基于AR模型的声发射信号到达时间自动识别

声发射信号到达时间的信息,对于声发射事件的定位、识别以及声发射源机理分析都是非常重要的。实际应用中,常用人工读取或通过设定幅值阈值来获取信号的到达时间。针对以上常用方法的缺点,结合噪声信号的AR模型和声发射信号的AR模型,应用Akaike信息准则,实现了对声发射信号到达时间的自动识别。对实验数据的识别结果显示,该方法对信号的幅频特性变化比较敏感。在相同信噪比的情况下,该方法识别的偏差要小于阈值法。当信噪比较低时,阈值法可能会给出错误的结果,而该方法仍然能够给出较准确的结果。     

电磁炮系统的模拟设计

近年来,电磁炮成为了世界各国争相研究的新概念武器,其具有许多传统火炮无法比拟的优点和发展潜力,因此针对一种能够自动搜寻目标的低成本简易电磁炮进行研究,该系统以STM32F409为主控芯片,通过OPENMV摄像头获取位置信息,搭载二维电动云台使电磁炮可在一定范围内自由移动,并建立斜抛运动模型来模拟炮弹在空中的运行轨迹,从而计算出抛射仰角及偏角。测试结果表明,当偏角处于中心轴线60°以内时,落点相对误差小于5cm,可实现对靶心较精准的击中。     

基于 ＶＧＧＮｅｔ￣ｐｌｕｓ 的路面裂痕自动分类识别方法

为了有效自动化的识别路面裂缝,本文在深度学习神经网络VGGNet基础上,提出了基于VGGNet-plus网络的路面裂痕自动分类识别方法。该网络增加了Dropout层和残差层,并在每个卷积层后连接Batch_normalize(BN)层和LeakyReLU层,解决了训练参数过多、深度神经网络的过拟合等问题,简化计算同时减少训练时间。为了增加训练样本的数量,同时对采集光照条件、角度、噪声等造成的影响具有更强的适应性和鲁棒性,本文通过灰度处理,上下翻转,左右翻转,灰度二值处理,均值滤波,灰度gamma处理,高斯滤波,中值滤波等方法来数据增容。通过Bagging的方式进行模型集成,对预测的结果综合评估产生最佳的预测结果。实验结果表明,VGGNet-plus网络在路面裂缝分类中的准确率可达92％,有效提升了路面裂缝自动检测精度。     

一种改进的深亚微米MOSFET噪声模型

提出一种基于小信号的噪声模型,在精确提取0.13 μm MOSFET的小信号参数后,结合Pospieszalsik和pucel模型,运用噪声相关矩阵转换技术提取出所有噪声参数。利用ADS建立噪声模型,在2～20 GHz频率范围内,仿真结果与测量结果吻合良好,验证了模型的准确性。     

利用结构化和一致性约束的稀疏表示模型进行红外和可见光图像融合

红外和可见光图像融合作为图像融合技术中一个重要组成部分,被广泛应用于军事、工业和生活领域。它能够集成两种模态图像的互补信息,融合成一幅信息丰富、质量较好的图像,不仅能够突出目标信息,还能够保持源有图像的纹理信息和一些显著性的细节。本文提出一种新的红外和可见光图像融合方法,在鲁棒稀疏表示模型的基础上增加了结构化稀疏约束,同时结合了图像区域特征相似的一致性约束项,克服现有一些方法所存在的局部模糊和纹理细节丢失等问题,提高了图像融合的精度。本文主要构建了结构化稀疏表示与一致性约束模型,将其应用到红外和可见光图像融合中并进行了求解,将源图像分解为背景信息和显著性信息,再对背景和显著性信息分别设计融合规则,最后利用字典进行重构,获得红外和可见光融合后的图像。实验结果表明,本文提出的融合算法优于现有的一些多聚焦图像融合算法。      

面向多用户室内可见光通信系统优化研究

可见光通信(VLC)技术将照明与通信有机结合,在长距离和短距离传输方面都具有很大应用潜能。本文将VLC系统室内传输模型进行研究,提出了适合多用户的室内传输模型的同时,进一步进行优化、修正,对物联网的室内应用具有参考意义。     

一种新的AlGaN/GaN HEMT半经验直流特性模型

在EEHEMT1模型的基础上给出一种新的A1GaN/GaN HEMT半经验直流特性模型,考虑了栅源电压对膝点电压的影响,得到描述AlGaN/GaN HEMT器件I-Ⅴ特性的方程.此模型可以应用于蓝宝石和SiC两种不同衬底AlGaN/GaN HEMT器件的I-Ⅴ特性模拟.仿真结果和实验测量结果拟合误差小于3%.     

MIT袋模型的一种束缚能跑动形式修正

最近,文献[1]在MIT袋模型的基础上引入了一种强耦合常数跑动形式和重夸克束缚能,较好地计算了所有已确认的基态强子谱。考虑到束缚能的贡献之一为重夸克间的短程束缚作用,即色电相互作用,其跑动形式将会取代之前的拟合参数。此跑动形式为类库仑势,随着袋半径R变化,并且在质量公式中参与变分。结果表明,色电相互作用的引入同样会将基态强子质量计算误差控制在大致40 MeV以内,且与拟合参数的方法相比得到了较为准确的结果。这为重夸克色电相互作用的研究提供了参考依据。     

基于CFAR的SAR目标检测

CFAR检测是由事先定好恒定虚警概率进行目标检测的一种算法,其前提是目标相对于背景具有较强的对比度。CFAR算法通过单个像素灰度和某一门限的比较达到检测目标像素的目的。文中研究了恒虚警概率检测算法,推导了不同拟合分布的具体形式,给出了几种代表性检测器,如CA-CFAR检测器,通过仿真结果证明,在均匀杂波区域中,3种检测器的结果相当,都能检测出目标。但从整体看,CA-CFAR的检测性能更好。     

基于时间约束的优化编码传输算法

考虑到对数据包延迟等服务质量要求比较高的流媒体应用,文章研究了在有记忆接收节点模型也即接收节点可以缓存多个数据包的前提下,数据包有延迟约束的无线网络中基于网络编码的广播调度问题,目标在于最小化超过延迟约束数据包的数目。本文提出一种利用着色图的方法来进行编码调度的算法,可以显著减少超过延迟约束数据包的数目,为以后针对QoS需求的网络编码问题提供了参考。模拟实验表明相比于接收节点丢弃暂时无用数据包的无记忆模型,在有记忆模型下我们的算法可以在很多情况下有效地降低超出延迟约束率,这对时间关键的应用非常重要。