快速自适应运动估计算法

为降低H.264中运动估计的复杂性,通过对自然图像序列的分析,提出了一种基于块的运动特征的快速自适应搜索算法。该算法充分利用视频序列中当前块的运动状态,根据不同块的运动情况合理选择运动搜索模板。实验表明,该算法在保证重构图像质量的前提下,编码速度有了显著提高,保证了实时应用的要求。     

基于带有随机时滞的多通信通道的网络控制系统镇定

基于带有随机时滞的多通信通道,建立了离散时间网络控制系统模型．利用缓存对丢包进行补偿,并设计了状态反馈控制器,使系统达到随机稳定．采用锥型补偿线性化（ＣＣＬ）算法得到了控制器增益的全局最优解．最后通过倒立摆系统的仿真例子验证了所提出方法的可行性．     

一种基于路由模拟的大规模网络管理方法

目前,Internet已经成为人们生活中的一个重要的交流平台,而Intemet上的信息良莠不齐,且随着信息发布的更加自动化,当前的网络控制管理手段往往跟不上网络上信息的变化,因此,需要一种更加自动化,且能够快速响应的大规模网络管理系统,本文提出了一种基于OSPF软件路由模拟的网络管理方法,并根据该方法设计了一种分布式网络管理系统,经过实验证明,该系统能够快速的隔离网络中的恶意节点,易于管理,高效可行.     

基于区域划分和余弦定理的DV-Hop算法改进

针对传统距离向量-跳段定位算法(Distance Vector-Hop,DV-HOP)存在的节点密度分布不均引起误差比较大的问题,根据DV-Hop算法特性,采用余弦定理,证明节点密度越大所得定位坐标越准确,使用余弦定理减少在节点密度过大时因空间角度导致节点路径曲折过多而引起的误差,同时提出一种区域划分的改进算法,减少在节点密度较小区域的误差;利用接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)对跳数进行量化分级处理,改善实际距离与计算出的距离相差过大的情况;最后采用最小二乘法估计未知节点坐标。仿真表明,所提出的算法与传统的DV-Hop算法相比,误差有一定的减少。     

基于FPGA的短波红外图像灰度级拉伸算法实现

为了增强短波红外成像仪的成像对比度,提高目标的识别率,介绍了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的灰度拉伸算法的实现方法。利用视频数据两帧之间灰度分布近似的特性,通过统计上一帧图像的灰度分布,计算图像拉伸所需要的参数,处理当前帧的图像,达到实时处理的效果。在灰度统计模块中,利用FPGA的片上块随机存储器(Block RAM)资源,采用非倍频的流水线数字逻辑设计,避免了跨时钟域的操作,降低了系统状态机的复杂度,提高了系统的工作频率。采用国产320×256元InGaAs面阵探测器,搭载了Xilinx Artix-7系列芯片的实验平台进行实验,仿真结果表明,该方法能有效提高短波红外图像的对比度,具有占用资源少、运算速度快、成本低、可移植性高等优点,满足短波红外成像仪实时灰度拉伸处理的设计要求。     

基于等差划分的虚拟机实时迁移技术

研究了虚拟机的实时迁移。对局域网内存迁移的预拷贝算法、后拷贝算法以及由这两种算法构成的混合拷贝算法的特性进行分析,在改进混合拷贝算法的基础上提出了基于等差划分的虚拟机实时迁移技术,该技术把第一轮传输的内存页划分成近似等差数列形式的多段,以减少第二轮传输的内存页。不同工作负载条件下的试验表明,与混合内存拷贝方式相比,基于等差划分的虚拟机实时迁移技术平均减少了25%的同步内存位图时间,29%的后拷贝方式发送的内存页以及2.2%的总迁移时间,在一定程度上提高了混合内存拷贝方式的虚拟机实时迁移性能。     

基于行扫描的炮弹引信铆点特征提取

在炮弹引信铆点机器视觉识别中,有效消除图像中各种干扰、正确提取铆点特征是关键,解决好铆点特征的准确提取问题,是炮弹引信安全破除铆点的前提条件;根据铆点的结构特点,分析了产生各种干扰的原因及特点,在高斯滤波,阀值分割、形态学运算等基本运算的基础上,提出了一种基于行扫描的铆点特征提取方法;测试结果表明,提出的方法可行,铆点正确识别率达到90%以上,具有高效性和很好的鲁棒性的铆点特征提取,使得炮弹铆点的准确破除成为可能.     

基于灰关联分析方法

针对一致关联度算法不具有普遍性和动态改变惯性权的自适应粒子群算法(DCW)不易跳出局部收敛能力的缺陷,本文提出了完全关联度算法和自适应变异的动态粒子群优化算法。完全关联度算法主要用来选择软测量的辅助变量。在改进的粒子群优化算法中,除了采用动态惯性权重外,还引入了自适应学习因子和新的变异算子。为了构造一种性能较好的神经网络,采用改进的粒子群优化算法来优化神经网络所有的权值参数,并将提出的软测量建模方法预测延迟焦化的汽油干点,实验结果表明,与DCW算法优化神经网络(DCWNN)的建模方法相比,该算法不仅具有较好的泛化性能,而且具有较高的精度和良好的应用前景。     

基于ROI的智能交通系统摄像机控制算法

针对城市道路监控的需求,提出了一种基于感兴趣区域的摄像机自适应控制方法。它作为车牌识别系统的一个辅助功能,在固定光圈的情况下,能够根据车牌识别和运动检测的反馈信息自适应地调节摄像机的快门和增益,获取较好质量的图片,从而达到提高车牌识别率的作用,特别是该方法能够大大降低强逆光和强眩光现象对采集图像质量的影响。     

IEEE 802.15.4a工业无线标准的研究与应用

对目前常用的几种工业无线标准进行了简单比较,并着重介绍了低速无线个人区域网络的新标准IEEE802．15．4a及其关键技术MDMA和CCS。新标准采用Chirp扩频物理层技术作为物理层标准,对工业环境中的干扰等具有很强的鲁棒性。以IEEE802．15．4a为基础,在现场总线测控系统中构建了无线子网段,实验表明系统处于稳定运行状态,且满足一般流程工业要求。该实例为工业无线网络接入到有线网络提供了一种解决方案,新标准在工业现场的短距离传输方面将会有广阔的应用前景。