基于影像边缘信息的Moravec算子阈值选取方法

文章阐述了自动选取阈值方法的研究现状,针对Moravec点特征提取算子,通过计算机仿真对实验结果进行了比较研究.在此基础上,提出一种基于影像边缘信息的计算机自动选取阈值方法.实验证明具有更好的精度.     

基于深度强化学习的空中无人机基站资源分配与公平性研究

为了提高无人机基站(unmanned aerial vehicle base stations, UAV-BS)为地面多用户服务时的数据速率,提出一种基于决斗深度神经网络(dueling deep Q-network, Dueling-DQN)的深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)算法。采用决斗网络(dueling network, DN)结构以克服动态环境的部分可观测问题,联合优化了UAV-BS的位置和下行链路功率分配,在更符合实际的空地概率信道模型中检验了Dueling-DQN算法的性能。结果表明,相较于对比算法,所提出的Dueling-DQN算法可以提供更高的数据速率和服务公平性,且随着地面用户数量的增大,算法的优势更加明显。Dueling-DQN算法可有效解决复杂非凸性问题,为UAV-BS的资源分配问题提供理论参考。     

面向港口车船目标的航空影像旋转不变检测器

为了解决通用目标检测架构在航空影像下港口场景中的车辆和船只检测任务中性能不足且不能估计目标方向的缺陷。一种单卷积旋转不变检测器被提出以解决这种问题。基于回归网络的旋转不变检测器网络层数更少,边框分配和尺度大小更加公平,在带有角度信息的方向边框策略的配合下能够在特定场景的目标检测任务中实现更鲁棒的检测结果并能评估目标的方向。使用同一数据集与众多先进架构的对比实验和旋转边框消融实验的结果证明了提出架构的优势。     

泉州老君岩的宋代建筑构件

对泉州老君岩近年出土旧有石室建筑构件进行研究。比较泉州古代石建造一般手不料和造像分析，对认为老君造像凿于宋代的流行观点提出异议。     

采用模糊扩张状态观测器的四旋翼无人机滑模轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机(UAV)的轨迹跟踪控制存在外界未知扰动的问题,提出一种基于模糊扩张状态观测器的非奇异快速终端滑模控制算法.首先,根据双闭环控制结构分别对姿态内环、位置外环引入模糊扩张状态观测器,利用该观测器对系统所受到外部总扰动进行在线估计.然后,根据模糊扩张状态观测器的观测值,设计非奇异快速终端滑模控制器,保证四旋翼无人机的状态变量可在有限时间内收敛于期望轨迹.最后,根据李亚普诺夫理论,得出四旋翼无人机系统的闭环稳定性,并通过仿真对比实验验证该控制算法的优越性.结果表明：所提的控制算法可以提高跟踪性能,并有效增强系统的抗外界干扰能力.     

航摄象片按外方位元素解析法纠正的算法和实现

阐述了航摄象片解析法几何纠正的必要性，对航摄象片解析法纠正的算法作了详细介绍，并提供了具体的纠正计算公式和步骤，为地理信息系统中航空遥感信息提取的预处理工作提供了切实可行的方案．     

定量反馈理论在鲁棒飞行控制律设计中的应用

定量反馈理论（quantitative feedback theory, QFT）是一种频域鲁棒设计方法,定量地将系统结构摄动不确定性和性能设计指标反映到Nichols图上进行分析和设计,从而保证系统在跟踪性和鲁棒性两个方面均能达到设计要求。针对QFT的特点,将QFT方法应用到某型无人机纵向飞行控制律设计中。仿真结果表明,与利用经典控制理论设计的控制律相比,基于QFT的鲁棒控制律在跟踪性能、鲁棒性能和控制效率方面更加优秀,验证了该方法在飞行控制律设计中的有效性。     

宝坻大蒜气生鳞茎和花粉母细胞发育的细胞学研究

为了从细胞学角度探讨大蒜的不育性,对宝坻大蒜气生鳞茎的发育、花粉母细胞的减数分裂过程及染色体的异常行为进行观察.结果表明:(1)大蒜的气生鳞茎数量多、长势快;(2)大蒜的花粉母细胞减数分裂过程中有27.4%的细胞出现异常分裂现象,包括滞后染色体(7.6%)、染色体桥(9.3%)、染色体断片(1.7%)和微核(9.7%)等异常行为;(3)正常发育的花粉母细胞在形成花粉粒时逐渐干枯.花粉母细胞中高频率的染色体结构变异和花粉母细胞在形成花粉粒时的干枯可能是导致大蒜不育的重要原因.     

从社会符号学角度解读妈祖石雕像的再现意义

以Kress＆Leeuwen的视觉图像语法理论，以妈祖石雕神像为例，尝试对妈祖石雕神像进行社会符号学视觉解读，探究神像所表达的再现意义。认为神像上各种模态符号共同建构和表达了妈祖博爱的胸怀，善良的品德，塑造了“和平、勇敢、关爱”的伟大的“海上和平女神”的形象。同时证明那些传统被认为是副语言的其他符号系统，同语言符号一样也具有社会功能。     

面向用户最大覆盖的多空中基站布局方法

以无人机为平台的空中基站(unmanned aerial vehicle base station, UAV-BS)部署灵活、通视较好,在应急通信场景中具有独特优势,但是UAV-BS位置对通信组网效能具有重要影响,如何优化UAV-BS部署位置,特别是多UAV-BS位置布局是一个关键问题。本文考虑对地面终端用户最大化的覆盖且尽可能降低基站发射功率,提出多UAV-BS定位模型。首先,基于通信区域视线(line-of-sight, LoS)和非视线(non-line-of-sight, NLoS)传输统计特性计算最大覆盖半径及相应UAV-BS定位的高度。在此基础上,将基站水平定位布局视为多圆覆盖问题,构建覆盖用户数最多的非线性约束优化模型,并在保持用户覆盖最大化的前提下,进一步优化各UAV-BS发射功率。然后,基于最小覆盖圆问题和遗传算法对定位模型进行求解,计算具有低阶多项式的时间复杂度。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性,结果表明所提方法能够实现UAV-BS组网3D布局,并能最大化用户覆盖和降低基站功率。