基于LoRa与RT-Thread的多功能矿灯设计

针对目前井下矿灯存在功能单一、无线通信距离短和功耗较高等问题,基于LoRa无线通信技术和物联网操作系统RT-Thread设计了一种集井下照明、环境状态感知、人员状态监测与定位、无线通信与安全报警的多功能矿灯。该矿灯以STM32单片机作为核心,利用多种传感器实现环境温湿度、瓦斯浓度和人员运动状态信息的实时感知;利用远距离低功耗的LoRa无线通信技术,结合LoRa智能网关,与地面远程监控平台实现信息交互。该多功能矿灯还能够进行本地异常状态预警并上报远程监控平台,同时,监控平台能够下发安全预警信息,向井下工作人员及时发布工作面的安全状态。测试结果表明,该矿灯具有较高的数据采集精度、较好的无线通信性能、较低的功耗,在实现多功能的条件下,能通过多种传感器有效测量环境参数,测量误差不超过1%;通过智能网关与监控平台进行数据交互,最大丢包率不超过4%,最大时延低于100ms;当矿灯处于待机工作状态时,最低平均消耗电流小于10μA,能够有效延长矿灯使用时间。     

红外图像超分辨率重建技术研究

利用图像超分辨率重建技术可以在不改进硬件的情况下提升现有成像系统的图像分辨率。为提升红外图像质量,提出了一种基于NSCT变换与自适应正则化重建相结合的图像超分辨率重建算法。算法充分考虑了实际红外图像中噪声特点,利用NSCT变换特点在尽可能减少图像信息损失的条件下,对加性噪声与乘性噪声采用不同策略进行了抑制,并对预处理后的红外图像序列进行自适应正则化重建。实验结果表明本算法处理后的红外图像在主观视觉效果与客观指标上较传统图像处理方法均有改善。     

高斯和高阶无迹卡尔曼滤波算法

为了提高非线性变换的近似精度,提出了一种高阶无迹变换（High order Unscented Transform,HUT）机制,利用HUT确定采样点并进行数值积分去近似状态的后验概率密度函数,建立了高阶无迹卡尔曼滤波（High-order Unscented Kalman Filter,HUKF）算法.进一步的为了解决非线性、非高斯系统的状态估计问题,将HUKF与高斯和滤波（Gaussian Sum Filter,GSF）相结合,提出了一种高斯和高阶无迹卡尔曼滤波算法（Gaussian Sum High order Unscented Kalman filter,GS-HUKF）,该算法的核心思想是利用一组高斯分布的和去近似状态的后验概率密度,同时针对每一个高斯分布采用高阶无迹卡尔曼滤波算法进行估计.数值仿真实验结果表明,提出的HUT机制与普通的无迹变换（Unscented Transform,UT）相比,具有更高的近似精度;提出的GS-HUKF与传统的GSF以及高斯和粒子滤波器（Gaussian Sum Particle Filter,GS-PF）相比,兼容了二者的优点,即具有计算复杂度低和估计精度高的特性.     

红外航空相机技术研究

红外航空相机是获取陆地及海面目标特征信息的重要技术手段之一。文章介绍了国外典型红外航空相机的技术指标,概括了红外航空相机发展现状,总结了其特点与优势,并对红外航空相机的基本工作原理、关键技术及系统主要评价指标进行了分析,最后展望了其未来的发展趋势。