高斯-拉普拉斯边缘检测算子的扩展研究

针对经典的高斯-拉普拉斯（LOG）边缘检测算子是各向同性的,对各个角度方向的图像边缘检测的力度是相同的特性,对经典LOG边缘检测算子引入了角度信息参量进行推导,使以圆为对称的经典的LOG边缘检测算子变成为以椭圆对称,并且可以在坐标轴旋转任意角度的边缘检测算子,增强了其边缘检测的功能,使之能对不同角度方向的边缘更加有效地进行检测．经过在Matlab里对同一幅图像进行比较实验,对于图像中不同角度的边缘均能相应地进行提取．扩展后的LOG算子,不仅增强了边缘检测算法功能,而且完全保留了经典LOG算子原有的优点．     

基于联合卡尔曼滤波器的燃料电池传感器故障检测与容错研究

介绍了基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼滤波器的结构和算法,并将此方法运用于燃料电池发动机多传感器的复杂系统中．理论分析与仿真结果表明,该联合卡尔曼滤波器设计合理,其融合算法具有全局最优性,能够有效地对燃料电池发动机传感器的故障进行检测,改善了系统的容错能力和复原能力,提高了系统运行的稳定性．     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

基于GPS载噪比下降的太阳射电暴检测方法

利用太阳射电暴影响全球定位系统(global positioning system, GPS)性能这一特征,提出一种基于GPS载噪比下降的太阳射电暴检测方法。首先计算观测地的太阳高度角,接着筛选出“降点”和“升点”用于确定单个观测地单颗卫星的波谷时间区间,最后综合多颗卫星和多个观测地得到太阳射电暴的检测结果。实验结果表明:太阳射电暴检出率随太阳入射角的增大而增大,在L2频段对600太阳流量单位(solar flux unit, SFU)以上的太阳射电暴检出率达到80%以上,在L2频段检出效果优于L1。该检测方法识别率高,成本低,不依赖于射电望远镜,能进行全天候实时的监测。     

下一代光接入网中物理层关键技术研究进展

5G和数据密集型应用的兴起对下一代光接入网的容量提出了新的挑战.作为最成熟的宽带光纤接入技术,无源光网络（passive optical network,PON）受到了广泛关注.为了在满足功率预算的前提下实现更高的传输速率,提升物理层性能的关键技术一直是该领域的研究热点,同时尽可能地降低系统成本对PON的大规模部署有着重大意义.该文梳理并总结了光接入网中物理层关键技术的研究进展.介绍了PON标准的演进和现状,分析了下一代PON面临的挑战和成因,重点阐述了数字均衡技术、高阶调制格式、光放大、前向纠错、非线性串扰实验分析以及低成本相干检测等关键技术及其研究进展,并综述了当前相关工作的研究成果.     

双时相影像联合不确定性对变化检测精度的影响机理探索

研究了双时相影像的联合不确定性对变化检测结果精度的影响机理,为通过抑制不确定性的方法提高变化检测精度的工作奠定理论基础.首先利用联合熵对双时相影像的联合不确定性进行量化评估;进而基于空间统计相关方法,研究影像的联合不确定性与双时相影像变化检测精度指标之间的关系;最后建立双时相影像联合不确定性对变化检测结果精度的作用模型.实验结果表明：双时相影像的联合不确定性与变化检测结果的精度之间呈现出强负相关性,且对变化检测结果精度的影响模式具有线性特征.     

基于动态部分缓存共享机制的改进RED算法

为了解决Internet中网络业务流量不断增长而引发的网络拥塞问题,采用部分缓存共享机制对随机早期检测算法进行改进。根据网络节点缓存资源实时使用情况模糊动态调整丢弃阈值,结合采用比例调度算法,提高了网络共享资源的使用效率,保证了不同网络业务的服务质量。仿真试验结果表明,改进RED算法可以提高网络节点的成功转发率,改善关键业务的延迟指标,具有更好的拥塞控制性能。     

基于神经网络的驾驶员觉醒水平双目标监测法

在驾驶员疲劳状态单目标状态识别的基础上,提出了驾驶员嘴巴与眼睛状态双目标疲劳状态判别法.该方法将驾驶员眼睛和嘴巴的特征向量值按先后顺序,分别输入到修正的BP网络中,采用区域匹配算法,根据驾驶员疲劳状态量化评判标准,综合识别驾驶员的觉醒水平.采用VC++开发了驾驶员疲劳监测算法软件,并对驾驶员进行了监测仿真试验.结果表明,双目标监测系统能够实时、准确地监测和识别驾驶员的觉醒水平,具有较高的识别容错性和准确性.     

基于PSO-FCM的长输管道泄漏检测方法

为了提高长输管道泄漏检测的准确率,将改进模糊C均值算法应用于长输管道泄漏检测研究.在传统模糊C均值算法的基础上引入粒子群算法,对其寻找聚类中心的迭代过程进行优化,用粒子群算法替代模糊C均值的梯度下降法,以提高模糊C均值算法的聚类效率和准确率.然后分别用所得的基于粒子群优化的模糊C均值聚类模型、传统模糊C均值聚类模型以及...     

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.