基于最优几何拓扑无线多传感器信息融合定位

利用Fisher信息矩阵方法,研究了针对距离、到达时间和方位角三种测量方式下的最优传感器—目标几何定位与拓扑图形特征。仿真结果表明,通过对最优传感器—目标几何图形特征的分析,可以获得具有最优定位性能的传感器—目标几何拓扑;同时表明,最优几何拓扑一般不是唯一的。     

基于流量线性相关的IP网物理拓扑发现算法

IP网络物理拓扑发现通常依据设备的地址转发表(AFT, Address Forward Table)实现,相关数据通过简单网管协议(SNMP, Simple Network Management Protocal)获取.但在实际网络中,由于各种因素这种方法发现的结果往往不精确甚至有错误.提出基于网络流量特征的拓扑发现算法.首先将网络设备接口流量随时间的变化看作随机过程,给出接口速率的相关函数定义;然后证明了物理直连的设备接口间的网络流量具有最高的线性相关性;进而提出了基于接口流量线性相关性的IP网络物理拓扑直连关系的发现算法,实现对物理拓扑的最似然估计.最后,在实际网络中对该算法进行了验证.      

基于小波分析的目标轨道机动自主检测方法

空间目标的轨道机动是与相对距离变化率的突变联系在一起的.测量值是通过星载激光雷达得到的目标的相对距离,特征量是采用微分平滑处理获得的相对距离变化率.由于测量噪声的影响,机动引起的特征量突变被淹没在噪声中.利用小波分析的多尺度分解,就能够把淹没在噪声中的特征量变化揭示出来.为了满足星上自主运算的要求,提出的机动检测方法就是基于对小波分解后信号的处理,通过对相关系数阈值的比较来检测特征量的突变.仿真结果验证了该检测方法的可行性和有效性.      

基于ASIFT的离线签名认证方法

通过分析现有局部不变特征方法及含伪装签名数据集的特点,提出了一种基于具有仿射不变性的尺度不变特征变换(ASIFT)的离线签名认证方法.该方法对签名图像进行预处理(包括灰度化和放缩),对处理后的图像进行ASIFT关键点检测和特征描述符提取,对从查询签名图像和参考签名图像中提取到的描述符进行匹配,对匹配的结果采用随机采样一致性(RANSAC)方法去掉错误匹配,并计算正确匹配点的描述符之间的平均距离;通过比较平均距离及正确匹配点的个数与给定阈值的大小来判断认证是否成功.使用了含伪装签名的数据库对提出的方法进行测试,实验结果表明该方法与现有方法相比等误率降低了5%.      

一种电子政务数据交换覆盖网络

数据交换是电子政务应用的核心问题.构建一种应用层数据交换覆盖网络成为解决这类问题的关键.分析了电子政务数据交换的特点,提出了电子政务数据交换覆盖网络eGON(e-Government data exchange Overlay Network)的概念模型,在树型结构组织网络的基础上,引入结点间组织距离和结点适应度概念,提出了一种eGON拓扑结构模型——双尺度异质组织网络模型DSHON(Dual Scale Heterogeneous Organization Network),该模型按照与组织距离和能力适应度2种尺度相关的概率添加快捷边,实现网络性能改善.设计了eGON的总体结构、构建与维护机制、路由维护协议和基于组织距离优先的消息路由算法,并进行了路由算法实验验证.      

多电飞机电气系统可靠性网络拓扑分析法

多电飞机电气系统的拓扑结构是决定其可靠性的关键因素.针对如何定量分析评估多电飞机电气系统拓扑结构可靠性的问题,提出了一种定量分析多电飞机电气系统的拓扑方法及一种适用于多电飞机电气系统可靠性评估的算法.该分析方法从系统承受故障能力的角度出发,对系统结构进行拓扑分析并能得出定量的计算结果;该可靠性评估算法利用欧式距离和熵权对分析结果进行多属性评估研究,能够对不同网络结构系统的可靠性进行排序评定.通过算例计算表明:此分析方法和可靠性评估算法是有效的,余度结构的电气网络结构可靠性较高,是未来多电飞机电气网络结构的发展方向.      

基于链路预测的未来新增航线发现

针对新增航线发现研究中存在的航线选择主观化、网络信息挖掘不充分等问题，考虑航空运输网络的拓扑结构特征和节点(通航城市)层次属性，提出了一种基于链路预测的未来新增航线发现(NARP)模型。NARP模型提取局部封闭子图构建子图邻接矩阵，基于距离标记子图节点结构重要性，采用因子分析和层次聚类提取节点层次属性。在此基础上，融合子图结构和节点属性2类特征，采用深度图卷积神经网络(DGCNN)进行链路预测，实现新增航线发现。在中国航空运输网络实际运行数据上的实验结果表明:较之基准方法，NARP模型的预测准确率最高提升9.28%；在网络极度不完整时，预测准确率可以保持在80%左右；预测结果符合航空运输网络的实际演变情况。      

基于社团结构节点重要性的网络可视化压缩布局

为有效展示网络的中观尺度结构,将力导引布局算法与网络社团结构特征相结合,提出了一种基于社团结构节点重要性的网络可视化压缩布局方法。首先,采用Louvain算法对网络进行多粒度社团结构划分;然后,通过计算社团结构中节点的拓扑势评估节点的重要性,保留社团结构中的重要节点,合并边缘节点,实现社团结构压缩;最后,采用力导引布局算法布局压缩网络节点,实现网络可视化的压缩布局。实验结果表明:所提方法在压缩节点和连边规模的基础上,能够完整保留原始网络的社团构成,并且通过保留社团结构代表点可以清晰展示社团内部结构,突出社团和重要节点在网络结构中的位置和作用。      

用于遥感图像变化检测的全尺度特征聚合网络

变化检测(CD)是遥感的一项重要任务，通常面临许多伪变化和较大的尺度变化。目前的方法主要侧重于对差异特征的建模，忽略了从原始图像中提取足够的信息，影响了特征的识别能力，难以稳定地区分出变化区域。针对以上问题，提出了一种全尺度特征聚合网络(FFANet)来更充分地利用原始图像特征，促使生成的特征表示在语义上更丰富、在空间上更准确，从而提高了网络对小目标和目标边缘的检测性能。同时，拓展了深监督来结合多尺度的预测图，以促使不同对象在更合适的尺度上进行检测，从而提升了网络对对象尺度变化的鲁棒性。在CDD数据集上，相比于基线网络，所提方法仅增加了1.01×106的参数量，就将F₁分数提升了0.034。      

基于立体图像的多路径特征金字塔网络3D目标检测

3D目标检测是计算机视觉和自动驾驶中一项重要的场景理解任务。当前基于立体图像的3D目标检测方法大多没有充分考虑多个目标之间的尺度存在较大差异,从而尺度小的物体容易被忽略,导致检测精度低。针对这一问题,提出了一种基于立体图像的多路径特征金字塔网络(MpFPN)3D目标检测方法。MpFPN对特征金字塔网络进行了扩展,增加了自底向上的路径、由上至下的路径及输入特征图到输出特征图之间的连接,为联合区域提议网络提供了更高语义信息和更细粒度空间信息的多尺度特征信息。实验结果表明:在3D目标检测KITTI数据集上,无论在场景简单、中等、复杂情况下,所提方法获得的结果都优于比较方法的结果。      

基于互相关算法的环境振动检测方法研究

为检测环境振动，构建巴特沃斯带通滤波器对环境中采集到的原始数据进行滤波，提出了邻近节点判定法，使用邻近节点构建节点网络来减小算法的时间与空间复杂度，分别计算每组网络节点的平均互相关系数，通过设定互相关阈值和台站数量阈值来判定环境振动。使用1108个检波器的数据对邻近节点判定法进行验证，并讨论算法中两类阈值对判定环境振动结果的影响，理论分析和实验结果表明，该方法可用于多节点的传感器网络，可以快速、准确地检测出环境振动。     

复杂环境中Ad hoc网络的数据完整性加速试验

为了快速测量Ad hoc网络在任务想定下的数据完整性,根据相关定义给出了数据完整度解算过程,并基于相似理论建立相似现象,推导了有效信噪比、流量与节点移动速度等关键参数的相似模型,综合得到了Ad hoc网络数据完整性相似模型.为验证上述模型的效果,应用OPNET仿真平台设计了一个救灾Ad hoc实验,仿真结果表明正常应力作用下的原始网络和短时高应力作用下的相似网络数据完整度误差小,且相似模型的效用不随故障阈值、应力增加倍数以及网络拓扑结果的变化而变化.      

305m长线缆的回波损耗和近端串扰的测试方法研究

数字平衡线缆广泛应用于综合布线系统以连通设备、互传信息,是工程建设中最常用的传输介质,其质量是保证信息顺利传递的关键,目前国际上通行的测试标准和方法均是基于90m长度的基线模型,而数字平衡线缆在工厂制造中通常是以1 000ft(305m)为基本单位进行绕匝装箱。因此为方便对生产线缆进行性能检测和质量控制,针对整箱线缆的测试方法研究尤为必要。文章提出针对305m长线缆的回波损耗和近端串扰的测试方法,利用网络分析仪和阻抗转换器实现对双绞线所有线对的近端性能测试,并与国际标准进行对比,验证了可以通过测试305m长线缆的回波损耗和近端串扰值来初步判断线缆的传输质量是否合格。     

智慧火箭数据获取技术探索与展望

随着智慧火箭概念的提出,对运载火箭数据获取技术提出新的挑战,目前,运载火箭存在测量领域受限、测量精度不高、可靠性不高、可扩展性差和可裁剪性不高等问题。结合数据获取现状和问题分析,总结出未来数据获取朝着智能化、网络化和轻质高效化方向发展的趋势。结合趋势研判给出某火箭的数据获取总体框架,并对结构健康监测、光纤传感网络、无缆化等关键技术的优缺点和应用场景进行对比分析,提出了光纤光栅传感网络、无线传感网络、磁谐振式无线传能等技术在智慧火箭数据获取上的应用展望。     

eLoran系统ASF网格应用算法研究

ASF网格是提高增强型罗兰（Enhanced Long Range Navigation，eLoran）系统精度的重要方法。根据所在网格四个顶点的附加二次时延（Added Secondary Factor，ASF）值通过网格应用算法得到待测试点的ASF值，一定程度上比公式计算的ASF值更准确。在计算过程中，用户四个顶点ASF值的测量误差会传递给用户，同时内插算法本身也会引入误差，此时内插算法的选择尤为重要。本文通过仿真、分析比较几种常用的内插算法，得出结论：反距离插值算法引入的误差最大，双线应插值算法引入的误差最小，而且误差呈现一定层次感，网格从内到外误差逐渐减小。     

基于流的遥感图像超分辨率重建

为了提高遥感图像超分辨率重建的质量，提出了一种基于流的遥感图像重建算法。首先，在Glow模型的基础上引入改进后的RRDB架构用于低分辨率图像特征提取，通过构建更多层和连接以提升训练的稳定性。然后，以一种纯数据驱动的流模型来训练分布的参数，通过最大化负的对数似然的方法进行优化，得到该算法的损失函数。实验证明该模型在网络训练过程中能够快速达到稳定收敛的状态，且具有很强的泛化能力。用重建出的图像质量对比SRCNN、SRGAN、ESRGAN，经过测试后发现，提出的算法远远优于SRCNN算法，与其他算法相比也有明显优势。重建出的图像不仅在指标上有所提升，例如与SRCNN相比，PSRN和SSIM分别提升了15%和40%，且人眼观察时有更高的清晰度，高频细节更为丰富。     

基于脑电信号相位传递熵的谎言机制研究

说谎是复杂的认知过程,其执行控制功能需要不同脑区的共同参与,相关研究证实了这些脑区之间存在相互作用。针对当前脑电信号特征提取方法有限及谎言机制尚不明确的问题,利用相位传递熵构建了谎言实验过程中脑电信号的脑网络,并分析了诚实组和说谎组不同脑区间的效应连接差异。采用标准的三刺激实验模式对60名受试者进行说谎检测实验,同步采集所有受试者的脑电信号并进行预处理;利用相位传递熵构建效应连接矩阵,通过统计方法对矩阵中的每一条边进行2组间的熵值差异分析,选取具有显著性差异的导联对上的熵值作为全连接神经网络的分类特征,结果显示,分类准确率为96.75%,说明相位传递熵指标可以有效区分说谎者和诚实者2类人群的脑电信号;对2类人群大脑功能网络的分析结果显示,与诚实者相比,说谎类人群的额叶、顶叶和颞叶之间存在更强的信息流动,表明说谎行为需要协调和使用更多的大脑资源。研究结果有助于揭示说谎状态下大脑的神经活动机制。      

相关函数在涡流检测信号提取分析中的应用

为降低涡流检测信号处理的硬件复杂程度及提升后续数据分析处理灵活度，在不借助复杂硬件自平衡技术电路前提下，在LABVIEW图形化软件平台中设计了相关函数算法程序，对示波器MDO4024C所采集的原始交流电桥信号及电桥激励信号分别进行自相关及互相关运算去噪，提取分析不锈钢管不同位置的涡流信号的幅值及相位，最后再将检测信号在极坐标图中分析显示。实验结果表明，这一方法可有效实现对不锈钢管缺陷涡流信号的去噪及特征信号提取。