改进的无线传感网混沌Hopfield盲检测算法

在密集部署的无线传感器网络中,相邻传感器的信号可能高度相关。在无线传感网传输模型分簇的基础上,针对Hopfield神经网络极易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷,利用混沌序列的遍历性和类随机性,提出一种改进的混沌Hopfield盲检测算法解决无线传感网簇内传感器信号盲检测问题。算法的思想是:利用混沌映射产生初始发送序列,并且在算法出现早熟收敛时进行小幅度的混沌扰动,借此降低算法的误码率。仿真结果表明,改进的混沌Hopfield神经网络算法所需数据量极短,从而成功实现簇内簇首传感器信号盲检测。     

基于再采样的图像重采样伪作检测

重采样是图像篡改中的一种典型操作,针对现有重采样伪作检测算法对于JPEG压缩格式的图像检测效果不理想,也无法准确估计其中的缩放因子的问题,提出了基于再采样的图像重采样检测算法。该算法先将待检验的JPEG图像以缩放因子小于1进行再次重采样,以削弱JPEG压缩对算法的影响,再利用重采样信号二阶导数具有的周期性来进行重采样操作检测。实验结果表明,该算法具有很强的抗JPEG压缩能力,同时能够准确估计真实的缩放因子。另外,该算法对于经过不同缩放因子而得到的图像进行合成时的重采样操作,也有明显的检测效果。     

基于数字线性化技术的高性能光载无线链路

针对光载无线(Radio over fiber, ROF)链路中的固有非线性,研究了多种数字线性化技术,来提高链路性能。下行链路针对多频段多制式场景,提出采用多维数字预失真技术,最大输入射频功率增加了3 dB,进而提高了下行链路的射频功率传送效率。同时,提出了多维预失真在2倍过采样率,考虑5阶非线性,无记忆时有最佳的链路性能改善。上行链路采用基于输出截断点获取的数字后补偿技术,仅需确定系统三阶截断点(Output third-order intercept point,OIP3)即可完成非线性补偿函数的确定与失真的补偿,无杂散动态范围(Spurious free dynamic range,SFDR)可提高到128.3 dB·Hz2/3;上行链路针对多频段多 制式架构采用盲估计数字后补偿技术,动态范围提高了3 dB。     

基于循环自相关的NC-OFDM信号参数的盲估计

在认知无线电(CR)环境中,频率资源不足的问题越来越严重,非连续正交频分复用（NC-OFDM）能够工作在非连续的频谱环境,针对NC-OFDM信号的参数估计重要问题,提出用循环自相关的方法。该方法首先分析循环平稳信号特点,然后根据NC-OFDM信号的循环自相关在循环频率α以及时延τ切面图具有离散谱线特征进行参数估计,最后对NC-OFDM信号的循环自相关进行数值仿真。仿真结果表明在低信噪比下,能有效估计NC-OFDM信号的参数及识别零前缀的正交频分复用信号（ZP-OFDM）,且实验证明关闭近90%的子载波数目,都能够实现NC-OFDM信号的参数的盲估计。     

自嵌入全盲鲁棒水印量化算法

为了提高图像水印的实用性,提出了一种自嵌入全盲鲁棒水印算法。首先,对原始图像进行DWT,将小波低频子带分成互不重叠的子块,对每个子块进行DCT,通过比较各个子块的直流系数与所有子块直流系数的均值之间的大小关系来产生特征水印序列,利用分段Logistic混沌序列对特征水印进行加密;然后,将加密后的特征水印序列通过奇偶量化规则自嵌入到原始图像小波低频子带每个子块的DCT低频系数中;最后,进行IDCT合成和IDWT产生含水印图像。该算法通过结合自嵌入加密的特征水印序列和盲提取认证水印序列达到全盲检测。实验结果表明,该算法对抵抗添加噪声、JPEG压缩及高斯低通滤波等常见的图像处理攻击均具有很强的鲁棒性。     

一种求解截断L1正则化项问题的坐标下降算法

L1正则化在稀疏学习的研究中起关键作用,使用截断L1正则化项往往可以获得更好的准确率,但却导致了非凸优化问题.目前,主要采用多阶段凸松弛(multi-stage convex relaxation,MSCR)算法进行求解,由于每一阶段都需要求解一个凸优化问题,计算代价较大.为了弥补上述不足,提出了一种求解截断L1正则化项非凸学习问题的坐标下降算法(Non-convex CD).该算法只需在多阶段凸松弛算法的每一阶段执行单步的坐标下降算法,有效降低了计算复杂性.理论分析表明所提出的算法是收敛的.针对Lasso问题,在大规模真实数据库作了实验,实验结果表明,Non-convex CD在取得和MSCR几乎相同准确率的基础上,求解的CPU时间甚至优于求解凸问题的坐标下降方法.为了进一步说明所提算法的性能,进一步研究了Non-convex CD在图像去模糊化中的应用问题.     

碳纤维金属管加热装置

碳纤维金属管加热装置，包括翅片管，翅片管的端头装有盲板及法兰盘，法兰盘上设有电源接线柱及传感器孔，并通过螺栓固紧，翅片管上设有注油孔，翅片管内设中心轴及导热油，中心轴上安装托架，托架上设有碳纤维线发热源。该产品结构科学简单，具有发热迅速、均匀、恒温、寿命长、使用安全，节省电能，发热效率高，可在空气中干烧加热，且具备防水及防爆功能，无腐蚀、无毒、无污染、安全可靠，交直流电源皆可适用的特点，可用于石油化工领域，特别是油田原油加热，也可用于日常生活及工业作为加热源。     

基于阴影不一致的简易人像篡改鉴别

通过对图像阴影二值化后的分析,提出一种基于阴影不一致的简易人像篡改鉴别算法。该算法先手工选取鼻翼区和下巴区的图像,经过Ostu法二值化处理后统计分析阴影面积,对比鼻翼区和下巴区阴影的一致性来判断图像是否经过篡改。大量实验结果表明,该方法简单易行、精确度高、可靠性强,在图像盲取证中具有一定的实用价值。     

路面病害修补图像的车载自动检测方法

提出了一种不同状况下路面修补图像车载自动检测算法,首先分析道路病害修补图像特征,对道路病害图像运用统一复原方法进行图片去模糊处理,采用窗对比度算法提取修补图像信息,再结合原图信息二次运用窗口对比度算法去除伪修补信息,准确、迅速地提取图像路面修补目标信息。对大量的图片进行测试,实验结果表明论文提出的算法具有可靠性和可应用性。     

局部加权全变差下的盲去模糊

图像去模糊是图像处理和分析中的基本问题之一,其本身是一个不适定问题,通常需要使用正则化方法来提高求解过程的稳定性.为了解决去运动模糊问题,从图像的局部特性出发,提出一种基于局部加权全变差(LWTV)的正则化方法,并给出了一种基于交替迭代的有效解法.针对非盲去卷积问题,为了克服传统全变差(TV)正则化方法的不足,以图像局部的变化信息为权值,在加大对图像中平坦区域的惩罚力度的同时,减小对图像中边缘区域的惩罚力度;针对模糊核估计问题,首先利用相对全变差(RTV)方法提取图像的显著性结构,然后利用显著性结构进行初步模糊核估计,再采用LWTV模型进行临时清晰图像估计,通过以上3步交替迭代获得最终的模糊核.实验结果表明,该方法可以在去除模糊及噪声的同时,很好地保持图像边缘并抑制振铃效应.