基于DLatLRR与VGG Net的红外与可见光图像融合

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。      

基于鸽群优化算法的实时避障算法

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。      

基于复杂网络的车载自组织网络脆弱性分析

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。      

一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法

在群智能算法的改进中，常利用优秀个体加速算法收敛，但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此，提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先，在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛，并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡，因此，优秀个体与普通个体的信息都能得到利用，进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次，通过对等级更新参数进行动态优化，加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后，经过时间复杂度与收敛性分析，证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。      

基于内话系统的空管语音通信架构设计与实现

本文通过分析、研究传统在用空管语音通信架构存在的问题,利用VOIP、RADIO-COUPLER等新技术、新设备,尝试搭建了一种新的语音通信架构。在新的架构下,空管通信系统之间无损共享语音信号,空管通信系统的可靠性、灵活性得到了有效的提升。     

双模块下颌式内转进气道/圆锥前体一体化布局研究

为实现三维内转进气道的内收缩流场与圆锥前体的外压缩流场的良好匹配，提出了一种双模块下颌式内转进气道/圆锥前体(Double-modules Chin Inward-turning Inlet and Conical Forebody，DCII/CF)一体化设计方法，获得一种新颖的双发并置、侧向安装的DCII/CF一体化布局。针对该布局形式，开展了DCII/CF一体化构型与传统的单模块内转进气道/圆锥前体(Single-module Inward-turning Inlet and Conical Forebody，SII/CF)一体化构型的数值对比研究。结果表明：DCII/CF一体化布局不仅为内转进气道提供了优秀的前体附面层排移效果，还有效避免了传统SII/CF布局中前体附面层与进气道内部流场之间的相互干扰。在Ma∞=6.0设计状态，DCII/CF一体化布局的进气道总压恢复系数相较传统的SII/CF布局有了显著提高，从0.403提高至0.482；但由于前体附面层的排移，该布局的捕获流量略有降低， SII/CF的流量系数为0.956，该布局则为0.917。而在非设计状态，该布局形式同样具备较好的总压恢复性能，在Ma∞=5.0与Ma∞=4.0的总压恢复系数分别达到了0.586和0.682，明显高于SII/CF的总压恢复系数0.507和0.619。