联合变化检测与子带对消技术的SAR图像干扰抑制方法

子带对消(subband spectral cancellation, SSC)法是一种有效的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)射频干扰(radio frequency interference, RFI)抑制方法, 但其在消除干扰的同时容易损失图像细节信息, 影响后续图像解译。为此, 在SSC方法的基础上, 联合变化检测技术, 提出一种改进的SAR图像干扰抑制方法。根据改进的对数比变化检测算子, 所提方法实现了干扰二次检测, 消除了干扰图像中的虚警信息, 避免了图像中有用信号的损失。基于欧空局Sentinel-1A卫星干涉宽幅模式受干扰SAR图像, 开展了干扰抑制与效果评估。实验结果表明, 所提方法能够在有效抑制干扰的同时尽可能保留SAR图像细节信息, 证明了所提方法的有效性。     

多无人机协同探测快速目标的控制方法设计

针对无人机(unmannd aerial vehicle, UAV)对快速运动目标的协同探测问题, 设计了一种多UAV协同探测控制算法。首先假设每架UAV都携带相同的探测载荷, 根据载荷特性设计了针对快速运动目标的UAV协同探测队形。然后引入固定时间控制一致性协议到UAV载荷角度控制中, 控制载荷持续照射目标; 引入有限时间一致性协议到UAV编队控制中, 用以形成协同探测队形, 并通过二跳网络加快队形的收敛。通过将UAV队形控制与UAV载荷的角度控制相结合, 从而实现UAV对快速运动目标探测时间的最大化, 极大的延长了高速运动目标被发现的时间。最终通过理论分析和仿真实验证明了该控制算法的有效性。     

基于数据挖掘的入侵检测技术精确度研究

入侵检测系统一直以来都是多层安全体系架构不可或缺的一部分,与传统的防御解决方案相比,基于数据挖掘的入侵检测有着较高的精确度,并能有效地识别未知的入侵模式.然而,伪肯定率的存在也一直影响着基于数据挖掘的入侵检测系统的深入研究.笔者分析影响入侵检测精确度的因素,提出了一种基于数据挖掘的有效提高精确度和降低伪肯定率的入侵检测方法.     

基于物体关系描述的单目语义SLAM方法

外界环境的语义感知和自身位置的准确估计是移动机器人自主导航和作业的关键。提出了一种基于单目相机的语义SLAM(simultaneous localization and mapping)方法,在轨迹估计的同时完成三维目标检测。提取物体自身语义、尺寸、颜色分布及其邻域拓扑结构等多元信息作为描述子,实现帧间物体的准确关联。在后端对相机位姿、地图点和物体路标进行联合优化,并自适应调整代价函数中各误差项的权重系数,以提高各状态变量的估计精度和鲁棒性。实验结果表明,所提出的算法在地图构建方面具有较高的精度。     

基于双稳阱内随机共振的OFDM信号检测方法研究

为了解决OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)传输系统中接收端对微弱OFDM信号的检测问题,本文将双稳阱内随机共振系统与OFDM信号增强和解调过程相结合,推导了多载波信号激励下双稳阱内随机共振系统从零状态变化到势阱状态所需时间的解析表达式,分析了暂态响应导致的多载波信号在一个符号内的能量损失问题;推导了系统稳态输出方程,分析了稳态过程对子载波已调信号叠加直流偏置分量的问题;探讨了在不同系统参数和噪声强度下阱内随机共振对OFDM信号解调性能的影响。仿真结果表明：该方法可有效实现信号与噪声阱内协同作用,提高OFDM信号的检测性能。     

视觉感知结合学习的自然图像轮廓检测

本文结合非经典感受野的视觉特性与机器学习的方法,提出了一种自然图像轮廓检测模型.当非经典感受野中的刺激与感受野中心刺激形成一种精确的空间结构时,将对中心产生一种增强效应;另一方面非经典感受野中抑制作用会降低同质成分的响应,我们将这两个机制分别用于增强光滑的轮廓和减少背景中与结构无关的干扰成分.利用逻辑回归概率模型将感受野中的信息与来自非经典感受野中的信息进行有效融合,并根据图像的手工标注数据库,通过学习方法获得一组最优的模型参数.自然图像的实验结果表明该轮廓检测方法能极大地抑制来自纹理的局部边缘,减少虚假轮廓,同时能增强具有一致空间结构的成分,避免轮廓缺失.最后利用Berkeley图像数据库定量地评价了我们方法的性能,并与相关方法进行了比较.该模型不仅为复杂场景中的轮廓检测提供了一个可行的策略,并有助于对生理视觉机制的理解.     

基于人眼状态识别的驾驶员疲劳检测方法研究

提出一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态检测的方法。首先通过建立肤色模型分割出人脸区域,再利用搜索连通域的方法实现眼睛区域的定位;然后计算出眼睛区域的垂直积分投影曲线,提取并比较曲线的特征参数,从而识别眼睛的状态;最后以眼睛闭合时间比率为测量标准实现对驾驶员疲劳程度的检测。实验表明,该方法简单、有效、实时性较好,疲劳检测的正确率较高。     

基于EMD能量占比的海面漂浮小目标特征检测

针对传统的时频分析方法对海杂波分析有限的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)能量占比的海面漂浮小目标特征检测方法.首先,采用EMD将接收回波分为独立不同尺度的若干个固有模态(intrinsic mode function,IMF)分量,实现对接收回波的频率从...     

基于神经网络的高并行大规模MIMO信号检测算法

随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并行(high-parallelism, HP)检测算法展开到神经网络中,单层神经网络基于该算法的每次迭代,并将其与可训练的权重参数和非线性神经单元相结合,提出基于网络结构HP-Net的方法。通过训练HP-Net得到最优可训练参数,进而提高检测性能。实验结果表明,所提方法相对传统最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)算法复杂度更低,并能够得到更低的误码率;同时相对HP并行检测算法误码率性能更优。     

小型钢轨损伤自动检测装置的开发

在分析了目前国内外钢轨磨耗检测技术的特点及方法的基础上,结合铁路工务段的实际检测需要,提出了小型钢轨损伤自动监测装置的整体方案。利用光电检测技术、微处理器技术及数据处理技术完成了检测装置的开发,并进行了试验测试,结果表明检测系统具有检测速度快、精度高、性能可靠的特点。开发的装置便于携带,具有人机对话功能,解决了目前检测设备普遍体积过大、携带不方便及检测效率低等问题。