《仪表与检测》课程教学改革的“三个融合”

搞好课程教学改革,是实现高校人才培养目标的关键所在。笔者结合自身教学实践,提出了《仪表与检测》课程教学的"三个融合":课堂传统教学与创新教学相融合、课程内容与毕业设计相融合、课程内容与工作实践相融合,对推动课程教学改革、检测教学效果有很大帮助,同时有助于培养学生的创新意识和技术应用能力。     

基于SURF的红外成像末制导目标跟踪算法

针对红外成像末导引阶段飞行器姿态调整及高速运动导致的目标尺度和姿态迅速变化的问题,提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的红外成像目标跟踪算法。为了实现在末导引阶段对目标进行精确跟踪,采取了点跟踪的策略。首先根据跟踪点在上一帧的位置,在当前帧选取以相同位置为中心的图像子块并求其SURF特征,通过SURF特征匹配得到当前帧图像子块和模板的匹配点集,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点对,进一步用最小二乘算法(LSA)精确地估计出对应的单应性矩阵;然后通过单应性矩阵把跟踪点映射到当前帧获取跟踪点在当前帧的位置,从而实现精确跟踪。试验结果表明,本文算法有较高的跟踪精度和较好的实时性。     

基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成算法

针对在自适应波束形成中,当采样次数较少或期望信号导向矢量存在误差以及训练数据中含有期望信号成分时导致波束输出信干噪比(SINR)下降的问题,提出了一种重构干扰噪声协方差矩阵并且估计期望信号导向矢量的稳健自适应波束形成方法。在期望信号波达方向的角度范围已知的条件下,首先利用多重信号分类（MUSIC）空间谱在不含期望信号的区域重构出干扰噪声协方差矩阵;然后推导了避免期望信号的导向矢量的估计值收敛到任一干扰的导向矢量或它们的线性组合的约束条件;进而以此约束条件和阵列输出功率最大化条件建立了期望信号导向矢量估计的优化问题,并使用凸优化软件估计出最优的期望信号导向矢量。讨论了该方法的计算复杂度并通过仿真实验验证了其有效性和优越性。仿真结果表明,当期望信号和干扰源存在随机指向误差和局部散射的情况下,所提方法在很大的输入信噪比范围内的输出信干噪比仍接近理论值,优于其他自适应波束形成方法。     

基于Metropolis-Hastings采样的多传感器集合卡尔曼滤波算法

集合卡尔曼滤波是近年来发展起来的一种处理非线性系统估计的有效解决方法.针对标准集合卡尔曼滤波实现过程中,量测噪声不确定导致自举量测采样出现一致性偏差问题,提出了一种基于Metropolis-Hastings采样的多传感器集合卡尔曼滤波算法.首先,结合多传感器量测系统的物理特性和集合卡尔曼滤波中自举量测生成机理,构建多传感器条件下自举量测集合.其次,通过对多传感器自举量测似然度求解以及在量测接受概率函数合理设计基础上,利用Metropolis-Hastings采样策略实现有效量测的确认.新算法通过对多传感器量测中冗余和互补信息的提取与利用实现对一致性偏差的修正,进一步改善被估计系统状态的滤波精度.理论分析和仿真实验结果验证了算法的可行性和有效性.     

基于量测自适应辨识的多传感器数据融合算法

针对量测不确定条件下多传感器量测数据的合理利用和有效融合问题,提出了一种量测不确定下多传感器量测自适应数据融合算法。算法实现中考虑到传感器量测受扰动影响的具体情况,通过单个传感器的量测似然度的求解确认等效量测,并利用传感器量测数据间统计距离的构建完成对等效量测优化,进而实现不含扰动影响传感器量测数据的合理选择和融合。理论分析和仿真实验验证结果表明:新算法不仅有效改善扰动对于滤波精度的不利影响,并且相对于分布式融合方式降低计算复杂度。     

基于超混沌系统的位级自适应彩色图像加密新算法

提出一种采用超混沌系统的自适应彩色图像加密算法,在位级进行加密。首先利用陈氏超混沌系统产生的混沌序列对原始彩色图像的R、G、B分量图像进行置乱和扩散,采用自适应加密方法,用高四位的二值图像信息去加密低四位,再用加密后的低四位信息去加密高四位;接着将加密后的三基色分量图像横向排列组合联合加密,降低了三基色分量之间的相关性。加密算法使得密文与明文、密钥之间的关系复杂化,部分密钥依赖于明文,使得算法对明文敏感。对密钥空间、密钥敏感性、直方图、相关性、信息熵、明文敏感性进行测试和分析,结果证明了加密算法安全有效,在图像保密通信中具有较大的应用潜力。     

基于迭代容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法

针对现有应用非线性滤波算法对神经网络进行训练时存在精度不足的问题,提出了一种基于迭代容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法。首先,将前馈神经网络各个节点的连接权值和偏置作为状态向量,建立前馈神经网络的状态空间模型。其次,利用Spherical-Radial准则生成容积点,并依据Gauss-Newton迭代策略来优化量测更新过程中获取的状态估计值和状态估计误差协方差,通过容积卡尔曼滤波估计精度的改善,提升神经网络节点的连接权值和偏置的训练效果。理论分析和仿真实验结果验证了所提算法的可行性和有效性。     

基于Kalman滤波的数字水印算法

提出了一种基于Kalman滤波的数字水印算法,利用图像融合的思想和Kalman滤波对数字水印进行了研究.嵌入水印的过程可以视为宿主图像和水印图像的图像融合的过程.假设嵌水印图像作为目标状态,在图像融合过程中,采用Kal-man滤波对观测状态进行最优估计.根据宿主图像和水印图像进行建模,得到观测方程和状态方程,在估计误差...     

一种基于时空混沌系统的彩色图像自适应位级加密算法

基于时空混沌系统,提出了一种新的自适应的在位级进行操作的彩色图像加密策略。首先将原始明文图像转化为R、G、B 3个分量,接着采用自适应方法进行加密,即先用B加密R得到R′,用R′加密G得到G′,用G′加密B得到B′,用B′加密R′得到R″,如此循环一轮即得到加密后的密文图像。加密操作包括置乱和扩散,使用时空混沌系统CML对原始图像在位级进行置乱,然后采用Logistic系统对置乱后的二值图像进行扩散。混沌系统的初始值受明文信息的影响,使得算法对明文敏感。对密钥空间、图像直方图、密钥敏感性、相关性、信息熵、明文敏感性、密码攻击进行的测试和分析,证明了算法的安全性和高效性,其在图像保密通信领域具有巨大的应用潜力。     

HDF4文件访问中间件的设计与实现

HDF4文件常用于中分辨率成像光谱仪( MODIS)产品数据的存储,可存储多种类型的数据,但是文件数据结构复杂。目前,HDF GROUP开发的操作HDF4文件的函数库只可用于Fortran语言和C语言,其他编程语言缺少比较系统读写HDF4文件的方法。 ArcGIS虽支持大部分栅格数据格式,但不支持多数据集层次式存储的HDF数据格式。为此,设计基于C#语言操作的HDF4文件中间件,解决ArcGIS无法创建多数据集HDF4文件等问题,并给出中间件的核心思想和具体应用实例。将该中间件应用于环保部生态环境遥感产品生产分系统项目中,结果表明,在处理MODIS产品数据时,解决了C#语言无法创建多数据集HDF4文件等问题,验证了该中间件的实用性。