应用于状态监测的多传感器融合估计

在状态监测的工程实际中, 使用多个同类传感器进行在线测量可以得到更为准确的状态估计．但各传感器测量噪声会出现相关的情况, 而且很难得到相关测量噪声的方差矩阵的精确值, 测量系统往往是不确定的．本文根据系统测量将系统分解为确定和不确定扰动两部分, 分别进行估计, 然后将两者的融合估计结果相加得到了最优鲁棒的融合估计．针对确定部分, 利用同类传感器的测量方差为Pei-Radman矩阵的特性, 通过求解测量噪声方差矩阵的最大特征值得到了一种简便的最优融合估计算法, 该算法避免了求解方差矩阵的逆的过程．针对不确定     

基于不可分离MRA的快速小波去噪图像重建

提出了一种基于不可分离MRA的小波去噪重建算法.算法将投影数据进行二通道的小波分解,从而直接得到小波的近似系数和细节系数,对这些小波系数进行基于小波的阀值化去噪处理,再经过逆小波变换就得到了最终的重建图像.算法降低了复杂度,与可分离MRA重建算法比较速度更快,并且可以去噪.     

RIS辅助双功能雷达与隐蔽通信系统性能优化

针对智能超表面(RIS)辅助双功能雷达与通信(DFRC)系统的隐蔽传输问题，提出多策略交替优化(MSAO)算法.在隐蔽约束、雷达恒模约束和总功率约束的条件下，通过联合设计通信波束赋形向量、雷达信号协方差矩阵和RIS相位偏转矩阵，最大化合法用户Bob的隐蔽通信速率和目标探测功率，实现隐蔽通信和雷达感知功能的折中.在完美Willie信道状态信息和不完美Willie信道状态信息场景下，仿真结果表明，相对于传统单连接RIS和没有部署RIS系统，采用广义全连接模式部署RIS可以更好地传输波束方向图，提高Bob隐蔽通信速率上限，扩大可实现速率的范围，实现通信和感知功能更大的自由度.     

CT图像混合压缩算法研究

计算机断层扫描图像数据量往往很大,不利于存储和传输。一种CT图像混合压缩算法被提出,利用CT序列图像间存在相关性,以第一幅图像为参考图像,将后续图像和参考图像进行差值运算,消除图像序列间冗余。同时对图像的感兴趣区域采用哈夫曼无损压缩,对非感兴趣区域采用类似于JPEG基线模式的有损压缩。实验结果表明,新提出的算法在保证CT图像质量的前提下,能够有效地提高压缩比,具有一定的临床应用价值。     

一种快速全自动超声子宫节育环图像识别算法

提出一种快速全自动超声子宫图像节育环物体识别算法,算法包括全自动超声子宫图像分割和特定模式识别框架部分.基于719幅超声子宫图像开展算法性能验证.实验结果表明,该算法无需人工干预,平均耗时527 ms/幅,有环图像识别准确率达81.1%,无环图像识别准确率达94.7%.     

基于Swin-Transformer的YOLOX交通标志检测

交通标志检测是驾驶辅助系统和自动驾驶系统的关键因素之一。在交通标志检测过程中，交通标志距离不同导致目标尺度变化很大，远距离小尺度交通标志对基于卷积网络的目标检测器提出了巨大挑战。YOLOX-Swin算法将Swin-Transformer作为YOLOX的骨干网络以提取交通标志图像特征，通过移动窗口获取足够的全局上下文信息，并利用多头自注意力机制提取更多差异化特征；利用YOLOX自身的路径增强特征金字塔网络(Path Aggregation Feature Pyramid Network, PAFPN)提取、融合包括交通标志低层信息在内的多尺度特征信息，提升小目标交通标志检测精度。由于小目标交通标志在图像中所占像素较少，同时考虑到Transformer需要的训练样本多于卷积网络，在原本的复制粘贴法上进行改进，增加交通标志样本数量，以进一步提高交通标志检测精度。在TT100K数据集上的测试结果表明，所提目标检测方法较其他几种方法具有更高的交通标志检测精度，能满足交通标志检测准确性和实时性要求。