部分相干光束的聚焦特性

基于部分相干光的传输方程,研究了光强为高斯分布、空间相干度函数为零阶贝塞耳函数的部分相干光束的聚焦特性。研究结果表明,在几何焦点附近的光强分布不仅依赖于入射的部分相干光束的光强分布,而且还依赖于部分相干光束的空间相干度。当空间相干长度、焦距等参数取某些特定值时几何焦点附近的光强分布将出现平顶光束的分布形式;另外,当空间相干长度取值改变时几何焦点附近的光强分布将出现局域空心光束的分布形式。基于此,可以通过改变部分相干光束的空间相干度来实现对几何焦点附近光强分布的控制,从而获得需要的光强分布。     

纳米级MOSFET器件模拟的载流子输运模型

随着半导体微细加工技术的发展,预计硅SOC的集成度可达万亿个晶体管,单个晶体管的尺寸将达到10nm范围内。因此从理论上研究纳米尺寸器件的性能和特性对发展超大规模集成电路尤为重要。综述了纳米级MOSFET器件数值模拟的量子模型,以及在该模型下用到的几种载流子输运模型,并结合模拟结果对这一模型作了评价。     

基于DM6446与小波的图像压缩系统设计

对小波变换原理及DM6446平台架构进行了探讨,并在DSP平台上设计实现了一个图像压缩系统。该系统选用提升小波变换算法对图像进行整数到整数的变换,再对变换结果进行嵌入式零树编码,实现图像压缩。实验测试该系统对静态图像进行101∶的压缩率下还能获得很好的图像质量,且系统集成度高,成本低,为实时应用环境下的图像压缩提供了一个很好的范例。     

一种基于分布式Agent的信息检索模型

针对目前Internet信息检索中存在的问题,结合人工智能和分布式Agent技术,提出了一种基于分布式Agent的信息检索的模型,并分析了各个模块的功能和系统的实现。     

基于后小波处理的超分辨力图像复原算法

介绍了最大后验概率(MAP)复原超分辨力算法发展现状,然后着重介绍了基于Markov随机场的泊松最大后验概率复原算法(MPMAP)和小波滤波方法。以MPMAP算法为基础,提出了基于后端小波滤波处理和Markov分布的最大后验概率算法(PWMPMAP),试验证明这种算法具有很强的抑制噪声和振铃现象的能力,与MPMAP算法相比,复原效果明显提高,对红外热图像等低信噪比图像尤为有效,以30 dB的红外“建筑物”图像为例,相对MPMAP算法,峰值信噪比(PSNR)可以提高0.4 dB左右。     

基于值域空间中类零子空间分析的模式判别

本文提出了一种新的基于值域空间中类零子空间分析(CNSA)的模式判别方法。CNSA方法首先获取全体训练样本的值域空间,然后在值域空间中定义了各个子类的类零子空间(CNS)及其正交补空间。类零子空间及其正交补空间上都含有有效判别信息。CNS上的类内距离为零,第i类的样本到其中心的相对距离远小于到其他类的中心的距离。在对值域空间和新的CNS的性质进行分析的基础上,构造到各个类的特征空间的投影矩阵。通过计算待测样本到各特征子空间的距离,CNSA算法不但能够对属于已知模式的样本作分类判决,还能发现新模式类。在太赫兹时域光谱数据集和COIL100数据库上,将提出的CNSA算法与相关算法进行了实验比较,实验结果验证了本文CNSA算法的优越性。     

基于Cayley-Menger行列式的高光谱遥感图像端元提取方法

提出了一种基于Cayley-Menger行列式的快速端元提取算法.该算法的目标是寻找包含高光谱数据集的最小体积的单形体.与其它基于单形体几何的算法相比,该方法具有诸多优点.首先,Cayley-Manger行列式的引入使得算法可以便捷地利用Hermite矩阵的特点大大加速搜索过程,进而得到一个稳定的最终解.其次,该算法无须对数据进行降维处理,从而可以避免因数据降维而造成的有用信息的丢失.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法在获得准确解的同时,具有非常快的收敛速度.     

星空背景下红外弱小目标的快速检测

为了实时检测天基平台上超远距离成像的星空背景下红外弱小运动目标,提出了一种基于时空域方向滤波和最小二乘预测的算法。首先,介绍了传统的方向滤波及时序上的双向滤波两者的频域理论推导,并经过对比说明了双向滤波的优点。接着,在双向滤波基础上,提出了一种新型方向滤波算法,并分析了新型算法在时耗方面的优势。然后,在分析新型方向滤波算法性能的基础上,说明了基于过门限率的图像分割方法。最后,介绍了最小二乘预测的理论,并给出了相应的跟踪算法。实验结果表明:目标的位置跟踪偏差平均约为1个像素,在图像大小为256×256像素的情况下,20帧图像的检测跟踪时间平均约为1.137 s。检测跟踪效果满足精度要求,检测时间也基本能满足超远距离成像红外系统的实时性要求。     

一种改进RRT的多机器人编队路径规划算法

多机器人路径规划是机器人领域的一个热点问题,相比于单机器人路径规划,其算法难度和复杂度都有所增加,在规划时需要兼顾多机避障、相互协作等难点问题.本文提出一种改进快速扩展随机树的多机器人编队路径规划算法,用于解决多机器人在复杂环境下的编队路径规划问题.针对多机器人在编队规划中的位置约束问题,定义机器人之间的领航-跟随结构,并对机器人队形建模.针对规划过程中编队朝向变化问题,建立搜索树扩展方向与队形方向之间的联系,通过调整队形方向改变规划时的编队朝向.针对具有质点模型和非完整约束动力学模型两种不同模型的多机器人系统,分别进行了仿真实验.仿真结果表明该算法在处理多机器人编队路径规划问题时可以取得良好的效果.     

基于风险感知的关键虚拟网络功能动态迁移方法

针对传统动态迁移方法在应对侧信道攻击问题时存在迁移节点多、迁移频率高、迁移后服务功能链路径过长的问题,提出了一种基于风险感知的关键虚拟网络功能动态迁移方法。所提方法仅对含隐私信息的关键虚拟网络功能进行迁移,以减少迁移节点数量;结合侧信道攻击检测系统,对遭受攻击的关键虚拟网络功能执行触发式迁移,同时依据侧信道信息泄露模型对关键虚拟网络功能进行定期式迁移;采用基于逼近理想解排序的多属性节点排序方法选择迁移目的服务器,以避免迁移后路径过长。实验结果表明,所提方法在达到相同的侧信道攻击防御性能的情况下,具有更低的节点迁移数量与迁移频率,同时有效避免了迁移后服务功能链路径过长问题。