基于RSSI盲估计的MUAV双天线跟踪系统设计

天线实时精确地跟踪无人机飞行方向,是有效保证无人机扩展战术网络覆盖范围、提高通信带宽和质量的关键所在。设计了一款基于信号接收强度(RSSI)盲估计跟踪的双天线跟踪系统,使天线主波束时刻对准中继无人机,提高了地面定向天线对中继无人机的初始捕获速度,实现动态跟踪,确保通信信号强度处于优值。实验结果表明,相比单天线系统,该系统捕获灵敏度和跟踪速度明显提高。     

基于S1/2范数的非局部视频去噪

为了去除视频中的高斯噪声及脉冲噪声,提出了 一种基于S1/2矩阵范数的非局部视频去噪算法。 首先,在视频数据中利用非局部块匹配的钻石搜索算法搜寻与参考图像块最相似的图像块组 ;然后,将搜 寻到的相似图像块组列向量化后组合成的矩阵进行基于S1/2范数的低秩和稀疏分解,分解后 的低秩成分视 为原视频场景信息,稀疏成分视为视频中存在的随机值脉冲噪声及异常值数据;最后,由低 秩矩阵恢复的 各图像块数据经过加权平均后作为参考图像块的去噪估计值,进而求得视频各帧图像的去噪 估计值。实 验结果表明,本文方法能够有效去除视频中的高斯噪声和脉冲噪声,相比同类 算法,去噪后的视频无论 在视觉质量上还是客观评价指标上都有明显的优势。     

基于多特征相关滤波的红外目标跟踪

为实现在复杂背景和多干扰条件下红外目标的稳 定跟踪,提出一种基于多特征相关滤波的红外目标 跟踪算法。首先综合考虑生物视觉关注特性及目标运动特性,提取目标区域的空间特征和 运动特征,进而融合一种改进的卷积特征,生成多特征权值函数;然后在传统 相关滤波的基础上,引入多特 征权值函数用以表征不同候选区域的重要程度,形成权值相关滤波的红外目标跟踪框架;最 终得到能够表 征目标位置的置信图,从而完成红外目标的鲁棒跟踪。在6组不同条件下红外视频序列上的 实验结果表明, 和经典目标跟踪算法相比,本文方法在复杂背景下的平均跟踪成功率提升15%左右,能够有 效应对相似虚 假目标、遮挡、背景辐射强度变化和探测器晃动等不良因素的影响,适用于复杂背景条件下 的红外目标跟踪。     

基于Hybrid Ⅲ胸部的非致命动能冲击响应测试方法

为有效获得非致命动能冲击的响应参数,解决获取冲击目标样本困难以及可能引发的法律与伦理等问题,提出一种基于假人的测试方法。该方法使用Hybrid Ⅲ第50百分位国际标准假人进行测试,分别用两种不同的非致命动能武器及弹药在6种距离对其胸部进行射击,通过Hybrid Ⅲ假人内置传感器记录冲击过程中假人胸部的冲击响应,并对试验结果进行分析、讨论。试验表明,该方法能有效获得用于评价假人胸部力学响应的加速度、位移、动能等数据,使得对人体受动能冲击的损伤情况进行定量描述成为可能,能应用于大多数非致命动能武器。     

一种适用于井下人脸跟踪的改进主动形状模型

针对煤矿井下光照变化较大、矿工脸部受污染及遮挡等情况下主动形状模型(ASM)应用于井下人脸跟踪精度低的问题,提出了一种改进ASM。首先选用专用的训练样本集,通过定义镜像图像形成镜像样本集,然后对镜像样本集进行对数尺度化处理,并用相关块模型作为ASM的学习模型进行训练。实验结果表明,改进ASM能有效提高煤矿井下人脸跟踪精度。     

基于HAAR小波域边缘方向特征的SAR图像去噪

提出一种新的基于小波变换的SAR(Synthetic Aperture Radar)相干斑去噪方法。利用二级小波分解得到的小波系数子带HL、LH和HH,判断对应点边缘方向性的强弱,并通过设定值确定该点是否位于边缘,在最大限度保护图像边缘信息和纹理信息不被破坏的同时,有效去除了图像噪声,并且计算简单、高效。通过仿真实验,从平滑指数和边缘保持指数这两个评价指标来看,所提出方法的实验结果比现有的其他方法更好一些。     

基于命令-个性的虚拟士兵情绪计算模型研究

针对虚拟士兵个性的复杂性及情绪状态受命令影响较大的问题,将具体的命令及个性的特征进行参数化描述,并定义命令属性和个性属性。通过命令和个性的参数化描述定义情绪刺激因子,分析命令、个性、情绪刺激因子的关系。最终建立命令-个性的虚拟士兵情绪计算模型。实验表明,该模型能较好地计算出虚拟士兵在命令和个性驱动下的情绪状态     

基于SIFT特征点和交比值的水印图像抗攻击算法

为提高数字水印图像对常规信号和复杂几何攻击的抵抗能力,利用SIFT(scale invariant feature transform)特征点的稳健性和交比值不变特性,提出了一种数字图像顽健水印算法。首先,在原图像经过NSCT(nonsubsampled contourlet transform)变换后的低频子带系数中提取SIFT特征点并对其进行优化筛选,从中确定满足“近凸正四边形” 的系数区域作为水印嵌入的局部区域,然后利用事先设定好的一些交比值在各局部区域中确定要嵌入水印的具体系数,最后利用奇偶量化调制方法嵌入水印信息。与传统算法相比,在提取水印信息时无需对含水印图像进行几何逆变换。实验结果表明,该算法对常规信号处理及多种几何攻击具有较强的抵抗能力和顽健性。     

一种基于弹性BPNN的光伏最大功率点跟踪控制算法

根据光伏电池结构特性,研究了温度、光强、阴影三个外界因素对光伏电池输出特性的影响。比较了扰动观察法、电导增量法、恒定电压法等几种光伏系统常见的最大功率跟踪方法。由于以上方法存在方法单一、对硬件测量精度高、计算量大、存在反复振荡现象等问题,提出一种基于弹性BP神经网络的MPPT算法。弹性BP算法可以在神经网络训练过程中有效克服梯度幅度偏导的不利影响,训练后的模型将光强和温度作为输入变量,通过神经网络的识别后得到最大功率点。仿真实验表明,本文提出的方法具有良好的适应性,显著提高了光伏转换的效率。     

协作重传的动态TDMA时隙分配算法

协作通信可以有效地降低衰落信道中数据传输的中断概率,从而提高数据的传输速率。但是在TDMA系统中采用协作通信必然引入额外的带宽开销,为了提高传输速率而采用协作通信,是否能克服因此而产生的不利因素并不明确。在提出的CD-TDMA时隙算法中,在传统TDMA帧的前部增加了一个侦听和动态分配时隙的预约阶段。所有节点在每个数据帧的开始如果没有新产生的数据,则有义务协作转发其他节点在上个时隙帧中发送失败的数据。该算法提高了数据重传的成功概率,提高了整个网络的吞吐量。仿真结果表明,尽管该算法引入了额外的时隙开销,和传统的TDMA接入方式相比,该算法可以有效地提高整个网络的吞吐量。