基于深度卷积神经网络和二进制哈希学习的图像检索方法

随着图像数据的迅猛增长,当前主流的图像检索方法采用的视觉特征编码步骤固定,缺少学习能力,导致其图像表达能力不强,而且视觉特征维数较高,严重制约了其图像检索性能。针对这些问题,该文提出一种基于深度卷积神径网络学习二进制哈希编码的方法,用于大规模的图像检索。该文的基本思想是在深度学习框架中增加一个哈希层,同时学习图像特征和哈希函数,且哈希函数满足独立性和量化误差最小的约束。首先,利用卷积神经网络强大的学习能力挖掘训练图像的内在隐含关系,提取图像深层特征,增强图像特征的区分性和表达能力。然后,将图像特征输入到哈希层,学习哈希函数使得哈希层输出的二进制哈希码分类误差和量化误差最小,且满足独立性约束。最后,给定输入图像通过该框架的哈希层得到相应的哈希码,从而可以在低维汉明空间中完成对大规模图像数据的有效检索。在3个常用数据集上的实验结果表明,利用所提方法得到哈希码,其图像检索性能优于当前主流方法。     

基于K-均值聚类和传统递归最小二乘法的高光谱图像无损压缩

针对基于预测的高光谱图像无损压缩算法压缩比低的问题,该文将聚类算法与高光谱图像预测压缩算法相结合,提出一种基于K-均值聚类和传统递归最小二乘法的高光谱图像无损压缩算法。首先,对高光谱图像按光谱矢量进行K-均值聚类以提升同类光谱矢量间的相似度。然后,对每一聚类群分别使用传统递归最小二乘法进行预测,消除高光谱图像的空间冗余和谱间冗余。最后,对预测误差图像进行算术编码,完成高光谱图像压缩过程。对AVIRIS 2006高光谱数据进行仿真实验,所提算法对16位校正图像、16位未校正图像和12位未校正图像分别取得了4.63倍,2.82倍和4.77倍的压缩比,优于同类型已报道的各种算法。     

CC/DV系统中冷却顶板位置对室内环境的影响

采用计算流体力学(CFD)方法,模拟了在冷却顶板+置换通风联合空调系统(CC/DV)模型中,冷板在顶棚的位置不同导致室内的空气温度、速度分布变化情况。通过对模拟结果进行讨论,结果表明:冷板位于人体热源的上方顶棚能增强人体的热羽流强度,产生强度很大的热羽流遇到顶棚向下返回的过程中,可能会破坏房间下部置换通风良好的气流场。因此如果室内存在过强热源时,应避免将冷板设置在其上方。     

A Priority Based Opportunistic Routing Mechanism for Real-Time Voice Service in Mobile Ad hoc Networks

Traditional routing protocols send traffic along pre-determined paths and have been shown ineffective in coping with unreliable and unpredictable wireless medium which is caused by the multi-path fading. The most difference between the opportunistic routing and the traditional routing mechanism is that the opportunistic routing mechanism can use several lossy broadcast links to support reliable transmission. In this paper, an opportunistic routing mechanism for real-time voice service is proposed. This mechanism is based on the dynamic source routing (DSR) protocol with some modifications, the routing messages of DSR are used to construct the forwarder list, which guides the data packets forwarding process. The forwarder nodes have priorities to restrict the number of duplicated packets. Simultaneous flows can be supported well by our mechanism. Simulations show that our mechanism can effectively decrease the data packets transmission times and the amount of the control messages and reduce the end-to-end delay for real-time voice service, the quality of service can be supported well over the unstable wireless channel.     

虚拟仪器技术及其在检测设备中的应用

虚拟仪器是电子仪器与计算机技术深层次结合而产生的一种新的仪器模式。在这种模式下,系统软硬件资源结合紧凑,软件功能强大,操作直观方便,系统性能优良。虚拟仪器是未来仪器领域的发展方向,可应用于各种自动控制系统。本文首先对虚拟仪器、PXI总线以及LabVIEW软件开发平台等测控领域的先进技术进行介绍分析,并以我单位MEXA-8420气体分析仪系统改造为例,提出了将虚拟仪器技术引入检测领域的思想,然后根据这一思想提出了一套完整的技术改造方案,并给出了方案的具体实现方法。     

机载有源相控阵预警雷达及应用

基于日益复杂的现代战场环境对预警机所带来的挑战,将有源相控阵雷达装备于预警机是一个提高预警机性能的有效途径。对相控阵雷达原理做了简要介绍,通过总结和分析有源相控阵雷达的特点,列举有源相控阵雷达在国外预警机上的应用实例和相关参数,指出机载有源相控阵预警雷达使预警机在时间能量管理、扫描跟踪速度、多目标处理能力、测量精度、抗干扰能力以及可靠性等方面都有了根本性的改善,可有效提高预警机现代战场上的生存能力和作战效能。     

正交调制中多阶相位调制信号的误码率分析

光通信中如何提高传输速率和光谱效率已成为目前研究的热点,采用先进的调制格式是实现上述要求的关键途径,其中正交调制格式就是方法之一.文章介绍了一种研究计算多维多阶正交调制信号误码率的方法,首次推导出了多阶相位调制信号的解析表达式以及基于这种计算方法的仿真结果,并讨论了消光比等参数对误码率的影响.     

半导体激光器稳频技术研究

具有窄线宽和较高频率稳定性的半导体激光器,在高分辨率激光光谱、原子频率标准、大气和环境监测、光通信等众多领域中具有极其重要的应用。因此半导体激光器的稳频研究具有十分重要的意义和应用价值。较为全面的总结了目前国内外广泛应用的各种半导体激光器稳频技术,简要介绍了各稳频技术的实验方案及基本原理;对各方案的特点、能够达到的频率稳定水平、优缺点等进行了全面的分析。对半导体激光器稳频发展趋势做了预测。     

MIMO广播系统中基于有限反馈的多用户选择新算法

在基于有限反馈多输入多输出(MIMO)广播系统的多用户选择研究中,目前已有的用户信噪干扰比(SINR)估计存在较大误差,这使得整个系统的性能受到制约。该文利用推导出的上下界来联合估计用户接收到的有用信号功率,得到了一种误差较小的SINR估计式,并基于该式给出了一种用户选择新算法。仿真结果表明,新的用户选择算法可以在低信噪比和高信噪比下同时达到较优性能,且复杂度较低。     

智能安防管理系统的设计与实现

运用TCP/IP的通信技术、嵌入式系统、视频编解码、GSM远程通信技术等设计并实现了集安防终端主机监控报警、安防探头监控、远程监控报警等功能一体的一种智能安防管理系统,给出了系统组成框图及其实现方案。经过实际应用检测,该系统性能可靠、易于使用,有效地实现了快速报警、处警,远程监控功能,提高了安全防护水平,具有广泛的实用价值。