一种基于随机共振的GNSS干扰检测算法

针对低干噪比下全球导航卫星系统干扰检测问题,文中利用非线性随机共振系统对微弱信号的增强作用,提出一种基于随机共振的GNSS干扰检测算法,并详细阐述了算法的实现过程,以传统能量检测算法为对比算法,分析两种算法在相同条件下检测性能的差异。仿真表明:在高斯白噪声信道、低干噪比条件下,所提算法的检测性能明显优于传统能量检测算法。相同信道环境及检测概率下,所提算法需要的数据长度更短,检测耗费时长更少,且能保证更低的虚警概率。     

加权信息熵与增强局部二值模式结合的人脸识别

针对人脸识别因光照、姿态、表情、遮挡及噪声等多种因素的影响而导致的识别率不高的问题，提出一种加权信息熵（IEw）与自适应阈值环形局部二值模式（ATRLBP）算子相结合的人脸识别方法（IE （w） ATR-LBP）。首先，从原始人脸图像分块提取信息熵，得到每个子块的IEw；然后，利用ATRLBP算子分别对每个人脸子块提取特征从而得到概率直方图；最后，将各个块的IEw与概率直方图相乘，再串联成为原始人脸图像最后的特征直方图，并利用支持向量机（SVM）对人脸进行识别。在AR人脸库的表情、光照、遮挡A和遮挡B四个数据集上，IE （w） ATR-LBP方法分别取得了98.37%、94.17%、98.20%和99.34%的识别率。在ORL人脸库上，IE （w） ATR-LBP方法的最大识别率为99.85%；而且在ORL人脸库5次不同训练样本的实验中，与无噪声时相比，加入高斯和椒盐噪声后的平均识别率分别下降了14.04和2.95个百分点。实验结果表明，IE （w） ATR-LBP方法能够有效提高人脸在受光照、姿态、遮挡等影响时的识别率，尤其是存在表情变化及脉冲类噪声干扰时的识别率。     

STL模型特征信息的自适应分层的研究

模型的分层是3D打印前处理的一个重要环节，针对目前分层算法效率低、不能有效保留模型细微特征的问题，提出了一种新的基于STL模型特征信息的思想。首先提取模型的特征边，对特征边内实体表面采用区域增长算法进行表面分割，然后对分割后的表面判断其类型，最后对于不同的表面类型采用不同的分层求交处理算法。利用VC++6.0平台和OpenGL显示技术，依据模型表面几何特征自适应地变动层厚，减小台阶效应，加快分层效率，同样能很好地保留模型局部特征，且该算法可以根据实际模型的成型方向，实现分层方向的改变，保证成型零件的精度。     

沿空切顶成巷段巷道围岩变形规律研究

以宏景塔一矿回采工作面为研究对象,基于切顶卸压无煤柱自动成巷技术原理,采用数值模拟计算和现场实测的方法,对该矿成巷段巷道围岩支承压力分布及围岩变形规律进行分析。研究结果表明:随着工作面向前推进,巷道围岩支承压力呈先增大后减小最后趋于稳定的变化趋势,支承压力稳定值为13.5 MPa;受工作面回采动压的影响,距离工作面70 m以内,锚索受力急剧增大到恒阻值、巷道围岩变形明显;距离工作面70~150 m,锚索受力迅速减小、巷道围岩变形逐渐变缓;在距离工作面150 m之后,锚索受力仅有微量变化、巷道围岩变形趋于稳定。因此确定支护体回撤保守安全位置为工作面后方150 m。工程实践表明:所设支护体回撤距离能够应对巷道围岩变形,成巷效果良好。     

ETSI EN 301893 V2.1.1中自适应测试方法及要点

介绍了ETSI EN 301893 V2.1.1:2017中的新增自适应测试参数,该测试是5G WiFi测试中的一个难点。通过对测试中遇到的常见问题及测试结果分析,指出了测试中需要注意的测试环境搭建细节。