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1.
考虑多架系留无人机(UAV)空中基站为多小区提供空地双向通信服务时,针对地面用户数目分布不均匀和多机协同服务同频干扰严重的问题,提出了一种联合优化空中基站高度和链路传输方向的吞吐量优化算法。该方法通过使用最大同频链路准则和就近服务准则确定了同频链路配对和无人机/用户配对,通过优化空中基站高度和链路传输方向提升了系统平均吞吐量,并减少了用户间的同频干扰。多种场景下验证结果均显示,所提方法显著优于其他非联合优化的对比方法,当拥塞小区用户数目是非拥塞小区用户数目的1~36倍时,相比于不联合优化链路传输方向和空中基站高度的对比方法,所提方法可提升系统平均吞吐量8倍左右。   相似文献   
2.
利用H.264中运动矢量实现运动目标检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对视频压缩和运动目标跟踪同时实现的应用,通过研究H.264压缩标准中运动矢量包含的图像运动信息并分析运动估计原理,提出了一种利用视频压缩中的运动矢量信息实现运动目标检测的方法,确立了H.264编码流中运动矢量与场景中物体运动状态的对应关系.将运动目标从背景中分离是检测算法的核心.对于双门限值的设置,可分离不同运动速度的目标;同时,算法排除了背景运动的干扰,因而可应用于摄像机运动的场合;由于检测算法所用的运动矢量直接来源于H.264编码过程,而大大降低了计算复杂度,利于硬件实现.  相似文献   
3.
基于深度学习的小目标检测研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
李红光  于若男  丁文锐 《航空学报》2021,42(7):24691-024691
随着深度学习方法的快速发展,目标检测作为计算机视觉领域中最基本、最具有挑战性的任务之一,已取得了令人瞩目的进展。现有的算法大多针对于具有一定尺寸或比例的大中型目标,但由于待测目标尺寸小、特征弱等原因,对小目标的检测性能还远远不能令人满意。小目标检测(SOT)作为一种广泛应用于室外远程拍摄和航空遥感场景的技术,近年来受到了广泛的关注,各种方法层出不穷,但是目前对该问题的全面综述较少。从问题定义、算法分析、应用介绍、方向展望等方面对基于深度学习的小目标检测研究进展进行了综述。首先,给出了小目标检测问题的定义,阐述了其技术难点及在实际应用中面临的挑战;接着,从8个不同角度分析了检测器对小目标检测精度较低的主要原因及相应的改进方法,详细归纳总结了小目标检测在各技术方面的研究工作;然后介绍了几个特定场景下小目标检测算法的典型应用;最后,对小目标检测未来的发展趋势进行展望,提出可行的研究方向,期望为该领域的研究工作提供可借鉴和参考的思路。  相似文献   
4.
丁文锐  刘春蕾  李越  张宝昌 《航空学报》2021,42(6):24504-024504
二值卷积神经网络(BNN)占用存储空间小、计算效率高,然而由于网络前向的二值量化与反向梯度的不匹配问题,使其与同结构的全精度深度卷积神经网络(CNN)之间存在较大的性能差距,影响了其在资源受限平台上的部署。至今,研究者已提出了一系列网络设计与训练方法来降低卷积神经网络在二值化过程中的性能损失,以推动二值卷积神经网络在嵌入式便携设备发展中的应用。因此,本文对二值卷积神经网络进行综述,主要从提高网络表达能力与充分挖掘网络训练潜力两大方面,给出了当前二值卷积神经网络的发展脉络与研究现状。具体而言,提高网络表达能力分为二值化量化方法设计、结构设计两方面,充分挖掘网络训练潜力分为损失函数设计与训练策略两方面。最后,对二值卷积神经网络在不同任务与硬件平台的实验情况进行了总结和技术分析,并展望了未来研究中可能面临的挑战。  相似文献   
5.
一种无人机飞行控制管理软件回归测试方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对大型嵌入式软件测试的难题,提出了基于系统快照的自动化回归测试方法,并以无人机飞行控制管理软件为研究案例进行了关键技术解析、测试系统设计及分析.利用系统快照技术实现了彼此之间关系繁杂的测试用例的解耦,将复杂的系统测试转化为灵活的单元测试.结合CPPUnit的测试框架,建立了自动化回归测试的系统结构,并深入分析了各部分的功能和执行过程.进而设计出基于系统快照的自动化回归测试执行流程和测试用例的编制流程.给出了某型无人机飞行控制管理软件在不同方法下的测试结果,通过数据对比验证了测试系统的高有效性.  相似文献   
6.
 针对复杂的传统Java智能卡指令解析问题,结合Applet的部署特点,提出了指令预解析的概念;给出了转换后的Applet文件(CAP,Converted Applet file)中导入组件、常数池和导出组件的预解析优化存储结构及包注册表结构,使用定长存储结构替代原有的变长存储结构以加快查找过程,引入了导出组件辅助索引表以加快外包类的解析过程;设计了基于优化后组件的静态域、静态方法和类访问字节码指令的快速解析流程,将解析算法的时间复杂度降为常数阶;在Applet下载过程中通过预解析来生成优化后的组件存储结构,在执行过程中依据快速解析流程来完成静态域、静态方法和类对象的快速访问,从而缩短了Applet运行时的解析时间.测试结果表明,在不改变标准Applet下载、运行流程的情况下,该方法有效地减少了卡内存储器的访问次数,缩短了解析算法的执行时间,提高了Applet执行的整体性能.  相似文献   
7.
    
无人机(UAV)数据链在复杂电磁和地理自然环境中可靠性受到严重威胁,针对如何通过选择信道和调整信号发送功率保证UAV通信质量的问题,提出了一种结合相关向量回归(RVR)的信道选择和功率控制方法。方法采用RVR建立干扰信息、误码率(BER)与信噪比(SNR)的映射模型,通过该模型可根据实时干扰参数,预测信道满足UAV数据链BER要求的最小化SNR,进而可计算最小化的发送功率,把最小化功率作为标准判断信道质量好坏,选择信道的同时确定发送功率,简化过程,以最小化信道发送功率达到抗干扰的目的。仿真实验证明,该方法能够有效选择可用信道并调整发送功率,抑制干扰,时间和能量开销低,具有较强实用性。  相似文献   
8.
基于图像增强的无人机侦察图像去雾方法   总被引:1,自引:1,他引:1  
针对无人机(UAV)雾霾天气下的侦察图像,并考虑无人机自身特性,提出了一种新的基于图像增强的无人机侦察图像去雾方法。该方法从图像处理的角度,通过对图像分别进行白平衡处理和对比度增强处理,基于图像融合和自动色阶处理,最终得到复原图像。选取无人机侦察图像进行去雾,并从主观和客观对实验结果进行评价,本方法得到的去雾图像的图像评价指标均有明显提高;同时与其他典型的去雾方法相比,综合评价指标提升,证明本方法可以得到良好的去雾效果。  相似文献   
9.
基于MSER的无人机图像建筑区域提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
对建筑区域自动检测与提取是无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)图像处理的一项重要功能.在分析无人机成像特点和最大稳定极值区域(MSER,Maximum Stable Extremal Regions)算法对无人机侦察图像建筑区域检测的适用性基础上,提出了一种基于MSER的无人机侦察图像建筑区域提取算法.算法包含5步:无人机图像预处理,运用MSER算法分析计算图像稳定区域,通过计算稳定区域密度筛选建筑区域,进一步利用自适应K均值聚类算法对建筑区进行划分,最后采用Graham算法生成建筑区的边界从而实现了建筑区的自动提取.选取无人机实飞图像数据进行实验统计,本算法提取精度为92.25%;同时与基于Gabor变换的纹理特征、SIFT特征点的提取算法相比,建筑区域提取时间缩短,满足无人机实时应用需求.  相似文献   
10.
用于飞行器视觉导航的地平线检测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
结合航拍视频序列的特点与视觉导航系统的需求,提出了一种基于图像区域相似性和禁忌搜索算法的地平线拟合视觉导航算法.从航拍视频序列中提取单帧图像,并做下采样去噪等相应预处理;初始化禁忌搜索算法的初始解等参数,结合适配值函数,拟合图像中的地平线;用禁忌搜索算法的特赦准则和收敛准则评判拟合的准确性,直到适配值函数值满足收敛准则为止,得出最优解;分解出飞行器的横滚角和俯仰角,并由横滚角和俯仰角的大小决定下次参数校正的间隔,输出结果给控制系统.实验结果表明,与传统视觉导航方法和基于Hough变换的方法相比,此算法具有无参考、实时性好和抗噪性强等特点.  相似文献   
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