保持几何特征的自适应弹性二次曲线模型

物体形状特征的准确提取往往受到图像获取、目标分割等过程中各种因素的影响,因而需要构造一种鲁棒的形状表现来保有其本质特征。揭示弹性二次曲线(EQW)模型中能量权重因子和样条重叠度因子与形状几何特性间的关系,提出一种自适应保持几何特征的EQW形状表现模型,并将该模型与交互式Live Wire算法相结合,应用至图像分割中,对于各种模态图像中的目标进行分割实验。直观上,本文方法能够在去除噪声同时较好地保持目标形状的显著特征;量化结果方面,交互式分割误差保持在较小稳定范围内,引入EQW模型带来的时间开销亦在可接受范围内。     

一种基于ECC的动态秘密共享方案

许多秘密共享方案需要一个可信方参与,并完成掌管秘密及子密钥的产生、分发和验证工作,一旦可信方出现欺诈或故障,成员很难判断恢复秘密的真伪,既没有解决秘密更新和子密钥复用问题,更不具有秘密的动态更新和生命期特性.为此提出了基于椭圆曲线密码体制的秘密共享方案,具有分布式和动态特性,不需要第三可信方参与,并解决了秘密更新和子密钥复用问题;利用安全多方计算的仿真方法实现;经实验证明:动态方案在安全性方面有所提高,在效率方面可行,具有较高的理论创新和实践工程价值.     

传感器动态建模算法的仿真研究

研究传感器动态优化建模,传感器存在不同程度的相位滞后和惯性等动态特性,当被测参数随时间迅速变化时,动态测试误差较大,严重影响控制精度,对传感器的这种动态性能进行描述是提高检测精度和控制准确度的重要手段.为了提高传感器系统控制精度,减少传感器建模误差,提出一种基于支持向量机的传感器动态建模算法.采用非线性支持向量机对传感器进行动态建模,描述传感器动态、滞后特性,并采用混沌粒子群算法对模型参数进行优化,进一步提高控制精度.仿真结果表明,改进方法能提高传感器系统控制精度,可以很好的应用于现代工业生产过程中,为传感器动态建模提供了一种新的方法.     

星地激光通信相对运动研究与仿真

星地激光通信系统中,为了确定激光链路的传输方向,确定卫星相对于地面站的位置参数。采用两行星历数据的轨道六要素,根据坐标变换原理,依次计算卫星在地心轨道坐标系、地心惯性坐标系和地心地固坐标系中的位置,再由地面站的经纬度和海拔计算在地心地固坐标系中的位置分量,最后计算在观测坐标系中卫星相对于地面站的位置参数,包括方位角、仰角和斜距。在MATLAB上进行仿真,输出与卫星工具箱仿真的二体模型时空分布相一致,证明了方法的正确性,可为星地激光通信系统的研究提供参考。     

旗舰再升级 新一代索尼Xperia智能手机

9月3日,索尼移动通信召开"超越智能·臻美不凡"新一代Sony Xperia智能手机秋季新品发布会,推出XperiaTX LT29i、Xperia T LT30p、Xperia JST26i等多款旗舰新品。同时,会上同步展出Xperia S LT26i的升级版本——Xperia SL LT26ii。     

自适应的有效非局部图像滤波

研究了基于预选择的非局部均值滤波方法,并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足,利用梯度域奇异值分解(SVD) 提出一种自适应的有效非局部滤波方法。该方法对基于预选择的非局部滤波方法的贡献主要有:1)是一种基于图像子块结构特征的鲁棒预选择方法;2)研究了相似集大小与滤波性能的关系;3)相似子块的自动选取;4)提出一种局部自适应的滤波参数选取方法,根据图像局部内容的不同确定滤波参数。此外,利用欧氏距离的对称性进一步提高运行速度。实验结果表明:本文方法滤波后的图像在主客观方面都优于原算法和其他快速方法,且运行速度较快,是一种有效的滤波方法。     

遥感图像理想均衡化及图像质量定量评价

大多数原始的遥感影像由于其灰度分布集中在较窄的范围内,影像的细节不够清晰,对比度较低。为了使影像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布,从而增大反差,增强影像细节信息,通常采用的方法为直方图均衡化。通过对信息熵定义的阐述,引出直方图均衡化的图像增强算法。通过分析传统直方图均衡化算法中存在的缺陷,进而基于分段映射思想提出一种改进的理想直方图均衡化算法。同时,为了对传统算法和改进算法进行定量化地分析比较,基于同时对比度以及人类视觉对比度分辨率限制和模糊数学的相关思想,分别提出基于加权几何平均数法的合成平均对比度和细节评价参数的定义。最后,采用同时对比度、基于加权几何平均数法的合成平均对比度以及细节评价参数作为定量评价的指标,对所提出的改进算法进行了定量评价。评价结果表明,该改进算法的图像增强效果优于传统的直方图均衡化算法。     

模拟电路故障诊断的仿真研究

研究模拟电路故障诊断优化问题,模拟电路故障特征和故障诊断器之间密切相关,然而传统算法忽略两者之间的联系,无法获取最优故障诊断器,导致故障诊断正确率低.为了提高了模拟电路故障诊断正确率,提出一种特征和故障诊断器联合优化的模拟电路故障诊断算法.首先利用故障特征选择和分类器参数间的相互联系,建立故障诊断数学模型,然后采用遗传算法对模型进行求解,最后对具体电路故障进行仿真测试.测试结果表明,联合优化算法有效提高了模拟电路故障诊断正确率,为模拟电路故障诊断提供了一种新的工具.     

遗传算法在智能车控制器参数寻优中的应用

研究智能车控制器优化设计问题,由于控制器参数不准确,引起控制误差.为解决上述问题,根据智能车的运动学模型,设计出智能车轨迹跟踪控制律.采用遗传算法对控制律参数寻优,利用逆推(Backstepping)方法,在搜索空间里获得全局最优解.最后利用提出的遗传算法对控制律参数优化方法,通过智能车对圆周轨迹的跟踪仿真,证明了智能车在遗传算法对该控制律参数寻优下,能够实现对给定轨迹的全局渐近跟踪,获得了较好的控制效果.验证了遗传算法对智能车控制器参数寻优的可行性和有效性.     

鸟体动力学本构模型参数反演的并行优化技术

研究鸟体本构模型的动力学过程,是飞行器抗鸟撞,保证飞行安全的重要问题。由于鸟体模型参数难确定,为得到准确而合理的鸟体参数,在已知鸟体本构模型的前提下,采用并行优化技术对本构参数进行反演。将鸟撞平板的试验结果与数值仿真结果的相对误差平方和最小作为目标函数,将待反演的鸟体参数作为设计变量,在同一撞击速度范围内,将鸟撞不同靶板分为不同工况构造并行优化反演模型。把反演得到的鸟体参数代回到鸟撞平板仿真模型中检验,经与试验结果对比,效果较好,表明采用的并行优化技术是有效的、可靠的。并行优化反演技术的实现为更准确的获取鸟体参数提供了新的思路和方法,也为提高飞行器抗鸟撞设计研究提供有益参考。