一种适用于图像信号的压缩感知测量矩阵

矿井无人工作区监控图像信息量较大,在图像的传输、存储阶段对硬件性能要求较高,造成传感器节点耗能增大、寿命骤减等问题,目前Gause、Bernoulli等压缩感知测量矩阵在重建矿井监控图像信号时精度较低。针对上述问题,设计了一种新的基于帕斯卡矩阵的块状压缩感知测量(BPCSM)矩阵。BPCSM矩阵利用时域非均匀采样与分块思想,将多个相同的小尺寸帕斯卡矩阵以对角线方式排列,同时结合联合正交匹配追踪算法实现矿井监控图像信号的压缩采样与重建,利用帕斯卡矩阵行元素有序排列的特点加强对图像信号低频段的采样,提高重建精度。实验结果表明:BPCSM矩阵对矿井监控图像信号的重建精度远高于Gause、Bernoulli等常用测量矩阵,当采样率为0.3时,基于BPCSM矩阵重建的矿工图像的峰值信噪比(PSNR)约为26 dB,矿工面部轮廓较为清晰;当采样率为0.5时,基于BPCSM矩阵重建的矿工图像的PSNR已达30 dB,几乎可以恢复矿工图像的全部细节,表明BPCSM矩阵具有较好的重建性能;通过选择合适的帕斯卡矩阵尺寸能够进一步提高图像信号的重建性能,满足矿井环境应用要求。     

基于鸽群的鲁棒强化学习算法

Reinforcement learning(RL) is an artificial intelligence algorithm with the advantages of clear calculation logic and easy expansion of the model. Through interacting with the environment and maximizing value functions on the premise of obtaining little or no prior information, RL can optimize the performance of strategies and effectively reduce the complexity caused by physical models . The RL algorithm based on strategy gradient has been successfully applied in many fields such as intelligent image recognition, robot control and path planning for automatic driving. However, the highly sampling-dependent characteristics of RL determine that the training process needs a large number of samples to converge, and the accuracy of decision making is easily affected by slight interference that does not match with the simulation environment. Especially when RL is applied to the control field, it is difficult to prove the stability of the algorithm because the convergence of the algorithm cannot be guaranteed. Considering that swarm intelligence algorithm can solve complex problems through group cooperation and has the characteristics of self-organization and strong stability, it is an effective way to be used for improving the stability of RL model. The pigeon-inspired optimization algorithm in swarm intelligence was combined to improve RL based on strategy gradient. A RL algorithm based on pigeon-inspired optimization was proposed to solve the strategy gradient in order to maximize long-term future rewards. Adaptive function of pigeon-inspired optimization algorithm and RL were combined to estimate the advantages and disadvantages of strategies, avoid solving into an infinite loop, and improve the stability of the algorithm. A nonlinear two-wheel inverted pendulum robot control system was selected for simulation verification. The simulation results show that the RL algorithm based on pigeon-inspired optimization can improve the robustness of the system, reduce the computational cost, and reduce the algorithm’s dependence on the sample database. © 2022, Beijing Xintong Media Co., Ltd.. All rights reserved.     

基于线性滤波器的四旋翼无人机强化学习控制策略

针对四旋翼无人机(UAVs)系统,该文提出一种基于线性降阶滤波器的深度强化学习(RL)策略,进而设计了一种新型的智能控制方法,有效地提高了旋翼无人机对外界干扰和未建模动态的鲁棒性。首先,基于线性降阶滤波技术,设计了维数更少的滤波器变量作为深度网络的输入,减小了策略的探索空间,提高了策略的探索效率。在此基础上,为了增强策略对稳态误差的感知,该文结合滤波器变量和积分项,设计集总误差作为策略的新输入,提高了旋翼无人机的定位精度。该文的新颖之处在于,首次提出一种基于线性滤波器的深度强化学习策略,有效地消除了未知干扰和未建模动态对四旋翼无人机控制系统的影响,提高了系统的定位精度。对比实验结果表明,该方法能显著地提升旋翼无人机的定位精度和对干扰的鲁棒性。     

尺度和光照自适应的结构化多目标跟踪

针对复杂场景中光照变化、目标自身尺度变化等引起的目标丢失或误跟踪等问题,提出一种尺度和光照自适应的结构化多目标跟踪方法.利用多尺度Retinex算法对序列图像进行预处理;通过SPOT算法对多目标进行跟踪,以确定新一帧中各目标最优位置;采用判别型尺度空间跟踪算法训练尺度滤波器,以新一帧中各目标最优位置为中心,利用尺度滤波器的最大值确定新一帧中各目标的最优尺度;采用随机梯度下降法并结合双线性插值更新特征分类器的权重.实验结果表明,提出的多目标跟踪算法在应对场景光照和目标尺度变化等方面,具有良好的鲁棒性和准确性.     

采用图割及协同训练的动态人影检测方法

随着无人飞行器的迅猛发展,根据顶视状态下的行人动态阴影生物特征进行人物验证和行为识别成为一个重要的发展方向,而从低空无人飞行器平台获取行人动态阴影生物特征成为一个更具有挑战性的研究热点。现有的阴影提取方法大多基于固定摄像头,并不适用于运动平台。联合机器学习和图切割理论,提出了一种新的针对低空无人飞行器平台的动态人影检测方法。根据像素特征和区域特征构建协同训练的两个独立视图,以SVM为分类器,采用机器学习的方法对阴影生物特征进行半自动提取,根据上述运动结果构建最小能量方程的数据项,根据图像的梯度特征构建能量方程的约束项,运用图切割理论对上述提取结果进行优化。实验结果表明,所提出的方法比单纯的协同训练方法具有更好的效果,可进一步优化低空无人飞行器平台下所获取的阴影生物特征质量。     

中国电信BSS中台架构的研究与设计

分析了电信运营商在5G、云网融合时代的通信技术变革所带来的通信业的新业态、新生态圈合作挑战与机遇,结合中国电信信息化建设现状,提出了构建适应于中国电信的企业中台建设方案。以“轻门户、变应用、稳中台”的构建思路,重点介绍业务中台的构建方案。通过引入应用层、构建业务中台,实现对前端业务与市场的快捷精确响应,并通过案例介绍,验证方案的优越性与可行性。     

EEMD法在激光语音传输系统中的应用

为消除激光语音传输系统中激光器输出功率不稳定对探测信号的影响,提出了一种结合集合经验模态分解(EEMD)与相关系数的方法对信号进行处理.该方法将信号分解为不同的分量,算出不同分量和原信号间的相关系数,再设置固定判定阈值来区分真实信号和趋势项分量.该方法可以克服传统处理方法中存在的模态混叠和需要主观判断趋势分量的缺点,从而达到避免主观判断失误和准确提取趋势的目的.仿真及实验结果表明,使用该方法后再去噪效果优于直接去噪,此外该方法能有效去除激光器功率线性变化和频率小于15 Hz的正弦起伏变化导致的趋势.     

布里渊温度和压力传感器增敏设计

设计了一种基于分布式传感技术的薄壁圆筒型液体温度和压力传感器.选取具有耐腐蚀、弹性性能好以及热膨胀系数大的不锈钢316L和铍青铜C17200分别对传感器进行封装.利用有限元仿真软件ANSYS Workbench对封装的传感器压力和温度特性进行仿真分析,得到器件的径向应变量,分析其布里渊频移随压力和温度的变化关系.仿真实验表明,使用铍青铜C17200封装的传感器压力灵敏度和温度灵敏度更高,在0～12 MPa、-5～40℃范围内压力灵敏度达11.1 MHz/MPa,温度灵敏度达2.56 MHz/℃,相较于普通单模光纤分别提升7.4倍和1.7倍.     

可调谐外腔半导体激光器研究进展

可调谐外腔半导体激光器具有线宽窄、调谐范围宽、单模输出、输出功率高等优良特性,在白光干涉测量技术、波分复用系统、相干光通信、光纤传感等领域有着广泛的应用。文章首先介绍了可调谐外腔半导体激光器的基本原理以及各种典型外腔结构的调谐机理,然后根据外腔结构阐述了各种可调谐外腔半导体激光器的最新研究进展,分析了不同外腔结构的优缺点,最后对可调谐外腔半导体激光器的不足进行了总结,展望了其未来发展趋势。     

面向海量高清视频数据的高性能分布式存储系统

通过对视频监控数据的特点和传统存储方案进行分析,提出一种高性能分布式存储系统解决方案.不同于传统的基于文件存储的方式,设计了一种逻辑卷结构,将非结构化的视频流数据以此结构进行组织并直接写入RAW磁盘设备,解决了传统存储方案中随机磁盘读写和磁盘碎片导致存储性能下降的问题.该方案将元数据组织为两级索引结构,分别由状态管理器和存储服务器管理,极大地减少了状态管理器需要管理元数据的数量,消除了性能瓶颈,并提供精确到秒级的检索精度.此外,该方案灵活的存储服务器分组策略和组内互备关系使得存储系统具备容错能力和线性扩展能力.系统测试结果表明,该方案在成本低廉的PC服务器上实现了单台服务器能同时记录400路1080P视频流,写入速度是本地文件系统的2.5倍.