一种低信噪比下的模拟调制信号识别方法

信号调制方式的自动识别是未来软件无线电必须具备的功能之一。本文针对模拟调制方式提出了一种基于决策理论的识别流程,分析了模拟调制识别特征参数的提取。该方法具有计算简单、无需知道信号的先验信息的特点,而且能在低信噪比情况下快速有效地进行调制识别,易于实时应用和工程实现。仿真结果表明,在0dB信噪比条件下,正确识别率能够达到85％以上,性能优于传统的调制识别方法。     

基带信号的脉内特征分析算法研究

通过提高基带信号相位的直流分量和计算相位的高阶差分来提取信号的瞬时频率,然后利用瞬时频率及其差分实现信号的自动识别和参数估计。理论分析了算法的实现过程,并给出了算法流程图。仿真结果表明,本文的算法在SNR≥10dB下可以实现基带信号的自动识别和调制参数的高精度估计。     

改进的基于主成分分析的三维人脸形状建模

针对基于主成分分析(PCA)的三维(3D)人脸形状重构不精确的缺点,对位移向量、缩放因子、旋转矩阵、重构系数等参数进行了精确的定义和计算,并对重构模型进行了有效的调整。根据CVL Face Database建立了113个3D人脸形状模型,经迭代运算后重构出了由特征点组成的稀疏3D人脸形状模型。利用径向基函数(RBF)得到了密集3D人脸形状模型。试验结果表明,算法可以得到精确的重构模型,对深度旋转的人脸图像和特征点定位误差也有很好的鲁棒性。     

一种改进的稀疏表示人脸算法

为进一步有效提升稀疏表示人脸识别系统的识别率和可靠性,在分析人脸图像稀疏表示系数分类能力的基础上,提出了一种快速正交匹配追踪的脸识别新方法。快速正交匹配追踪算法通过在基本的正交匹配追踪算法中对冗余字典采用Cholesky分解,提高了算法的整体效率。     

一种基于地图爬虫的场景边界识别与质量监控方法

本文提出了一种基于地图爬虫的场景边界识别与质量监控方法，参考互联网爬虫技术实现场景边界自动识别，依靠“MR+OTT”和“帕累托法则”实现场景资源信息自动更新，在此基础上，关联网优大数据实现重点场景网络质量的智能预警监控。在某市进行试点，方案上线后自动识别场景4361处，实现场景小区自动更新，初次评估覆盖率92.85%，经过两个月的整治，覆盖率提升至94.22%，弱覆盖小区占比下降4.72PP。     

基于卫星平台的AIS接收机设计

当前日益严峻的国际反海盗局势以及海军远海训练护航,迫切需要通过卫星平台侦收船舶的船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)信号来建立全球海域的船舶运行态势信息。通过分析船舶AIS信号特征和星上接收AIS信号的可行性,提出了一种星载双通道AIS接收机的实现方案。采用AIS训练序列模板相关匹配技术和瞬时测频实时纠偏技术,很好地解决了星上信号接收同步和多普勒频偏误判的问题。与传统方案相比,具有对卫星平台要求低、体积小和功耗低等优点。通过仿真分析和地面有线测试表明,基于该设计的星载AIS接收机很好地实现了对卫星覆盖区域内AIS信号的接收和解析。     

一种适用于某种着陆引导设备的新型遥控器

本文介绍了一种适用于某种着陆引导设备的新型遥控器，该设备取代了原设备中的数台组合，使得体积更小，完成多串口通信的同时，还可基于协议进行端口自动识别和转发，更加的智能。     

引入全局约束的精简人脸关键点检测网络

人脸关键点检测是计算机视觉中的典型问题之一，对于人脸三维重建、表情识别、头部姿态估计、人脸跟踪等有重要影响。目前基于深度神经网络的模型在人脸关键点检测性能表现最为突出，已被广泛采用。但是现有关键点检测深度神经网络结构设计越来越复杂，对于训练和测试需要的计算和存储资源要求越来越高。本文提出一种新的精简的关键点检测网络结构以代替现有的网络结构。相对其他网络结构，精简网络只包含一个特征提取模块，以及由几层反卷积层组成的上采样模块。此外我们在网络结构中加入对人脸所有关键点的全局约束，以减少预测离群点的产生。实验表明引入全局约束的精简网络结构在300-W数据集上取得的检测性能超出了目前典型深度神经网络检测模型。      

基于OpenCV的人脸检测研究与实现

本文针对OpenCV库中人脸检测算法存在的检测效率低、检测人脸范围小、检测人脸不精确、检测人脸包含过多背景等诸多问题进行研究和改进,设计和实现了一个检测范围广、结果精确的高效率人脸检测算法。实验结果表明,改进之后的算法对正脸、左右侧脸、仰头脸、低头脸、半遮挡脸等不同姿态的人脸图像都有较好的检测精准度和效果,且检测耗时更短。