基于改进ViBe的运动目标检测算法

在运动目标检测领域,ViBe算法由于其实时性高、鲁棒性好等特点,已经被广泛地研究与使用。但动态背景往往会干扰检测结果。通过度量背景复杂度更新距离阈值和背景模型更新率的方式,提出了一种基于改进ViBe算法的运动目标检测算法,能有效地降低动态背景对检测结果造成的影响。最后,利用全局运动补偿算法将改进的ViBe算法应用到摄像机运动情况下,取得了一定效果。     

全W 波段宽带波导双工器研究

为解决下一代毫米波超宽带探测及雷达系统中谱段覆盖不足的问题,文中提出一款W 波段宽带波 导双工器的设计,能实现两个宽带谱段信号的分离和合并。首先提出基于波导混合网络原理的波导型双工器架 构设计;其次,结合高通滤波器结构,提出全W 波段波导双工器的优化设计;最后,基于数控CNC 技术对该W 波 段双工器进行制备。该双工器不仅能够实现宽带频分/ 频合和通道间高隔离性能,且具有高频段、易工艺实现的 简单结构。实际测试结果表明该双工器能够将W 波段划分为75~94 GHz 和94~110 GHz 两个频段(3 dB 相对带 宽分别为22.6%和15.7%),两通道内插入损耗分别约为-0. 5 dB 和-0. 6 dB,通道间隔离度基本优于-15 dB,且 实测性能均与仿真数据一致。此外,该W 波段波导双工器易被扩展至太赫兹频段应用。     

反馈学习高斯表观网络的视频目标分割EI北大核心CSCD

大量基于深度学习的视频目标分割方法存在两方面局限性:1)单帧编码特征直接输入网络解码器,未能充分利用多帧特征,导致解码器输出的目标表观特征难以自适应复杂场景变化;2)常采用前馈网络结构,阻止了后层特征反馈前层进行补充学习,导致学习到的表观特征判别力受限.为此,本文提出了反馈高斯表观网络,通过建立在线高斯模型并反馈后层特征到前层来充分利用多帧、多尺度特征,学习鲁棒的视频目标分割表观模型.网络结构包括引导、查询与分割三个分支.其中,引导与查询分支通过共享权重来提取引导与查询帧的特征,而分割分支则由多尺度高斯表观特征提取模块与反馈多核融合模块构成.前一个模块通过建立在线高斯模型融合多帧、多尺度特征来增强对外观的表征力,后一个模块则通过引入反馈机制进一步增强模型的判别力.最后,本文在三个标准数据集上进行了大量评测,充分证明了本方法的优越性能.     

具有干扰和输入时滞的挠性航天器H_∞控制

针对同时具有干扰和时变输入时滞的挠性航天器的H∞控制问题,首先采用状态空间法描述一类具有干扰和输入时滞的挠性航天器模型;然后基于李亚普诺夫稳定理论和线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)法,通过构造一个新型的增广李亚普诺夫泛函,建立基于LMI形式的时滞相关的H∞状态反馈控制器设计方法,此法设计的反馈控制器增益依赖松弛矩阵而非正定的李亚普诺夫矩阵;最后,通过数值仿真验证该控制方法的有效性并分析其时滞量、H∞性能指标及时滞积分不等式分解系数对闭环系统性能的影响.与传统的设计相比,由于引入了松弛矩阵并在泛函求解过程中引入了时滞积分不等式分解系数,因此该设计方法既能提升设计的灵活性又能降低设计的保守性.     

非分光红外的新型SF6传感器设计

系统采用单光束双波长的光路结构,结合测量通道和参比通道两路输出,有效增强了传感器的抗干扰能力和检测精度.利用新型电调制红外光源和高精度滤光片一体化的热释电红外探测器,辅以合理的气室结构设计,大大提高了系统的紧凑性与稳定性.在信号处理方面,利用超低功耗的单片机系统进行数据实时处理与显示.实验结果表明:该传感器能够准确检测0-2 500×10-6范围内的SF6气体浓度,分辨率为1 ×10-6,检测精度为2％FS.     

基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割

为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题,提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM).首先,该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心,作为FCM初始参数,克服FCM算法对初始聚类中心的敏感;其次,采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰,增强算法的鲁棒性;最后,用直方图特征空间优化FCM目标函数,对图像进行分割,减少运算量.实验结果表明,该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,抗噪能力强,收敛速度快,分割精度高.     

感应电机最小定子电流的PI预测函数控制

研究感应电机效率优化问题,针对目前传统控制方法在电动机动态时为使电机能够提高响应性能而无法兼顾效率优化的缺点,设计了一种基于多变量PI预测函数的最大转矩电流比控制策略.通过引入预测输出误差项,构建具有比例、积分性质的多变量预测函数控制器,并应用到感应电机电流环控制中.能够有效地控制定子电流励磁分量与转矩分量,从而实现电动机转子磁链与转速的解耦控制.改进型多变量PI预测函数控制策略具有跟踪效果好、抗干扰能力强、无超调、稳态误差小的优点,兼顾了感应电机的动态效率与转速响应速度.同时该算法与传统预测控制器结构类似,便于广大工程人员设计实现,适用于电动汽车中的驱动电机.     

统一化的LGBP特征及稀疏表示的人脸识别算法

为了克服非约束性(光照、遮挡、姿势等变化)条件下会大大降低人脸识别率的缺陷,提出一种基于Gabor相位和幅值信息的统一化局部二进制模式稀疏表示人脸识别算法.首先将人脸图像经过Gabor滤波器滤波得到Gabor相位和幅值图像,然后分块提取其统一化的局部二进制直方图,最后通过稀疏表示判断测试图像所属类.利用AR数据库进行实验的结果表明,与SRC、结合LBP和SRC特征的分割识别算法相比,该算法在非约束性条件下识别率最高.     

基于FPGA的多通道FIFO存储控制器的设计与实现

为了解决多个功能模块同时访问同一存储器单元而出现冲突问题,设计了带FIFO的多通道存储控制器。首先给出其工作原理以及系统架构设计,然后采用有限状态机和Verilog HDL语言设计各模块,并在ModelSim上完成前仿真和后仿真,最后在Xilinx FPGA平台上完成下板功能验证。实践表明该存储控制器在保证访问不冲突的前提下最大化了存储器访问效率,提供了简单易用的用户接口,且可根据具体应用自由定义通道数和各通道轮询时间等参数,从而实现了最高资源利用效率。     

麦克风阵列的协同自适应滤波语音增强方法

在麦克风阵列语音增强方法中,传统的广义旁瓣抵消器在处理存在显著脉冲噪声的语音信号时效果较差。为提高在脉冲噪声干扰下的语音信号增强效果,提出一种麦克风阵列的协同自适应滤波语音增强方法。该方法采用协同自适应滤波取代线性自适应滤波,基于NLMS算法导出了滤波器权值和协同因子的自适应更新算法。仿真实验结果表明,所提方法能有效地消除掉语音信号的脉冲噪声和高斯噪声,克服线性自适应滤波对非线性脉冲噪声的不敏感性,比广义旁瓣抵消器效果优越很多。