,并根据检测结果控制设备的启停,确保每一层的成形质量达到要求。同时,通过双目相机和线激光的配合,利用线阵扫描的方式对成形表面形貌进行三维重建,并显示在自主开发的可视化软件上,实现了缺陷检测和三维重建相结合的检测方案。实验结果表明：该系统能够快速、精确的检测出成形过程中产生的缺陷,实时性强、漏检率低,并将结果及时反馈到系统,实现了成形过程的主动、有效调控。     

相空间重构中嵌入维和时间延迟的选择

提出了一种用于相空间重构的嵌入维和时间延迟自动算法，它利用混沌时间序列的去偏复自相关函数的零点来确定时间延迟，有效地降低了平均位移法跟踪平均位移量斜率变化的随意性所造成的计算误差，并借助于复自相关法和Г-test的迭代计算求得准最佳的嵌入维和时间延迟参数．该算法具有较充分的理论依据，其计算复杂度不大，对数据长度的依赖性不强．仿真实验结果表明，用该算法计算标准混沌时间序列关联维的相对误差由传统算法的4．4％降低到1．06％，有效地提高了计算相空间重构中不变量的精度．     

陵川县供水改扩建工程枢纽坝型分析与比选

在概述陵川县供水改扩建工程情况的基础上,进行了枢纽坝型的比选。     

基于应用层组播的流媒体直播系统的设计与实现

随着互联网网络带宽的不断提高,基于流媒体技术的视频应用越来越多,本文基于应用层组播思想,设计并实现了一个可支持大规模实时用户的流媒体应用层组播系统——MixCast.该系统采用双层架构,在大规模用户环境下具有良好的可扩展性;在转发树构造方面,采用了整体分层、局部集中的思想,结合最大链路带宽与最近网络拓扑策略进行节点选择,保证了构造的速度和可靠性;在转发树重构方面,通过链路预留技术和异常节点处理算法,有效地减少了节点失效后的重构时间.该系统支持IPV4/IPV6,通过测试,证明该系统占用的网络带宽和服务器资源较少,能够同时支持大规模用户,具有较高的实用价值.