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1.
针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题,提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先,对源图像进行潜在低秩表示分解(DLatLRR),得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后,分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合,舍弃二者的稀疏噪声。最后,对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建,得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较,所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合,突出场景中的感兴趣区域,且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升,提升最大值分别为0.73、0.15、0.11,噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。   相似文献   
2.
为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置,提出一种在改进版圆形扩张(CSE+)法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制,在障碍分布密集时选择最安全的路径,在障碍物分布稀松的环境中,利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外,还引入了搜索树,可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能,在障碍物分布稀松时效果更加明显,且可实现死角检测并能通过狭长通道。   相似文献   
3.
车载自组织网络(VANET)作为智能交通的重要基础应用,其安全稳定地运行是交通系统乃至社会经济可持续发展的需要。以最大连通度、连通分支平均规模、全局网络效率等参数为脆弱性测度指标,基于复杂网络理论,应用车辆仿真软件(VanetMobiSim)建立了VANET网络拓扑模型,详细研究了在随机攻击和蓄意攻击模式下脆弱性量化指标随节点移除比例的变化关系;通过仿真实验分析了节点密度、信号辐射半径及不同攻击策略对VANET脆弱性的影响。仿真结果表明:VANET在蓄意攻击下比较脆弱,基于节点介数的蓄意攻击效能最强;节点密度、信号辐射半径越小,VANET连通性越差,网络越脆弱。所提方法和结果为VANET拓扑控制优化和网络管理决策提供了理论依据。   相似文献   
4.
提出了一种用于多输入多输出窄带加宽带非高斯随机振动试验方法。首先,详细分析了随机相位与非高斯随机信号偏度和峭度的关系,提出了一种可用于快速生成具有指定偏度和峭度的迭代相位调节法。其次,根据控制通道之间的耦合关系,利用各通道之间随机相位的不相关特性,实现了多通道非高斯随机信号生成的解耦。然后,将生成的非高斯随机信号作为参考输出响应,采用时域逆系统方法生成驱动信号,并利用控制算法分别对响应信号的功率谱、偏度和峭度进行控制。最后,通过三轴向振动台试验验证了本文提出的多输入多输出窄带加宽带非高斯随机振动试验方法的可行性。结果表明,控制点上加速度的功率谱被控制在了±3 dB的容差限内,满足预设的容差要求。同时,时域响应信号的峭度和偏度也满足给定的参考要求。  相似文献   
5.
6.
介绍了一种新型力值、扭矩多分量传感器,在此传感器的基础上,研究力值、扭矩两参数同步校准技术,从而实现了对拉扭疲劳试验机的系统校准,解决了以往分参数校准存在不可靠性的难题,保证了拉扭疲劳试验机各参数整体系统的准确性。  相似文献   
7.
航天器的每一种行为都需要多种信息的综合,这使得有效传递传感器数据成为关键问题.机器人操作系统(ROS)将基于主题的发布订阅作为内部的一种通信机制,解决消息的传递问题.由于ROS使用C++编写,无法直接应用在嵌入式平台中.本文利用C语言实现了ROS中基于发布订阅的通信机制,将信息的传递过程虚拟化成很多节点,每个节点可以选择自己感兴趣的话题成为发布端或者订阅端.发布端/订阅端并不需要知道其他节点的信息,实现功能解耦.目前,该方法在Windows平台上进行了单机和多机间的测试,通信效果良好,完成了进程间数据的传递.  相似文献   
8.
针对由高斯模糊和泊松噪声引起的图像降质问题,提出了一种基于结构加权低秩近似的图像去模糊方法。首先,通过依次组合缩放、旋转、剪切和翻折等四种基本操作引入结构变换,以增加搜索空间内候选图像块的相似性。然后,构造新的目标函数,利用相似图像块的低秩性,在正则项中使用加权核范数(WNN)对结构变换后的图像块进行惩罚,以在去模糊的同时抑制泊松噪声。最后,基于半正定二次分裂(HQS)方法设计交替优化方案,用于求解目标函数,从泊松图像中去除模糊。实验结果表明:在多种泊松噪声强度下,所提方法取得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)都高于当前同类去模糊方法。   相似文献   
9.
10.
对高强度辐射场(HIRF)环境特点与干扰类型进行分析,采用理论计算、计算机仿真技术(CST)的仿真分析及实测等方法分别对某型飞机航空电子系统综合显示单元的外部强电磁辐射场孔缝耦合、场线耦合及芯片前端电路影响关键芯片的相关规律进行了研究,给出了相关设计建议。结果表明,可通过分析孔缝、场线耦合获得进入关键芯片前端电路的电磁干扰能量,再结合关键芯片前端电路网络对干扰的插入损耗分析,获得关键芯片在外部强场激励下的感应电压。  相似文献   
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