柴油发电机组功率匹配优化设计

以上柴135系列柴油机为例介绍了柴油发电机组的功率匹配优化设计,同时介绍了负载为非线性负载下的功率匹配优化设计的思路及注意事项.     

针对间断纹理环境中的图像特征追踪和匹配算法研究

针对同时定位与地图构建(SLAM)中的特征匹配关键环节,提出一种融合特征点和特征区域的图像追踪与匹配算法,以解决交替出现纹理丰富和纹理缺失的间断纹理环境中图像特征易丢失、误匹配率较高的问题。首先,利用ORB算法和半稠密直接法分别对图像提取特征点和特征区域。其次,使用渐进一致采样法(PROSAC)剔除ORB算法的误匹配特征点,并计算特征点的正确匹配率。最后,针对纹理缺失环境中特征点丢失严重的问题,以特征点的正确匹配率作为判断依据,对低匹配率图像,则基于特征区域使用半稠密直接法实现图像的追踪,同时对追踪结果进行非线性优化,提高了特征区域追踪的准确性和稳定性。实验结果表明,该算法适用于间断纹理环境,在纹理丰富和纹理缺失条件下均可提高图像匹配的准确率。     

基于内容的图像检索技术研究

讨论了基于内容的图像检索技术中特征提取与特征匹配算法,诸如颜色直方图、颜色矩、灰度共生矩阵、边界特征法等的优缺点,对查全率和查准率、检索速度和检索时间等图像检索的评价标准以及排序评价法进行研究,指出改进索引机制、引入相关反馈技术等是值得深入研究的方向.     

合成孔径雷达景象匹配实时信号处理的研究

介绍了合成孔径雷达景象匹配的定位机理。针对合成孔径雷达景象匹配实时信号处理特点,提出了一种实时处理系统的结构。分析了合成孔径雷达景象匹配实时成像处理的特殊问题。比较了合成孔径雷达景象匹配实时信号处理与普通机载合成孔径雷达实时信号处理各自的特点。最后以实际处理结果对以上各点进行了验证。     

OFDM系统中基于弱选择ROMP算法的稀疏信道估计

为了解决实际OFDM通信系统中信道稀疏度未知的不足,提出将弱选择正则化正交匹配追踪算法用于估计稀疏信道。算法在不知晓信道稀疏度的情况下,对不同迭代残差与测量矩阵中原子的相关系数进行判定后,根据原子的弱选择准则灵活地确定出表示信道冲激响应的原子候选集,进而利用正则化原则从候选集中挑选出表示信道冲激响应的最优原子组,逐步实现精确重建。仿真结果和理论分析表明：与正则化正交匹配追踪算法相比,相同条件下改进算法可以获得更低的均方误差和误比特率;另外,算法无需将信道稀疏度作为先验信息,实用性更强。     

基于非线性单元模型的绳系卫星系统动力学

建立连续绳系卫星系统的离散的可变自由度有限维动力学模型,描述其长时间空间大范围运动.绳系卫星系统为复杂的非线性动力学系统.考虑了系绳的黏弹性、分布质量和空间位形,使得建立的改进珠式模型能够细致地描述系绳的纵横向振动.根据绳索只能受拉而不能抗压的特性引入了系绳单元的松弛模型,准确反映系绳真实受力情况.研究了系统自由度改变的实现方法,通过数值积分计算得到了绳系卫星系统释放、收拢和保持阶段的长时间历程的动力学响应,计算结果是收敛的.仿真结果印证了稳定平衡位置在绳系系统动力学中的重要特性.     

基于压缩感知的医学图像采样新方法研究

压缩感知基于信号的稀疏性或可压缩性,能够以低于奈奎斯特采样率的频率进行采样,从而直接获得压缩后的采样信号。本文将压缩感知的思想应用于医学图像,对已获得的图像进行压缩采样,以降低医学图像的存储空间。基于正交匹配追踪思想,提出分块双阈值正交匹配追踪方法,根据图像不同区域信息量的不同,采取分块处理并加入采样阈值,针对不同子图像块采取不同采样率,提高了采样效率;同时,在重构时加入判断阈值,可降低重构效果对采样阈值的依赖,减小了由于图像的特殊性或人为经验不足而使得采样阈值选取不当对图像重建质量的影响。实验表明,本文方法能够以较低的采样率实现较高的重构精度。     

结合目标检测与匹配修正的手腕骨兴趣区域提取

目的 在骨龄智能评估研究中,如何准确地提取手腕参照骨的兴趣区域(region of interest, ROI)是保证骨龄精确评估的关键。基于传统深度学习的方法用于手腕骨ROI提取,存在个别参照骨漏判、误判等情况,导致平均提取准确率较低。本文结合目标检测强大的定位和识别能力,以准确提取所有手腕骨ROI为目的,提出了一种参照骨自动匹配与修正方法。方法 针对不同参照骨形状、位置等特征表现出的规律性和关联性,本文采集了大量不同性别、不同年龄段的人手腕图谱作为参照骨样本匹配,然后分多个阶段提取参照骨ROI:1)基于目标检测算法初步提取出所有参照骨候选ROI,并根据一定的阈值剔除置信度较低的区域;2)结合参照骨的大数据样本构建位置点匹配模型,对剔除区域进行自动匹配与填补,保证ROI提取的完整性;3)通过多尺度滑动窗口以及ROI分类模型,对填补得到的ROI位置进行滑动修正,进一步保证提取准确率。结果 实验结果表明,本文结合目标检测与匹配修正的方法优于现有绝大多数方法。其中,匹配修正方法在目标检测算法的提取结果基础上,提升了约1.42%的平均准确率,当结合Faster R-CNN(region-co...     

时分MIMO滑坡雷达稀疏成像算法

针对现用于成像的MIMO山体滑坡雷达均匀线性阵列数目过多、数据处理复杂度高的问题，引入稀疏阵列时分地基MIMO雷达模型，提出一种基于逆傅里叶变换和混合匹配追踪算法的成像方法。首先通过对雷达回波信号作逆傅里叶变换实现距离向压缩，并进行近似相位补偿，然后采用一种基于时延补偿因子稀疏基的压缩感知算法实现方位向压缩。同时针对多目标成像的伪影点问题，方位向数据压缩引入子空间追踪算法和正交匹配追踪算法的结合算法重构出高分辨率且没有伪影的二维图像。根据真实的山体滑坡监测成像场景参数，通过数值仿真验证了该方法能够在低于传统均匀阵列的天线数目情况下实现目标高质量成像，且具有一定的抗噪性。