基于改进型Retinex算法的雾天图像增强技术

为增强雾天图像的对比度及颜色和亮度恒常性,提出了一种改进型Retinex算法雾天图像增强算法。使用改进的双边滤波器作为滤波函数,在保持边缘信息的同时去除噪声的干扰;并使用S型函数曲线对Retinex算法中对数域相减去除入射光分量的图像进行颜色恢复处理,增强整幅图像的对比度和感知特性,还原图像的色彩信息。实验结果表明,所提的改进算法能有效提高雾天图像的清晰度和对比度,相较原雾天图像清晰度提升约200%,标准差提升约110%,信息熵提升约10%。同时,可保持更加真实鲜艳的图像颜色,计算复杂度较低,满足实时性要求。      

面向地震应急响应的互联网信息处理

近年来国内外地震灾害给人类的生命财产造成了巨大损失。海量的互联网地震灾情信息可为应急响应和及时救援提供决策支持的依据,因此互联网灾情信息高效快速处理需求迫切。针对地震互联网灾情信息处理的研究,定义了地震事件模型、网页对象模型等,用极限方法定义Web信息收敛性,刻画了互联网灾情信息传播特点。根据灾情信息时效性特点,提出了一种支持动态收敛性的Web信息抽取算法,完成互联网灾情信息提取。提出一种针对灾害信息随时间的变化进行时序统计的方法,形成信息统计报告,为制定救援决策提供依据。设计并实现了面向地震应急响应的互联网信息智能处理系统,并进行了工程实践验证。     

科技资源信息检索关键技术

科技资源具有地理分布广、异构、复杂、海量的特点,为了高效查找和使用科技资源,提出了实现科技资源组织、表示、传输和访问的有效方法.设计了数据层、数据连接层和表示层3层体系架构,使检索系统具有开放性和扩展性.利用元数据技术实现科技资源的统一组织和表示,并基于轻量级目录访问协议LDAP(Lightweight Directory Access Protocol)的目录服务机制实现了科技资源元数据的存储和访问.提出了科技资源信息检索的多级缓冲机制和结果排序模型,对数据查询的性能进行了分析和优化,提高了查询速度,并可优先返回价值高的查询结果.      

供应链中的不确定性信息失真及其弱化策略

为提高供应链的稳定性,基于信息论、系统理论以及控制工程理论研究了供应链中的不确定性信息失真问题.首先,给出信息失真的广泛定义并从信息传递和处理的角度分析供应链中存在的不确定性信息失真问题;其次,对一个简单的二级供应链订货子系统建模,研究2种情况——无信息共享的供应链和共享最终顾客需求信息的供应链的系统传递函数和频率响应特性,并分析不同程度的信息失真情况在供应链绩效方面产生的影响;最后,采用信息论和控制工程理论的方法,有效度量了信息共享机制为供应链成员带来的收益.      

基于验前信息的测试性验证试验方案确定方法

针对目前测试性验证试验方案样本量过大、工程上实现困难的问题,提出了基于验前信息的复杂设备的Bayes测试性验证试验方案.首先,利用Beta分布对测试性验前信息的不确定性进行描述,运用不同来源的验前信息确定验前分布超参数;然后,定义了验前分布不确定性测度和支持度作为验前信息加权因子,设计了相应的融合算法;接着,利用融合后的验前信息建立成败型装备测试性验证试验方案的Bayes决策模型;最后,通过实例分析表明,与经典验证试验方案相比,新方案减少试验样本量40%左右,又克服了传统Bayes验证试验方案的冒进.      

陆地战车的FSINS/DR/北斗双星信息融合技术

针对陆地战车的自主性定位需求,提出了一种新型光纤捷联惯导系统（FSINS）／DR／北斗双星组合导航系统方案,研究了多种子导航系统的测量信息融合技术。提出并介绍了Fiber—SINS／DR／北斗双星组合方案的设计思想与结构组成,讨论了信息融合的具体方法,并且针对融合后的测量信息设计了一种实用卡尔曼滤波器,最后进行了跑车实验。结果表明,组合方案设计合理,能够有效地提高惯导系统的定位精度,同时满足陆地战车的自主性定位要求。     

基于多源信息融合-相关向量机的风力发电机故障诊断

为了能够全面准确地识别风力发电机的故障类别,考虑信号源振动和电流之间的相关性,提出了一种基于信息融合和改进相关向量机相结合的故障诊断方法。通过直驱风力发电机试验台实测数据,提取具有较高敏感度的特征参数作为诊断样本,建立基于振动和电流的改进相关向量机诊断模型进行初步故障诊断。利用信息融合建立多信号源故障诊断模型,获得最终风机故障诊断结果。试验表明,与基于单一信号的故障诊断方法相比,该方法具有更高的准确性,能很好地识别具有机电耦合特性的风力发电机故障类型。     

基于自适应修正曼哈顿距离的室内定位方法

在室内WiFi环境下,针对常见指纹匹配算法所忽略的信号波动问题,提出了一种基于自适应修正曼哈顿距离和AP选择的指纹匹配算法,并结合加权K近邻方法实现定位。首先采用AP选择算法获取部分受干扰程度小和出现频率高的AP,在指纹匹配时仅使用该部分AP的接收信号强度进行计算;在分析WiFi信号传播衰减公式和信号波动的基础上,提出了将自适应修正曼哈顿距离作为指纹匹配的度量距离,使用该距离旨在平滑信号波动对指纹相似度计算的影响;最后采用加权K近邻方法估计测试点的坐标。实验结果表明,在加权K近邻方法的框架下,基于自适应修正曼哈顿距离的定位算法在定位精度上优于基于欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离和Sorensen距离的定位算法。     

区域导航无人机空中基准站的多源信息融合容错导航系统研究

作为卫星导航系统的补充和备份,区域导航服务系统近年来得到较大发展。在基于无人机的区域导航服务系统中,无人机自身的定位精度对区域导航服务系统的可靠运行有直接的影响。针对无人机导航传感器及系统的容错和可靠性问题,设计了具有针对性和自优化功能的多源信息融合容错导航方案,提出了一种优化的基于矢量分配形式的自适应联邦滤波算法。通过对每个状态量设计不同的信息分配系数,实现传感器量测噪声的动态优化调整,有效减小了传感器故障对融合导航系统的影响,提高了无人机导航系统的鲁棒性。验证分析表明,该方法可以减小子滤波器故障信息对融合导航系统联邦滤波全局估计的影响,避免了故障子滤波器在信息重置过程中对系统造成的污染,提高和保障了无人机空中基准站多源信息融合导航系统的稳定性和可靠性。