基于加密编码矢量的农业无线传感网数据安全存储方法

无线传感网为精准农业生产环境监测提供了一种有效的解决方案。针对当前农业生产中无线传感网感知数据传输和存储过程中存在的安全性不高、存储效率不佳的问题,在研究农业无线传感网主要特征的基础上,分析了云存储技术对农业传感器感知数据存储的有效性,利用改进的网络编码技术降低了传感器感知数据在传输汇聚时对无线网有限带宽的占用率,给出了基于加密编码矢量方法的农业无线传感网感知数据传输、存取安全性和效率分析,提出了一种基于加密编码矢量的农业无线传感网感知数据信息的安全存储新方法。大田生产环境测试结果表明,基于网络编码的加密编码矢量方法安全性较高,在数据量显著增加的情况下传输性能可进一步得到提升,从而验证了本方法的合理性和实用性。     

FSS-kernel与FastICA融合的盲源分离算法研究

Fast ICA算法有着比传统ICA算法更快、更稳健的收敛速度,但由于其选用的非线性函数不能很好地符合源信号的统计特性,恢复结果并不理想。针对该问题,提出了一种有限支持样本核函数(FSS-kernel)与Fast ICA融合的盲源分离算法。该方法是通过FSS-kernel算法估计得出源信号概率密度函数,结合Fast ICA算法,实现混合信号的盲分离。仿真结果表明,该方法能够有效地完成混叠信号的分离,通过与传统ICA算法及Fast ICA算法比较,证明了该方法具有更高的分离精度和自适应能力。     

注塑机注射速度控制研究现状和发展综述

对近年来注塑机注射速度控制方法进行研究,典型的控制方法可以分为传统控制方法、自适应控制方法、智能控制方法。阐述各种方法的研究现状、应用成果及其优缺点。注射速度是整个注射过程中非常关键的控制变量。最后对注射速度控制的发展做展望。     

虚拟环境下网络安全实验系统的构建

以QEMU为实验操作系统,通过Dynamips加载和模拟网络设备,采用MVC软件技术架构,从系统框架、实验界面、虚拟机资源管理、网络设备管理、实验结果保存等方面进行了虚拟环境网络安全实验系统的设计。     

特征回归与检测结合的人数统计方法

针对目前特征回归与检测这2种主流的人流量统计方法的不足,提出一种基于特征回归与检测结合的人数统计方法.对于视频帧的远景区域,采用背景分割的方法提取出前景块,将前景块中的特征通过贝叶斯多核支持向量回归方法估计出人数;对于近景区域提取HOG特征,采用弱标签结构训练出模型,并采用星型结构混合模型级联检测实现行人的准确定位并统计出人数.在视频数据库上的实验结果表明,该方法不仅能够较准确地实现人流量的统计,在一定程度上减少统计时间,还能够准确地定位出一定尺度范围内行人的位置.     

基于DE-EDA-SVM的瓦斯浓度预测建模仿真研究

瓦斯浓度作为衡量煤矿瓦斯危害程度的一个重要指标,为了能够更加准确的预测煤矿瓦斯的浓度,提出一种差分进化-分布估计（DE-EDA）算法优化的支持向量机瓦斯浓度预测新方法。利用无线传感网络系统采集工作环境中的瓦斯浓度数据,并经过降噪处理后作为训练样本。采用DE-EDA算法对SVM模型的惩罚参数C、损失参数ε以及径向基参数γ进行优化,利用优化后的模型进行瓦斯浓度的预测。通过MATLAB软件仿真可以得出,所采用的优化模型能够准确的预测煤矿瓦斯浓度的变化趋势。并与经过粒子群（PSO）算法优化的预测模型相比较。结果表明,经过DE-EDA算法优化的SVM模型具有训练速度更快、预测更准确的特点,为实际煤矿瓦斯浓度的预测和处理提供了更加可靠的理论基础。     

高光谱影像的BDT-SVM地物分类算法与应用

面对海量数据的特征空间高维性及训练样本的有限性,高光谱遥感影像若采用常规统计模式的分类方法难以获得较好的分类结果。因此探讨支持向量机(SVM)分类器的基本原理,针对EO-1Hyperion高光谱影像的分类特点及现有多类SVM算法所存在的训练时间长及分类精度低等问题,引入二叉决策树SVM(BDT-SVM)分类算法,并提出一种新的类间分离度定义方法及相应的客观确定二叉树结构的策略,由此生成改进的BDT-SVM算法。实验结果表明:与其他多类分类方法相比,基于改进的BDT-SVM算法的高光谱影像地物分类效果更好,总体精度达到90.96%,Kappa系数为0.89,该算法还解决了经典SVM多类分类可能存在的不可分区域问题。     

基于形态学属性剖面的高光谱影像集成分类

传统高光谱遥感影像逐像素分类方法未考虑像元之间的空间关联性且泛化性能较低。形态学属性剖面是表征影像空间结构的有效方法,同时集成学习可显著提升分类算法的泛化能力。为了在高光谱影像分类中充分利用影像的空间信息并提高分类的稳定性,提出一种基于形态学属性剖面高光谱遥感影像集成学习分类方法。首先,用主成分分析和最小噪声变换进行特征提取,并借助形态学属性剖面获取影像的多重空间特征;然后用极限学习和支持向量机的方法进行分类;最后将多个分类结果以多数投票的方式集成。区别于已有集成学习方法,综合考虑了不同特征提取和不同分类方法的联合集成,并将形态学属性剖面引入其中以充分利用影像的空间信息。采用AVIRIS和ROSIS两组高光谱数据检验该方法的分类性能,实验结果表明该方法可获得高精度和高稳定性的分类结果,总体精度分别达到83.41%和95.14%。     

同振式三轴向矢量水听器设计与实现

根据实际工程需要,设计、制作同振式三轴向矢量水听器,其外形为柱体两端带半球帽的圆柱体,声压通道和矢量通道在结构上结合为一体。矢量水听器外形尺寸为Φ54×72 mm、工作频带为20 Hz~2000 Hz。在国防科技工业水声一级计量站驻波管对研制的矢量水听器进行了测试,测试结果表明：声压通道声压灵敏度级为-192.7 dB（0 dB=1 V/mPa）、具有全指向性;矢量通道声压灵敏度级为-185.3 dB（测试频率500 Hz,0 dB=1 V/mPa）、具有余弦指向性。设计、制作的矢量水听器灵敏度高、通道一致性好、使用方便,满足工程应用需求。     

新型体声波传感器读出电路的实验验证

为了实验验证此前通过仿真验证的基于六端口反射计的新型BAW传感器读出电路的方案的可行性,本文制作了新型BAW传感器读出电路并对其进行了测试.以串联谐振频率约为1.5 GHz的薄膜体声波谐振器(FBAR)为待测器件(DUT),设计、制作了一种能够满足该FBAR谐振频率测量带宽(1.3 GHz~1.7 GHz)要求的PCB上微带六端口网络和检波器,配合射频信号发生器和示波器,获得了模拟DUT(50ΩSMA匹配负载)的反射系数-频率(Γ-f)曲线测量结果.与矢量网络分析仪(VNA)的测量结果进行了对比,两者吻合较好,实验验证了"基于六端口反射计的BAW传感器读出电路"可用于FBAR谐振频率的测量.本文工作对实用化BAW传感器的研制和片上矢量网络分析仪(VNA-on-Chip)的设计都有借鉴意义.