基于自适应滤波的BM3D降噪算法

基于图像的降噪算法是构建智能视频监控系统的基础,对准确高速捕获事物具有重要意义.针对经典BM3D降噪算法中的硬阈值不能随噪声强度自适应且缺乏对图像边缘纹理信息保护的缺点,提出了一种基于自适应滤波的改进三维块匹配降噪算法.该方法首先在基础估计阶段使用自适应滤波代替硬阈值滤波进行相似块的匹配,即将软阈值应用于高噪声区域而将...     

无人机搭载超声波仪器测量风场的校正算法研究

利用多旋翼无人机搭载超声波仪器测量风速和风向具有成本低、方便灵活、可大区域连续测量的优势,但无人机飞行时产生的倾角会使测风仪的测量结果仅为真实风沿其平面的一个分量,导致误差较大.针对这一问题,设计了一种基于无人机倾角对超声波风速仪测量结果进行校正的测风算法,包括无人机悬停与前进两种状态下的校正.利用四元数和姿态矩阵之间...     

改进YOLOv5s算法的地铁场景行人目标检测

地铁场景行人目标存在大小不一、不同程度遮挡以及环境过暗导致目标模糊等问题,很大程度影响了行人目标检测的准确性。针对上述问题,本研究提出了一种改进YOLOv5s目标检测算法以增强地铁场景行人目标检测的效果。构建地铁场景行人数据集,标注对应标签,进行数据预处理操作。本研究在特征提取模块中加入深度残差收缩网络,将残差网络、注意力机制和软阈值化函数相结合以增强有用特征信道,削弱冗余特征信道;利用改进空洞空间金字塔池化模块,在不丢失图像信息的前提下获得多尺度、多感受野的融合特征,有效捕获图像全局上下文信息;设计了一种改进非极大值抑制算法,对目标预测框进行后处理,保留检测目标最优预测框。实验结果表明：提出的改进YOLOv5s算法能有效提高地铁场景行人目标检测的精度,尤其对小行人目标和密集行人目标的检测,效果提升更为显著。     

基于平衡生成对抗网络的海洋气象传感网入侵检测研究

针对海洋气象传感网（MMSN）环境下海洋移动终端资源受限和网络流量不平衡导致网络入侵难以被准确检测的问题,提出了一种基于移动边缘计算的MMSN物理架构和一种基于平衡生成对抗网络的入侵检测模型。首先,利用改进的平衡生成对抗网络对不平衡数据进行数据增强。其次,利用基于分组卷积的轻量级网络对入侵数据进行分类。最后,通过计算机仿真证明了所提模型较传统数据增强模型具有更高识别各类攻击的能力,尤其是针对MMSN的少数类样本攻击。     

晶上系统电源分配网络建模及IR-drop研究

为预测和评估晶上系统电性能,提出了一种结合电磁和分析模拟的晶上系统电源分配网络（PDN）建模方法。该方法将PDN结构划分为单独组件,用电磁工具和公式计算提取无源电阻、电感、电容参数后,按组件位置组装成等效电路模型。通过与三维全波仿真自阻抗曲线比较对模型进行了验证,并基于模型,用ADS研究了模组位置排布、垂直互连密度、芯片功耗及去耦电容对电压降（IR-drop）的影响。结果表明：模型自阻抗曲线与三维全波仿真基本吻合;在一定范围内,合理排布模组位置、增加垂直互连密度、减少芯片功耗、使用较大去耦电容能降低IR-drop,为晶上系统设计和制造提供了参考。     

一种FPGA的高速IP验证方法研究与实现

当前高速串行通信技术已被广泛地应用于电子、计算机等各个领域,高速信号质量的好坏决定了整个系统的好坏,因此对高速信号的验证变得极其重要。现场可编程门阵列（FPGA）作为高速串行通信中不可取代的高性能新品,对电子信息系统的先进性、安全性和可靠性起到决定性作用。FPGA内部集成多个高速知识产权（IP）,因此对FPGA的高速IP进行验证测试变得尤为重要。通过误码率测试仪（IBERT）核来监控和评估高速IP,介绍了IBERT的基本功能、实现方法,以及高速串行收发器（GTX）的工作原理和验证方法。同时基于KC705平台搭建验证环境,使用IBERT核调整激励参数,对FPGA的高速串行接口进行验证,并对其误码、抖动和眼图进行详细的分析。实验证明,该方法大大地提高了IP的评估质量和效率。     

基于无人机5G高空基站的低成本应急定位方法

当由于台风、塌方和地震等极端灾害导致地面固定基站损毁时,可以利用无人机搭载5G高空基站来为待测用户(User Under Test, UT)提供应急定位服务。要获得目标的三维位置信息,至少需要4个基站。针对如何降低极端条件下待测目标的定位成本,减少对无人机基站数量的要求,提出了一种基于无人机5G高空基站的低成本应急定位方法。利用最小二乘(Least Square, LS)算法来估计UT的初始位置,并将该初始位置作为虚拟移动基站加入初始基站集合。基于新的基站集,利用二次LS算法对UT的位置进行迭代估计,并将得到的一系列待测目标估计值作为虚拟基站集,随后基于高程精度因子(Vertical Dilution of Precision, VDOP)最小从虚拟基站集中选取一个最佳的虚拟移动基站,并以此作为UT的位置更新。将位于三维空间的无人机基站投影到水平面,联合到达时间差(Time Difference of Arrival, TDOA)和方位角测量值,采用一次加权最小二乘(Weighted LS,WLS)算法求解待测目标的水平位置。利用初始解分量之间的相关性,通过二次WLS算法对目标的水平位...     

基于模块化交通流组合预测模型

短时交通流预测是智能交通系统的核心能力组件之一,为城市交通管理、交通控制和交通引导提供智能决策支撑。针对交通路网交通流呈现的非线性、动态性和时序相关性,提出一种基于模块化的交通流组合预测模型ICEEMDAN-ISSA-BiGRU。采用改进的基于完全自适应噪声集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)方法对交通流非线性时间序列进行分解,获取本征模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMF);利用双向门控循环单元(Bi-directional Gate Recurrent Unit,BiGRU)挖掘交通流量序列中的时序相关性特征;基于动态自适应t分布变异方法改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA),实现对BiGRU网络权值参数的迭代寻优,避免了短时预测结果陷入局部最优;基于公开PeMS数据集对短时交通流预测性能进行性能评估与验证。实验结果表明,所提组合模型的短时交通流预测性能优于10个传统模型,改进后的交通流量预测平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)指标接近10.98,平均绝对值百分误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)指标接近10.12%,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)指标接近12.42,且在不同数据集下所提模型具有较好的泛化性能。     

基于MCA-YOLOv5s的轻量化地铁站内行人检测

随着智慧车站和云计算的迅速发展,地铁站内大规模视频监控系统行人检测的部署愈发重要,在客流监测、乘客引导和行为警示等方面发挥着人力不能及的重要作用.在实际工程应用中,受到计算资源有限以及多尺度多角度遮挡的困难样本带来错漏检的不利影响,为此提出一种轻量化行人检测算法MCA-YOLOv5s.首先使用Mobile Netv3代替YOLOv5主干网络,实现网络模型轻量化处理,并用PConv代替Mobile Netv3网络中的DWConv,减少冗余计算和内存访问;其次在特征融合阶段的C3模块中融入坐标注意力机制,使模型更加关注行人的位置信息;同时将损失函数CIoU替换为Alpha IoU以增加High Loss目标的权重和边界框的回归精度;最后通过FPGM剪枝压缩改进后的网络模型,提升模型加载和运行速度.将改进后的模型部署在华为Atlas 300 AI加速卡中,对地铁站内行人进行检测,其平均精度达到94.1%,检测速度为104.1 fps.实际工程实践表明,改进后的算法检测速度提升71.8%,节省了站内硬件部署资源,更满足地铁大客流下的行人监测和管理的工程实际需求.     

防雨帽对探空仪湿度测量影响的CFD研究

采用流体动力学方法研究了GL-5000P探空仪湿度传感器的防雨帽对湿度测量的影响.运用Pro/E对湿度测量系统结构进行建模,使用前处理软件ICEM对其进行网格划分,导入Fluent软件进行稳态和瞬态计算分析.模拟结果表明:GL-5000P防雨帽很好地防止了高空云雨滴对湿度传感器的影响,其兼具一定的防太阳辐射功能,但高空25 km以上防辐射能力减弱,甚至起相反作用;防雨帽厚度对太阳辐射误差影响较小,而其反射率影响则较显著;瞬态分析揭示了传感器表面的湿度场分布产生了时间滞后,且时间滞后常数随海拔高度的升高而增加,到27 km达到0.42 s.该研究为湿度垂直廓线的时间滞后修正提供了理论依据.