一种改进的超宽条带噪声消除算法

针对高光谱遥感图像中的超宽条带噪声干扰现象,在深入研究高光谱图像特点和条带噪声产生机理的基础上,提出了一种新的基于最小序列值、小波变换和矩匹配相结合的滤波算法（OWM算法）。该算法主要包括灰度对比度处理、最小序列值处理、小波变换系数归零处理和矩匹配处理等四个步骤。用实际的高光谱图像进行了一系列的验证比较实验,获得了好的实验效果。实验结果表明OWM算法不仅能够有效滤除高光谱图像中的超宽条带噪声,而且还具有较好的普适性。     

多模式无线传感机器人的研究与设计

所设计机器人主要具有无线测温、测距、自动避障以及远距离遥控4种工作模式。设计分为两个分系统:遥控端分系统和驱动控制端分系统,两个分系统采用半双工通信方式。主要阐述驱动控制端的硬件和软件设计。其硬件平台采用MSP430F5438A作为MCU,CC1100作为无线传输模块。在设计中还增加了三轴位移模块,保证了机器人运动的稳定性。通过将机器人的灵活运动性与无线传感的实时可控性相结合,大大增加了产品的实用性和使用范围。     

一种适用于降压DC-DC的改进型电流检测电路

基于电流模式控制能够较好地改善DC-DC的性能,设计一种适用于降压DC-DC的改进型电流检测电路,所提出的电流检测电路提高了电流感应的速度和精度。通过对电路的理论分析与设计,采用SMIC 0.18μm CMOS工艺模型,利用Cadence工具对电路进行仿真验证,所提出的电流检测电路在负载电流为50 mA~500 mA时都能够达到96%的效率以及小于40 ns的建立时间。在开关频率为2 MHz时,输入电压范围为2.5 V~4.2 V,所需电感值为4.7μH,电容值为10μF,输出电压纹波小于18 mV。     

Autonomous tactile perception: A combined improved sensing and Bayesian nonparametric approach

In recent years, autonomous robots have increasingly been deployed in unknown environments and required to manipulate or categorize unknown objects. In order to cope with these unfamiliar situations, improvements must be made both in sensing technologies and in the capability to autonomously train perception models. In this paper, we explore this problem in the context of tactile surface identification and categorization. Using a highly-discriminant tactile probe based upon large bandwidth, triple axis accelerometer that is sensitive to surface texture and material properties, we demonstrate that unsupervised learning for surface identification with this tactile probe is feasible. To this end, we derived a Bayesian nonparametric approach based on Pitman–Yor processes to model power-law distributions, an extension of our previous work using Dirichlet processes Dallaire et al. (2011). When tested against a large collection of surfaces and without providing the actual number of surfaces, the tactile probe combined with our proposed approach demonstrated near-perfect recognition in many cases and achieved perfect recognition given the right conditions. We consider that our combined improvements demonstrate the feasibility of effective autonomous tactile perception systems.     

压缩感知中高斯矩阵的优化研究

为了优化高斯矩阵,对部分哈达玛矩阵与高斯矩阵的统计学参数作了对比分析,确定了导致部分哈达玛矩阵信号重构能力好的主要因素,并提出了高斯矩阵优化算法.验证了优化算法对不同规模高斯矩阵的通用性和有效性,确定了优化矩阵对各种稀疏信号重构算法的适用性.最后对优化矩阵的性能作了初步的理论和实验分析,优化矩阵的信号重构能力可达到、甚至超过哈达玛矩阵.研究成果为测量矩阵的分析、设计和优化提供了新的思路和方法.     

基于一次投影子空间追踪的压缩感知信号重构

为了降低信号重构算法的复杂度,实现对稀疏度未知信号的重构,提出了一种基于一次投影子空间追踪(OPSP)的信号重构方法。首先根据约束等距性质确定信号稀疏度的上下界,并将最接近上下界中值的整数作为稀疏度的估计值;然后在子空间追踪(SP)算法的框架下,去掉了迭代中观测向量在支撑集上的投影过程,降低了算法的复杂度。为了更准确地衡量算法的重构性能,提出用完整信号的重构概率作为衡量算法重构性能的指标。与传统的SP算法相比,所提算法可以重构稀疏度未知的信号,且重构时间短,重构概率高。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于蚁群算法的遥感影像传输资源调度方法

针对遥感影像数据量大,多用户并发请求造成服务器负载加重,使遥感影像传输效率逐渐降低的问题,提出一种在多线服务器环境下分块调度遥感影像资源的策略。该策略采用改进的蚁群优化(IACO)算法,通过引入一个线路等待因子γ动态选择当前最优的线路进行传输,从而提高传输效率。对IACO、ACO、Max-min、Min-min和Random算法进行了对比实验,IACO算法在客户端的任务完成时间和服务器端的执行时间与其他算法相比均是最少的,且随着任务数目的增加,效果更明显;同时IACO算法的线路资源的利用率也更高。仿真结果表明:多线服务器分块调度策略与改进蚁群算法相结合,使遥感影像传输速度和线路资源利用率均有一定提高。     

一种基于压缩感知的邻域优化算法

非线性降维方法是目前对降维研究有着重要影响的方法,但在降维过程中经常会遇到局部邻域信息量不足、短路和噪声干扰等问题,严重影响降维效果,很难广泛应用于真实数据的处理中.对以上问题分析发现,其主要原因在于经典降维算法都是采用全局固定的邻域大小.提出了一种基于压缩感知的邻域优化算法,运用压缩感知技术对高维空间目标点近邻进行压缩采样,构建“收—放”模型,自适应得到最优子空间,同时优化邻域组成元素,使得数据的整体降维效果更加稳定.通过手工流形和真实数据集的实验,验证了算法的有效性和稳定性.     

遥感器像移与图像参数的分析建模研究

卫星平台运动会产生恶化像质的像移,像移是影响遥感图像质量的重要因素.针对这种情况,建立了像移和图像参数的关系模型,可通过卫星生成图像的内在特征定量研究卫星成像过程中产生的像移,而不必通过产生像移的卫星平台等因素建立物理模型来研究像移.首先模拟了遥感器在轨成像过程,通过人工制造出影响因素的干扰获得了仿真图像数据,然后定量分析了像移与图像参数之间的相关性,选出了相关性较强且适合建模的图像参数,最后通过对这些图像参数构成的向量的降维得到了反映图像质量的综合参数,并建立了综合参数与像移的关系模型,以通过图像综合参数来计算像移.实验结果表明,这种模型能够很好地反映图像综合指标与像移之间的关系.该研究通过图像参数定量研究像移,为在轨运行卫星的遥感器像移与外景条件下的遥感图像要素的相关建模研究提供了部分技术支持.     

用稀疏相似性度量求解压缩传感矩阵

提出一种用稀疏相似性度量求解压缩传感矩阵的方法,并将其应用在图像重建和识别领域中.首先构造一种稀疏相似性度量,然后将其嵌入到传感矩阵的模糊代价函数中,最终传感矩阵的原子更新按照模糊方式进行计算.用该方法优化后的观测矩阵与字典矩阵之间保持了低相干性,并且样本的稀疏信号在相同重构条件下具备了更优的测量数目和质量.在ORL和FERET人脸数据库及91幅自然图像库上的实验结果验证了该算法的有效性.