基于"边折叠"的可逆累进网格生成算法的研究

在分析已有累进网格生成算法的基础上,提出一种基于“边折叠”网格化简方法的累进网格生成算法,构造了累进网格的表示新方法。算法消除了累进网格技术中的二义性,具有支持多种网格类型、保持相邻层次细节模型间的平滑过渡等特点。实验表明,算法具有有效性和可靠性。     

DBF体制侦察系统对相控阵雷达平均截获时间估计

低截获雷达的发展使得侦察系统失去了距离优势,相对于针对传统雷达而研制的侦察系统,新体制雷达侦察系统的灵敏度是最核心的技术指标.为实现高灵敏度的侦察系统,一般采用相控阵天线与数字波束形成的结合进行实现.数字波束形成(DBF)的瞬时带宽是制约侦察系统截获概率的最核心因素.分析影响侦察接收系统截获概率的关键因素和计算模型,给...     

利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割

目的 传统FCM算法及其改进算法均只采用隶属度作为分割判据实现图像分割。然而,在分割过程中聚类中心易受到同质区域内几何噪声的影响,导致此类算法难以有效分割具有几何噪声的图像。为了解决这一类问题,提出一种利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割算法。方法 该算法假设同一聚类对每个像素都有不同程度的包含度,将包含度作为一种新测度来描述聚类与像素间关系,并将包含度纳入目标函数中。该算法通过迭代最小化目标函数来得到最优的隶属度和包含度,然后,通过反模糊化隶属度和包含度之积实现带有几何噪声的遥感图像的分割。结果 采用本文算法分别对模拟图像,真实遥感影像进行分割实验,并与FCM算法和FLICM算法进行对比,定性结果表明,对含有几何噪声的区域,提出算法的用户精度和产品精度均高于FCM算法和FLICM算法,且总精度和Kappa值也高于对比算法。实验结果表明,本文算法能够抵抗几何噪声对图像分割的影响,且分割精度远远高于其他两种算法的分割精度。结论 提出算法通过考虑聚类对像素的包含性,能够有效抵抗几何噪声对图像分割的影响,使得算法具有较高的抗几何噪声能力,进而提高该算法对含有几何噪声图像的分割精度。提出算法适用于包含几何噪声的高分辨率遥感图像,具有很好的抗几何噪声性。     

集中供热系统热能分析及控制办法

集中供热采用数据采集及监控系统 ,每个换热站设置一套控制器及数据测量、控制仪表 ,使整个供热系统构成一套完整的SCADA系统 ,由监控中心对整个系统进行监控。控制器通过实现温度补偿功能 ,热流量、水流量、回水温度和回水温差限制等功能 ,可解决整个供热系统热量分配不均衡 ,造成近端用户供热过剩、远端用户供热不足等问题     

上下文感知的6G无线网络

ICDT深度融合是移动通信演进的重要技术趋势之一,如何实现无线网络和AI技术的深度融合是无线网络中演进的重要课题。基于内生AI（native AI）概念,研究在无线网络中使用AI工具进行无线资源优化。提出了一种上下文感知的6G无线网络架构,并在RRM中引入内生AI工具,形成智能控制器智能化无线资源管理（AI-driven RRM）,完成智能无线资源管理的控制器,在大数据和人工智能的驱动下,实现对无线资源的智能化管理。该部署方案把智能控制器按照功能进行部署,并支持动态的功能伸缩,让其部署独立于基站接入点之外以实现基站硬件成本最小化。     

参数自适应的可变类FLICM灰度图像分割算法

为解决传统FLICM算法需人为给定图像聚类数的问题,基于该算法通过聚类中心描述聚类的特点,设计以聚类中心为操作对象的分裂合并操作,以实现可变类图像分割.在此基础上定义分裂合并操作的接受率,不但能够有效避免算法陷入局部极值,促进其快速收敛,同时有利于参数阈值的自适应.分别利用所提出算法和传统ISODATA算法分割模拟图像和灰度纹理图像,对其结果的定性定量分析验证了所提出算法的有效性和普适性.     

多主体框架下结合最大期望值和遗传算法的SAR图像分割

目的 SAR图像中固有的相干斑噪声增加了图像分割的困难.为此,提出一种分布式SAR图像分割算法.方法 首先假设图像中同质区域内像素满足同一独立的Gamma分布,依此建立SAR图像模型;为了刻画SAR图像中像素的类属性,建立标号场的MRF(Markov Random Field)模型;在Bayesian理论框架下建立图像分割模型;在多主体系统(MAS)框架下,结合MRF模型和遗传算法(GA)模拟分割模型.MAS结构由分割主体和协调主体组成,其中分割主体利用最大期望值( EM)算法估计MRF模型参数,从而实现全局分割;协调主体利用GA实现全局最优.结果 为了验证提出方法的有效性,分别对模拟和RADARSAT-I/II SAR图像进行实验,并与EM和RJMCMC算法比较.本文算法的用户精度、产品精度、总精度及kappa系数均高于EM算法.定性和定量分析结果验证了本文算法的鲁棒性和有效性.结论 实验结果表明提出的分布式MAS框架下SAR图像分割方法,能够提高分割精度.该方法适用于中高分辨率单极化的SAR图像,且具有很好的抗噪性.     

多尺度曲波分解下的可变类SAR图像分割

为了实现SAR图像的可变类分割,本文提出了一种基于区域的多尺度可变类分割方法。首先,利用曲波变换对SAR图像进行多尺度分解,获取多尺度曲波系数;然后按尺度由粗-细次序,利用曲波逆变换对各尺度曲波系数进行重构,获取各尺度分解图像,进而获得多尺度分解图像。在此基础上,利用规则划分技术划分图像域;然后利用Gamma分布及马尔科夫随机场（Markov Random Field, MRF）模型建立基于区域的特征场模型及标号场模型;假设图像类别数为随机变量,并服从Poisson分布;并在贝叶斯理论框架下建立基于区域的多尺度可变类分割模型。最后,利用可逆变马尔可夫链蒙特卡罗（Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo, RJMCMC）算法以实现该模型求解;在求解过程中,按尺度由粗-细次序,将当前尺度分割解作为下一低尺度分割的初始解,以细尺度的分割解作为最终分割结果。利用提出方法对模拟及真实SAR图像进行可变类分割实验,通过其实验结果验证提出方法的可行性及有效性。      

干洗店行业挥发性有机物(VOCs)排放调查及核算方法

随着生活水平的提高,越来越多的人们开始将衣服送到干洗店洗,但是干洗过程中,会释放出很多挥发性有机物(VOCs),从而从大气造成污染。为深入推进大气污染防治工作,有效治理挥发性有机物排放,切实改善空气质量,本文探讨了干洗店VOCs的产生来源,调查方式,以及VOCs的核算方法。     

基于随机投影深度函数的停车场车辆提取方法

为精确提取露天停车场内颜色混杂的车辆，提出一种基于随机投影深度函数的车辆提取方法.随机投影深度函数可有效区分RGB彩色空间中数据集的数据中心与离群值，充分利用各车辆颜色特征的复杂性及其与停车场背景颜色特征的差异性，凸显具有离群值颜色特征的车辆.首先，利用随机投影深度函数对彩色遥感影像中各像素颜色特征进行排序得到深度场影像；然后，对深度场影像做形态学闭运算并选取合适的随机投影深度值作为阈值，二值化闭运算后的深度场影像，实现车辆初始提取；最后，结合决策树分析与形态学运算实现车辆精确提取.实验结果表明，随机投影深度函数可有效处理彩色遥感影像中各种颜色车辆所表现的"同物异谱"现象，在深度场影像中凸显不同颜色的车辆，有效提高车辆提取效率；辅助以简单的后处理可实现遥感影像中不同场景停车场车辆提取.