基于差异化和空间约束的自动图像描述模型

多头注意力机制是图像描述模型的常用方法,该机制通过多分支结构构建关于输入特征的独特属性,以提高特征模型的区分性。然而,不同分支的独立性导致建模存在冗余性。同时,注意力机制会关注于不重要的图像区域,导致描述的文本不够准确。针对上述问题,提出一种损失函数作为训练目标的正则化项,以提高多头注意力机制的多样性和准确性。在多样性方面,提出一种多头注意力的差异化正则,鼓励多头注意力机制的不同分支关注于所描述目标的不同部件,使不同分支的建模目标变得简单。同时,不同分支相互融合,最后形成完整且更有区分性的视觉描述。在准确性方面,设计一种空间一致性正则。通过建模多头注意力机制的空间关联,鼓励注意力机制关注的图像区域尽可能集中,从而抑制背景区域的影响,提高注意力机制的准确性。提出差异化正则和空间一致性正则共同作用的方法,最终提升自动图像描述模型的准确性。所提方法在MS COCO数据集上对模型进行验证,并与多种代表性工作进行对比。实验结果表明：所提方法显著地提高了图像描述的准确性。     

PN制导律多模型自适应辨识滤波方法

针对导弹主动防御应用中拦截导弹制导行为辨识问题,提出一种比例导引（PN）制导律多模型辨识滤波方法,对拦截导弹加速度和制导律导航常数进行辨识。采用非线性可观性理论对制导模型的可观性进行了分析。得出在拦截导弹使用PN制导律时,制导模型可观的充要条件。与以往工作相比,该方法考虑了拦截导弹末制导初期由于瞄准误差校正而引起的控制器饱和现象,在拦截导弹执行器处于饱和或退出饱和阶段都能精确对制导律进行辨识。另外,以往工作假定PN制导律常数已知,该方法将PN制导律常数当做制导模型的一个状态进行估计。仿真结果校验了所提方法的性能。     

一种适用于空间监视跟踪的递推滤波算法

针对空间监视跟踪环境中对于包含角变量的状态向量估计存在精度较低的缺点,利用Gauss von Mises（GVM）多变量概率密度分布,提出一种基于矩匹配的GVM参数估计方法,并在此基础上改进GVM分布的确定性采样方法,建立针对GVM分布的递推滤波算法,该算法充分考虑了流形的内蕴结构,克服了传统滤波方法假设状态向量定义于欧氏空间及采用欧氏空间中高斯分布模型的局限性。仿真结果表明,该滤波算法能有效估计状态变量的后验概率分布,对角变量的估计精度明显优于扩展卡尔曼滤波方法(EKF)。     

圆盘绕流近尾迹实验研究

采用烟线和 PIV 实验研究犚犲=22400时直径与厚度比犇/犎=5圆盘近尾迹(狓/犇<5)流场结构。流向平面烟线显示表明圆盘尾迹有稳定的回流区和随机扭曲倾斜的三维涡旋结构。对烟线平面 PIV 测速数据统计平均,发现该回流区具有较好的对称性,且长度为2.1犇。对 PIV 数据进行 POD 重构,发现流向雷诺正应力和切应力峰值出现在回流区两侧剪切层,横向雷诺正应力峰值出现在回流区驻点附近,其正是烟线显示涡旋结构脱落区域。圆盘尾迹涡旋结构的产生和脱落源于剪切层的不稳定性及其与回流区的相互作用。圆盘尾迹前两个模态含能仅为10.9%和10.2%,表明湍流结构的随机性;前10个模态含能45.9%可较好描述流场的平均雷诺切应力。     

基于优先级和率失真模型的CCSDS-IDC码率分配算法

为了解决遥感图像采集与空间网络传输能力之间的矛盾,迫切需要具有码率控制功能的图像压缩算法。文章面向军事目标监测领域图像目标区域局部高质量需求,针对CCSDS-IDC（TheConsultativeCommitteeforSpaceDataSystems ImageDataCompressionStandard）图像压缩标准,提出了一种码率分配算法。新算法改进了原算法的分段方式,设置了段优先级,并根据优先段覆盖的比例及率失真模型设计了码率分配方案。结果表明新算法在局部峰值信噪比和局部视觉效果上较原算法有明显的提高,当优先段覆盖率低于压缩比倒数时,新算法的整体峰值信噪比与原算法接近。     

基于截断重排的小波图像无损压缩算法

针对图像小波系数的能量聚集特性,提出一种基于截断重排的小波图像无损压缩算法。该算法在离散小波变换的基础上,对图像低频子带的小波系数先后按照大津法和希尔伯特曲线进行分类和重排,对图像各高频子带的小波系数分别根据信息熵代价函数进行自适应的奇异值截断变换,然后对截断重排后的所有小波系数进行熵编码,以实现图像无损压缩。实验结果表明,该算法实现简单,有效地降低了图像的编码比特率,提升了图像无损压缩的压缩比。     

眼底图像中硬性渗出自动检测方法的对比

为寻求满足临床需求的硬性渗出自动检测方法,从而构建出基于眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,在利用O tsu阈值分割结合数学形态学快速提取出视盘的基础上,提出了两种硬性渗出自动检测方法(基于数学形态学的硬性渗出自动检测方法和基于RBF神经网络的硬性渗出自动检测方法),在此基础上不仅提出采用后处理以进一步提高检测精度,还就检测结果进行了比较。与其他硬性渗出自动检测方法相比,这两种方法在保证较高检测精度的基础上,效率也较高;在这两种方法之间,基于数学形态学的方法精度更高,基于RBF神经网络的方法效率更高;结合临床对硬性渗出自动检测快速、可靠性的要求,得出基于RBF神经网络的方法作为糖尿病视网膜病变自动筛查系统中的硬性渗出自动检测方法性能更优。     

GNSS接收机中一种新的射频干扰抑制级联方法

为了减少系统复杂度和提高系统实时性,提出了一种新的级联算法。首先,通过三系数滤波器模型对连续波干扰进行建模,从而形成一种非线性卡尔曼自适应滤波器,并利用该滤波器作为预处理器对每路中的窄带干扰进行抑制。随后,将各路滤波器的输出送入空时自适应处理器中进行宽带干扰的抑制。仿真结果表明,在匹配谱干扰环境下,特别是在窄带干扰从卫星信号方向入射时,新算法相对于普通的空时和空频自适应处理表现出了更加优越的性能。     

多光谱手指静脉成像与采集系统设计

多光谱手指静脉图像信息采集对提高手指静脉识别性能具有重要意义,从活体组织的不同介质对不同波长的入射光有不同的散射和吸收性能这一角度出发,建立了多光谱手指静脉成像采集系统。重点介绍基于数码管控制芯片的多波段光源控制电路而搭建的硬件系统及设计的相应软件系统。该系统不仅解决了多模态手指静脉图像成像与采集的一些基本问题,而且为多光谱手指静脉识别奠定了数据基础和实验环境。这对促进手指静脉识别技术的发展具有重要意义。     

微机电系统磁场传感器信号处理电路研究

介绍了一种微机电系统(Micro-electro-mechanical system,MEMS)磁场传感器微弱信号处理电路的设计,该处理电路是MEMS磁场传感器的重要组成部分,该电路由放大电路和滤波电路构成。对设计的处理电路进行模拟分析和实验测试,处理电路性能良好。外接MEMS磁场传感器后对传感器性能进行测试,传感器的电流-电压特性以及磁场-电压特性符合最初的设计要求,灵敏度可以达到14mV/mT。实验表明该电路对输出信号进行了放大,并有效地抑制了噪声,且有良好的灵敏度。