基于改进HHT的非高斯噪声中瞬态通信信号检测

根据瞬态通信信号和非高斯噪声的特点,建立了相应的信号模型,并利用希尔伯特-黄变换（HHT）处理非线性非平稳信号的优势,提出了基于改进HHT的非高斯噪声中瞬态通信信号的检测算法。该检测算法分为集合经验模式分解（EEMD）和固有模态函数（IMF）分量筛选两部分,首先经过加入随机白噪声多次试验取均值得到待检测信号的IMF分量,再结合各个分量与原信号的能量差异和相关性剔除虚假IMF分量,从而实现对混叠在非高斯噪声中的瞬态通信信号的有效检测。仿真在不同的条件下对比了本文算法与其他算法对信号的检测效果,结果证明本文算法能够有效克服HHT中存在的缺陷,实现对瞬态信号更为准确的分析和检测。     

基于CEEMDAN的雷达信号脉内细微特征提取法

有效的信号特征提取是高精度雷达辐射源识别的基础,以脉冲描述字为代表的传统特征已无法满足复杂电磁环境的需要。本文提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）的有效雷达辐射源脉内细微特征提取算法。雷达信号由对非平稳、非线性信号尤为有效的CEEMDAN分解产生的个别分量重构,抑噪效果通过1 000次蒙特卡罗实验得到验证,同时设计基于该重构的一种脉内特征空间。本文方法与主流特征提取方法的识别精度在6部雷达辐射源产生的3 000个不同脉内调制的加噪信号样本上进行了实验对比,结果表明不同种类信号样本在本文特征空间中清晰可分,本文方法较之主流方法更加精确,尤其在0 dB信噪比（SNR）下仍保持90%以上的高精度。      

基于EEMD-Hilbert谱的涡街流量计尾迹振荡特性

为了研究涡街流量计尾迹振荡特征,采用集总经验模态分解(EEMD)-Hilbert谱方法,对测量介质为空气、流量范围为10.58~220 m~3/h的涡街流量计管壁差压信号进行处理,首先用EEMD方法对管壁差压信号进行分解,得到固有模态分量,然后对分解后的各个分量进行Hilbert变换,得到Hilbert谱和边际谱,进而提取管壁差压信号的旋涡脱落频率。比较了Fourier变换与EEMD-Hilbert谱方法在信号去噪和频率提取方面的性能。结果表明:EEMD-Hilbert谱方法可有效去除叠加在实际涡街成分之中的噪声,能够较完整保留尾迹振荡的固有成分;在流量较低时,EEMD-Hilbert谱方法对尾迹振荡频率的提取精度比Fourier变换高30%以上,有效拓展了涡街流量计的测量下限;通过计算能量比,揭示了EEMD-Hilbert谱方法提高频率提取精度的原因,即EEMD-Hilbert谱方法降低了信噪比;Hilbert谱直观表示信号的时间-频率-能量关系。     

基于形态学滤波的快速多通道图像EMD

为了提高多通道图像经验模态分解（EMD）方法分解的效率,提出了一种基于形态学滤波的快速多通道图像EMD方法。利用形态学膨胀和腐蚀滤波可以计算图像上下包络这一重要特性,实现了多通道图像EMD的快速计算,形态学滤波窗口大小由各通道图像的平均极值距离确定,将一幅多通道图像自适应分解为若干个尺度从细到粗的内蕴模态函数（IMF）图像和一个体现图像整体变化趋势的余量。大量的实验结果与对比显示,所提方法不但能够加快EMD方法分解的速度,而且也能够有效地对多通道图像进行自适应分解。通过在图像融合和图像水印中的应用及大量的实验比较,说明了所提方法能够方便快捷地投入到具体的图像处理任务中。      

基于EMD和SVM的机载燃油泵故障诊断研究

针对机载燃油泵故障数据来源较少、诊断效率较低、维护费用较高、缺乏有效故障特征的问题,利用机载燃油转输系统实验平台收集的振动信号和压力信号,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的机载燃油泵故障诊断方法。首先,利用EMD提取振动信号不同频段的能量值作为特征参量,并结合压力信号均值构造故障特征向量;其次,分别采用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、樽海鞘群算法(SSA)、网格搜索算法(GS)对SVM的惩罚参数和径向基函数(RBF)参数进行优化,并对优化后的SVM诊断性能进行了评估;最后,分别采用SVM、极限学习机(ELM)、BP神经网络作为分类器,并对3种分类器的诊断性能进行了评估。结果表明:采用3种群智能优化算法的SVM故障诊断率均能达到100%,寻优过程中均未陷入局部最优解,且寻优时间相当,其中GA的训练时间最短,可以采用GA对SVM参数进行寻优;当采用GA_SVM作为故障分类器时,用时较短,且故障诊断率较高,可以选用GA_SVM分类模型实现机载燃油泵的高效故障诊断。      

基于HTTP自适应流媒体传输的3D视频质量评价

3D视频网络服务的关键在于提高用户的体验质量（QoE）,而体验质量往往会由于网络环境的变化及视频内容的不同而受到影响。传统的2D视频传输可以采用基于HTTP的自适应流媒体（HAS）速率自适应机制有效地利用网络带宽,提高用户体验质量。因此对于如何利用动态自适应流媒体技术实现至少需要传输两路视频流的3D网络视频服务已经越来越被关注。HAS技术的关键在于媒体质量级别的动态转换策略,主要研究了3D视频中不同视点比特率的变化对用户观看体验质量的影响。首先,建立一个主观数据库探讨块级客观质量与3D视频的视觉体验质量之间的关系,块级客观质量将随着比特率的变化而变化。其次,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的QoE模型,该模型可以通过块级客观质量有效地评估QoE,模型预测值和平均意见分（MOS）的皮尔森线性相关系数（PLCC）为0.906,可在自适应流媒体应用中为3D视频传输中不同视点的码率调整提供指导。      

基于经验模态分解的点云数据平滑与增强

在计算机辅助设计与逆向工程应用中,针对缺乏拓扑连接关系的点云数据,提出了基于经验模态分解(EMD)的点云数据平滑与增强算法。首先,以点云模型的拉普拉斯矩阵坐标与法向的内积作为EMD输入信号,提取点云模型输入信号的极值点作为插值节点计算信号的上下包络;然后,为实现特征保持的EMD信号分解,通过检测点云数据上特征点,并在计算信号上下包络的过程中作为约束,克服传统EMD算法无法保持特征的局限;最后,迭代地从输入信号中减去上下包络的均值得到内蕴模态函数(IMF)和余量,并通过设计滤波器实现了点云数据平滑和增强。实验结果表明,本文算法有效地将EMD推广到三维散乱点云数据中,扩大EMD在三维几何中的应用范围,并在点云数据平滑和增强方面取得了很好的效果。     

基于MEMD和ELM的飞机机翼健康状态预测技术

复合材料在现代飞机结构中的应用越来越广泛,为了有效地对飞机机翼健康状态进行预测,提出了基于多元经验模态分解(MEMD)和极限学习机(ELM)的飞机机翼健康状态预测方法。以某型飞机复合材料机翼盒段为具体研究对象,对其进行冲击与疲劳加载试验,利用光纤传感器及其采集系统募集飞机复合材料机翼盒段的原始应变信息,对其健康状态予以表征。对所采集的原始应变信息进行MEMD分解,提取分解后各频带信号的能量熵作为表征飞机复合材料机翼盒段健康状态的特征信息,采用动态主元分析法(DPCA)将所提取的能量熵特征信息进行融合,采用融合后所得到的能量熵构建ELM预测模型,对某型飞机复合材料机翼盒段健康状态进行预测。试验研究表明,本文方法可以有效实现飞机机翼的健康状态预测,具有很好的应用前景。     

基于视频帧间运动估计的无人机图像车辆检测

基于人工智能(AI)芯片搭建轻量化深度神经网络,可以在无人机(UAV)机载端实现视频中车辆目标的自动检测,具有重要的应用前景。为此,提出了一种针对无人机图像车辆目标的检测方法,并在AI芯片上进行部署与测试。方法具体包括:结合无人机图像中车辆目标的尺寸范围,对MobileNet-SSD网络进行裁剪,构建轻量化单帧图像检测器;为解决小目标特性在轻量网络框架下引发的检测性能下降问题,引入帧间运动矢量估计,根据相邻帧信息辅助预测当前帧丢失目标的位置范围,并利用检测结果进行修正,实现丢失目标的再召回。通过对多个数据集进行融合与自动补充标注,搭建了一个高质量的无人机图像车辆目标数据集;同时将方法在基于RK3399芯片计算的嵌入式开发平台上进行实验验证,结果表明:搭建的网络能够显著减少存储资源占用,具有轻量化的特点;同时相比于单帧检测法,引入视频帧间运动估计方法可以有效提高检测精度,并在AI芯片上实现125.3 ms/帧的检测速度。      

基于EMD的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法

为了抑制微机械电子系统（MEMS）陀螺仪的随机漂移,基于经验模态分解（EMD）和模态集合选择标准,结合时间序列建模滤波法,提出了一种改进的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法。首先,通过EMD将MEMS陀螺仪原始数据分解为多个本征模态函数（IMF）,利用模态集合选择标准将IMF分为噪声IMF、噪声与信号混合IMF和信号IMF三类;然后,对混合IMF进行重构、时间序列建模及自适应卡尔曼滤波（AKF）;最后,将3类信号重构,实现MEMS陀螺仪信号去噪。实验表明:所提方法有更好的去噪效果和实时性,提高了MEMS陀螺仪的使用精度。      

一种高精度视频目标检测与分割新方法

根据动态视频场景与多目标检测的应用需求,提出了一种变分光流场与mean shift图像分割相结合的高精度运动目标检测与分割新方法.依据动态场景多运动目标检测的约束条件提出变分光流场优化计算模型,并给出其数值解法.在此基础上提出结合meanshift的高精度运动目标检测与分割算法,此方法对摄像机运动和静止情况都适合,能够进行同一场景中多个运动目标的高精度检测,并且不需要事先的学习和人工干预,具有通用性.     

基于视频数据的机场跑道外来物检测

提出了一种基于视频数据的机场跑道外来物(FOD,Foreign Object Debris)检测算法,该算法包括几何校正、背景差分、杂波抑制和伪装消除等4个步骤.其中,几何校正排除了摄像头轻微抖动造成的图像差异;背景差分利用每个像素对应的颜色向量信息,建立背景模型并进行定时更新;杂波抑制和伪装消除利用差分图像和原始图像信息,建立马尔科夫随机场和概率统计模型,在降低虚警的同时提高了检测率.将本算法应用于两组不同光照条件下获取的视频图像,检测不同形状和颜色的FOD目标;采用本算法对机场实测数据进行测试,验证了算法的有效性.     

基于ViBE与面向对象分类的视频卫星运动车辆检测

为了提高视频卫星对运动车辆的检测质量,在经典视觉背景提取器(ViBE)算法的基础上,结合遥感的面向对象分类技术,从提升正确检测运动目标数量和抑制虚假运动目标检测数量两个方面着手,提出了一种新的运动车辆检测方法（VOMVD）。首先通过优化ViBE模型参数,尽可能多地获取真实运动目标,但这在一定程度引入了许多的虚假目标。研究继而依据影像上地面小尺度运动目标和道路的依存关系,采用面向对象的分类方法,基于光谱、纹理、空间属性,构建了均值、标准差、卷积核内平均灰度值、卷积核内平均信息熵、面积、长度、紧密度、延伸度等8个特征,用于提取道路信息,以此掩膜ViBE提取的虚假运动目标和伪运动目标。结果表明,基于本研究提出的视频卫星运动目标检测方法较之三帧差分法、ViBE检测方法等,其精度有明显提升。在本研究中,三帧差分法、ViBE和VOMVD对运动目标的检测精度P分别为70.91%,61.49%和85.71%,召回率R分别为84.78%,98.91%和97.83%,F值分别为77.23%,75.83%和91.37%,有效提升了方法对运动目标的检测效果。     

Crater detection via genetic search methods to reduce image features

Recent approaches to crater detection have been inspired by face detection’s use of gray-scale texture features. Using gray-scale texture features for supervised machine learning crater detection algorithms provides better classification of craters in planetary images than previous methods. When using Haar features it is typical to generate thousands of numerical values from each candidate crater image. This magnitude of image features to extract and consider can spell disaster when the application is an entire planetary surface. One solution is to reduce the number of features extracted and considered in order to increase accuracy as well as speed. Feature subset selection provides the operational classifiers with a concise and denoised set of features by reducing irrelevant and redundant features. Feature subset selection is known to be NP-hard. To provide an efficient suboptimal solution, four genetic algorithms are proposed to use greedy selection, weighted random selection, and simulated annealing to distinguish discriminate features from indiscriminate features. Inspired by analysis regarding the relationship between subset size and accuracy, a squeezing algorithm is presented to shrink the genetic algorithm’s chromosome cardinality during the genetic iterations. A significant increase in the classification performance of a Bayesian classifier in crater detection using image texture features is observed.     

联合足迹识别与监控视频分析的智能刑侦系统

刑侦破案是打击违法犯罪和确保国家长治久安的基本要求。刑侦破案的一大关键是如何有效地利用采集到的信息。为了更好地配合刑侦工作,提出了联合足迹识别与监控视频分析的智能刑侦系统。该系统基于深度学习方法,首先根据足迹信息,包括鞋印长度、宽度、受力分布情况、步长、步幅等,利用卷积神经网络技术实现嫌疑人个人特征的预测;其次联合周边监控视频大数据进行智能分析比较,利用大数据技术快速处理信息,分析视频中行人的个人特点;最后运用虚拟现实仿真技术构建足部压力和鞋底受力分析有限元模型,利用模型获得各种复杂场景下的仿真足迹。三者相互印证,有机结合,快速筛选刑侦对象。实验结果表明,该系统可以高效准确地根据足迹特征实现身高预测,并且与视频监控大数据相结合,可以迅速缩小排查范围并锁定凶手。      

汽车DYC滑模控制器设计及系统稳定性分析

直接横摆力矩控制(DYC,Direct Yaw Moment Control)可在极限工况下产生维持车辆稳定行驶所需的附加横摆力矩,从而提高汽车的主动安全性能.建立了能够满足汽车稳定性控制测试要求的非线性汽车动力学模型,设计了用于汽车DYC的滑模变结构控制器(SMC,Sliding Mode Controller),并利用李氏函数证明了系统的稳定性,最后在Matlab/Simulink环境下对SMC的稳定性和控制效果进行了仿真测试.仿真结果表明了控制算法的有效性,并通过与PID(Proportional-Integral-Derivative)算法控制效果的对比说明了SMC具有更好的鲁棒性,拥有更好的应用潜力.     

一种基于UML的协同入侵检测系统分析方法

为了提高对分布式协同攻击的检测能力,提出了一种具有广泛适用性的分布式协同入侵检测模型,该模型以多代理为构造基础,通过协调代理协同下层检测代理,实现对复杂攻击的协同检测.采用统一建模语言(UML),对模型的主要功能、静态组织结构、代理内部的推理行为和代理间的交互行为进行了分析和设计.UML为协同入侵检测系统的分析和设计提供了有效的手段,方便了与其它安全系统的集成.      

小波分析在GPS卫星故障检测中的应用

目前基于扩展卡尔曼滤波的残差卡方检测法已在接收机自主进行GPS卫星故障检测方面得到广泛应用,但该方法存在依赖系统数学模型、检验延迟等问题。文章提出一种基于小波分析的GPS卫星故障检测法,利用小波分析在时频域表现出良好的细节处理特性,将GPS接收机的可测数据即伪距观测数据和位置定位数据作为处理对象,进行多尺度下的分析,通过识别异常点来判断故障的发生。仿真结果表明,该方法具有高效灵敏、简洁直观、易于工程实现等特性,有助于保证导航系统的可靠性和稳定性。