基于CDMA网络的自适应图像传输算法

针对CDMA环境多变和带宽分配的特点,本文提出了一种自适应图像传输算法。发送端通过接收端反馈的TCP数据包判断网络状况,结合CDMA网络中传输数据帧长特征,调节UDP数据包的发送时间和数据包大小,从而自适应CDMA网络带宽的变化,充分利用网络的可靠带宽。最后,给出了算法的测试结果。测试结果表明,该算法能够快速地跟随CDMA网网络带宽变化,也可以应用于其它窄变带宽的网络中。     

基于缓冲占用比无人机视频自适应传输算法

针对目前基于发送速率的自适应视频传输算法不能有效利用和适应网络传输,提出了利用数据缓冲占用比的无人机载视频自适应无线传输方法;通过计算发送缓存内的数据占空比的变化判断网络发送能力,进而调节下次采集的视频帧率,或在调节下次采集视频帧率之前调整压缩编码率,由此自适应的设置最大化传输速率;相对于传统基于线性增加发送速率的方法,文章算法根据数据占空比自动调节发送速率和编码率,使平均发送速率提高了0.25 Mbit/s,带宽利用率提高了8%,实现了在不同网络状况下发送速率和编码率的自适应最大化,通过有效利用网络传输,提高视频数据传输的实时性、可靠性和完整性。     

基于格雷码和混沌系统的图像加密算法

针对当前的一些具有置乱-扩散结构的图像加密算法中,存在加密程度低的问题,提出了一种新的图像加密算法.置乱阶段先利用格雷码变换进行全局的置乱,然后再根据混沌序列进行行列间置乱变换.扩散部分采用了正向和反向的异或操作.实验结果表明,该算法提高了密文的安全性和密钥的敏感性,增大了密钥空间的大小,同时能很好的抵抗统计分析、穷举攻击等.     

无人机图像拼接算法综述

无人机图像拼接是一个日益受到关注的研究领域,已经成为了照相绘图学、计算机图形学等研究的热点。首先给出了无人机图像拼接的一般步骤,重点归纳了三种特色鲜明的配准算法,然后简单阐述了图像融合的步骤和算法,最后通过归纳分析选定了适合无人机图像拼接的算法,并且展望了该领域的前景。     

基于自适应阈值的无人机避障算法研究

针对四旋翼无人机飞行中障碍物规避问题,采用改进型向量场直方图算法进行避障策略设计。主要针对传统VFH算法存在的阈值敏感问题,设计了一种自适应阈值函数。根据传感器有效量程以及运动惯性等约束条件,动态调整阈值门限,有效地解决了小阈值造成的避障路径曲折问题,以及大阈值造成的无人机避障滞后的缺点。数值分析和实验表明,通过增加自适应阈值函数,改善了传统向量场直方图算法存在的阈值敏感问题,满足了无人机自主避障控制要求。     

基于模糊控制的流媒体自适应传输算法

基于HTTP的动态自适应流媒体DASH传输协议可以使用户根据自身的终端显示能力和信道条件选择合适的视频质量,是网络视频服务技术的发展方向。如何根据网络吞吐量的变化自适应地选择视频码率,以获得最佳的用户体验质量QOE,在已有的DASH系统中还没有得到很好的解决。 提出了一种基于模糊控制的自适应传输算法,将缓存的视频余量以及用户申请的视频码率和网络吞吐量的码率失配度作为输入,将预期的缓存变化量作为输出,通过模糊逻辑实现以下控制目的：(1）将缓存稳定在一个安全的区间;(2）使传输视频的平均质量最大化;(3）避免因带宽波动所造成的视频播放中断。最后,分别在两种虚拟网络环境和两种实际网络环境下进行性能测试,实验结果表明,与已有的算法相比较,本文提出的算法可以给用户带来更好的QOE。     

基于自适应算法的车载无人机的疲劳寿命分析

根据基本的疲劳分析理论和解非线性方程及方程组的数值分析的算法,设计了一种自适应算法对无人机在路面激励下的疲劳寿命进行预测。并应用该算法对一种车载无人机在典型任务剖面下的疲劳寿命进行了预测。     

基于信噪比的自适应图像水印算法

提出了一个基于信噪比SNR的完全自适应水印算法,该算法先把原始图像分块DCT,利用信噪比SNR确定各个子块的拉伸因子α,最后水印分量以不同的能量被嵌入到各个子块的DCT低频系数中,实验结果表明该算法具有良好的不可见性和鲁棒性。     

基于改进ORB的无人机航拍图像拼接算法

为满足无人机航拍对图像拼接实时性和鲁棒性的要求,提出一种基于改进ORB的无人机航拍图像拼接算法。首先,特征检测引入SURF算法中的海森检测算子,解决尺度不变性问题;其次,用ORB算法进行特征描述,使其具备旋转不变性;接着采用汉明距离进行准确高效的图像特征粗匹配;然后,用KNN算法去除误差较大的匹配,缩小搜索范围,用RANSAC算法再次提纯;最后,使用泊松融合进行图像无缝融合拼接。实验表明,改进ORB算法实时性好、鲁棒性强,处理速度是SURF算法的5倍,具有抗噪性、旋转不变性和尺度不变性。     

基于边缘信息的图像自适应插值算法

通过将图像分为非边缘部分和边缘部分,得出了一种基于图像边缘信息的图像插值算法.根据边缘部分映射点邻域图像的复杂程度,自适应地调节插值权值的图像插值方法.应用该算法插值后的边界清晰、自然, 忠实地反映了原始图像的面貌,与传统的插值算法相比,其边界处理效果好且易于实现,实验也验证了该方法的有效性.     

基于无人机高光谱数据的玉米叶面积指数估算

无人机高光谱遥感是低成本、高精度获取精细尺度农作物生物物理参数和生物化学参数的新型手段,以此快速反演叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）对作物长势评价、产量预测具有重要意义。以山东禹城市玉米为研究对象,利用PROSAIL辐射传输模型模拟玉米冠层反射率获取LAI特征响应波段结合相关性定量分析获取对LAI变化最为敏感的波段,并以此计算6种植被指数（Vegetation Index,VI）,利用6种回归模型分别对单一特征波段和VI进行反演建模,以实测LAI评定模型精度。研究表明,光谱反射率中516、636、702、760和867 nm等波段对LAI变化最为敏感,以此建立的单一特征波段反演模型预测LAI精度R2为0.44~0.58;RMSE为0.16~0.18,其中636 nm建立的模型(LAI=21.86exp(-29.47R₆₃₆))相比其他反演模型预测精度较高（R2=0.58,RMSE=0.16）;6种植被指数与LAI高度相关,相关性系数R ²为0.85~0.86,以此建立的反演模型相比单一特征波段反演模型精度有所提高,R2为0.66~0.72,RMSE为0.12~0.14;其中mNDVI构建的LAI估算模型（LAI=exp(2.76~1.77/mNDVI))精度最高（R2=0.72,RMSE=0.13）。无人机高光谱遥感是快速、无损监测农作物生长信息的有效手段,为指导精细化尺度作物管理提供依据。     

基于无人机高光谱数据的玉米叶面积指数估算

无人机高光谱遥感是低成本、高精度获取精细尺度农作物生物物理参数和生物化学参数的新型手段，以此快速反演叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）对作物长势评价、产量预测具有重要意义。以山东禹城市玉米为研究对象，利用PROSAIL辐射传输模型模拟玉米冠层反射率获取LAI特征响应波段结合相关性定量分析获取对LAI变化最为敏感的波段，并以此计算6种植被指数（Vegetation Index,VI），利用6种回归模型分别对单一特征波段和VI进行反演建模，以实测LAI评定模型精度。研究表明，光谱反射率中516、636、702、760和867 nm等波段对LAI变化最为敏感，以此建立的单一特征波段反演模型预测LAI精度R2为0.44~0.58；RMSE为0.16~0.18，其中636 nm建立的模型(LAI=21.86exp(-29.47R₆₃₆))相比其他反演模型预测精度较高（R2=0.58，RMSE=0.16）；6种植被指数与LAI高度相关，相关性系数R ²为0.85~0.86，以此建立的反演模型相比单一特征波段反演模型精度有所提高，R2为0.66~0.72，RMSE为0.12~0.14；其中mNDVI构建的LAI估算模型（LAI=exp(2.76~1.77/mNDVI))精度最高（R2=0.72，RMSE=0.13）。无人机高光谱遥感是快速、无损监测农作物生长信息的有效手段，为指导精细化尺度作物管理提供依据。     

基于孪生区域建议网络的无人机目标跟踪算法

在无人机跟踪过程中,遮挡、光照变化、背景干扰等影响会导致跟踪目标丢失。基于SiamRPN算法提出一种无人机目标跟踪算法。通过在网络中加入空间条带池和全局上下文模块建立远程上下文关系,以适应不同的跟踪场景。同时利用改进交并比的计算方法提取目标特征,并回归精准的预测框。在UAV123数据集上的实验结果表明,相比SiamRPN、SiamFC、SAMF等算法,该算法的跟踪性能较优且具有较强的鲁棒性,尤其在背景干扰环境下,其精确率和成功率较SiamRPN算法分别提升了6.54%和11.63%。     

无人机网络中支持视频传输的MAC协议

针对无人机自组织网络视频业务传输的低时延需求,设计一种轻量级的最低时延保障接入协议(LADP).该协议结合无人机作战网络动态性强、节点密度小的特点,采用多RTS周期、单CTS周期的特殊时隙结构和协同式的信道竞争机制.仿真结果表明,在载荷λ≤0.8的典型无人机网络条件下,LADP协议的最大分组接入时延控制在55 ms以下,可为视频业务提供良好的传输保障.     

基于深度学习的无人机入侵检测方法

无人机滥用给低空范围带来巨大安全隐患,非法入侵无人机目标的检测问题成为低空防御系统中重要的研究方向.本文提出一种基于雷达、RGB相机等多传感器信息融合方法,用于探测低空范围内小目标物体.然后,引入SSD(Single Shot multibox Detector)深度学习算法,训练无人机目标检测模型,对RGB相机捕获到...     

基于专家PID的带臂四旋翼无人机控制方法

相较于未带臂的无人机,带臂无人机（UAV）的飞行轨迹会出现较大偏差,更难以稳定控制。为了解决带臂UAV的精确轨迹控制问题,提出基于专家PID的带臂四旋翼无人机控制方法。首先,将机械臂搭载于UAV上把它们作为整体,并通过拉格朗日方程建立了带臂UAV的运动学和动力学系统模型;其次,设计专家PID控制器用于对系统的稳定控制;然后利用五次多项式对带臂UAV的机械臂进行轨迹规划;最后,通过仿真验证专家PID控制方法对带臂UAV稳定控制的有效性。实验结果表明,相较于常规PID控制,所提基于专家PID的控制方法提高了系统的响应速度,且能够有效地抑制外部扰动;该方法对于动作情况下的机械臂能够稳定地跟踪其轨迹,且具有很好的抗扰性和鲁棒性。     

基于近正交试验的无人机搜索策略建模

研究无人机对地目标螺旋式搜索过程中的轨距优化问题。为寻求最优的无人机搜索轨距,根据实际情况建立3种模型。在分析每种模型的优缺点及适应情况的基础上,综合3种模型,建立一个适应各种作战情况的单一参数表达模型,应用近正交试验确定参数表达模型中的参数值。该模型可以解决不同作战环境下无人机对地目标螺旋式搜索过程中的轨距优化问题,可为制定无人机对地目标螺旋式搜索策略提供理论依据。     

无人机自主飞行航迹规划研究

在分析无人机飞行轨迹问题的基础上,建立二维、三维情况下的航迹规划模型,求得在飞行高度安全的前提下无人机的最短飞行轨迹。作出模型的基本假设,根据维数给出目标探测概率的计算过程以及最短航迹的规划思路。通过设计具体的仿真环境,对不同维数情况下的航迹分别进行求解和分析,验证了模型的合理性。     

无人机自适应姿态角度估计仿真

针对复杂环境下传感器噪声未知且不断变化,会导致姿态融合结果不准确的问题,设计了一种基于单新息自适应算法的卡尔曼滤波器,对加速度计和陀螺仪噪声协方差进行在线估计。首先,介绍了能够结合各个传感器优势的无人机姿态融合算法。然后,设计了采用基于单新息自适应算法的卡尔曼滤波器,给出了能够在线估计加速度噪声协方差R和陀螺仪噪声协方差Q的自适应算法。MATLAB仿真表明单新息自适应卡尔曼滤波器在环境噪声变化时,能够更准确地获得无人机的姿态信息,提高了姿态融合精确度,提高了滤波器的鲁棒性。     

基于自适应特征的地标跟踪算法

为实现无人直升机的地标跟踪,将在线特征选择过程嵌入粒子滤波算法,采用自适应的状态转移模型,在跟踪过程中利用R、G、B值的线性组合作为候选特征集,对特征的目标区域和背景区域的颜色直方图分布进行统计,根据获得的对数似然比,选择区分度最好的特征计算似然图像,并通过2种途径获得2组粒子,用于估计目标位置。实验结果表明,该算法跟踪精度较高,鲁棒性较强。