基于最优邻域搜索粒子群的低轨卫星通信任务规划方法

针对低轨卫星通信中的任务规划问题,提出了一种基于最优邻域搜索粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)群算法的任务规划方法。引入最优近邻搜索,通过最优粒子间的差分值来促进局部搜索,设计了惯性权值、社会和自我学习因子的优化方式,最终能够高效求解低轨卫星通信星座中多转发器与多任务的组合优化问题,用以应对低轨卫星过境时间限制和链路切换导致的时间段离散问题,并使得算法前期具有更强探索全局最优和后期快速收敛的能力。实验验证结果表明,该方法能够在低轨卫星中的约束条件下,有效提高卫星平均资源占用率(Average Occupancy Percentage,AOP)的同时减少算法收敛的迭代次数,显著降低运行时间开销。

一种基于Schur分解的正交鉴别局部保持投影方法

人脸识别是模式识别领域中的一项重要的研究课题。到目前为止,已经提出了许多方法来处理人脸的识别问题。最近,许多流形学习算法被提出并且成功地应用于人脸识别当中。这些流形学习方法能够保持人脸图像数据的局部结构,同时,还可以发现人脸的非线性结构。在这些流形学习方法中,局部保持投影方法(LPP)是最有效的方法之一。基于LPP方法,提出了一种新的人脸识别方法——基于Schur分解的正交鉴别局部保持投影方法(ODLPPS)。与LPP方法相比,ODLPPS把类间散度与类内散度之差的信息融入到LPP的目标函数中并且获得了正交的基向量。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于一些已经存在的方法,如eigenface,Fisherface,LPP和orthogonal LPP(OLPP)。

一种对角LDA算法及其在人脸识别上的应用

2维特征抽取方法(如2DPCA、2DLDA),因为其抽取特征的速度和识别率要比1维的方法好,所以在人脸识别中得到了广泛的应用。最近基于2DPCA又提出了对角主成份分析(diagonal principal component analysis,DiaPCA),该方法由于保持了图像的行变化和图像的列变化之间的相关性,从而克服了2DPCA仅能反映图像行之间的变化,而忽略了图像列之间变化的缺点。但是,由于DiaPCA并没在特征抽取中融入鉴别信息,同时2DLDA也具有与2DPCA同样的缺点,从而分别影响了DiaPCA与2DLDA两种方法的识别性能。针对这一问题,提出了一种对角线性鉴别分析(diagonal linear dicriminant analysis,DiaLDA)的新算法,该新算法是基于对角人脸图像来求解最优鉴别向量。该新算法在ORL和FERET人脸库进行了实验,并与PCA、Fisherface、DiaPCA、2DLDA等方法进行了比较。实验结果表明,该方法比其他方法的识别性能要好。

基于Gabor滤波特征和支持向量机的人脸检测

人脸检测是人脸识别与图像及视频检索的一项重要任务。论文提出了一种基于Gabor滤波特征和支持向量机的正面人脸检测方法。算法首先利用了Gabor滤波器的良好的空间位置与方向的选择特性,采用了四种方向的Gabor滤波器提取人脸样本图像特征并用PCA方法对特征降维,然后用已降维的特征训练支持向量机分类器。最后应用SVM分类检测人脸。实验结果证明该方法行是十分有效的。

一种改进的核特征抽取方法及其在人脸识别中的应用

首先利用核函数技术将原始样本隐式地映射到高维特征空间;然后在高维空间里利用再生核理论建立基于Fisher鉴别极小准则的2个等价模型;最后在该空间的核类间散布矩阵的非零空间和零空间中应用Fisher极小鉴别准则求取核鉴别矢量.在人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性.

基于遗传算法的通信卫星资源动态调度方法研究

随着卫星通信技术的持续发展,基于卫星通信的实际应用需求也日益复杂。为了更高效地处理不同体制网系之间的资源竞争,提高通信卫星资源的利用率,更大限度地满足卫星通信任务需求,提出了一种基于遗传算法的通信卫星资源动态调度方法。介绍了卫星资源动态调度所基于的通信任务的基本约束,并结合遗传算法阐述了资源动态调度具体实施过程,通过仿真实验将通信卫星资源的动态调度使用方式与静态分配使用方式进行了对比分析。仿真结果表明,在相同任务数和不同任务数的条件下,资源动态调度的使用方式都可以达到更高的资源利用率。

一种新的基于最大散度差准则的特征抽取方法

本文基于最大散度差准则(MSDC),利用统计不相关投影空间,提出了一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。该方法的目标是寻求一组鉴别矢量集,既要使投影后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要使最佳鉴别矢量之间具有统计不相关性。另外,本文还揭示了最大散度差鉴别准则与Fisher准则的内在关系。在ORL与NUST603人脸库上的实验结果表明,本文所提出的方法在识别性能上优于原MSDC特征抽取方法与传统的PCA方法。

遗传算法在载波排列优化中的应用研究

卫星转发器的固态放大器(Solid State Power Amplifier,SSPA)或行波管放大器(Traveling Wave Tube Amplifier,TWTA)产生的非线性互调噪声会对有用载波进行干扰。为了使非线性互调噪声对有用载波的干扰最小,提高卫星通信质量,提出了基于遗传算法的载波排列优化方法。简述了遗传算法原理,分析了载波排列优化的基本原则,阐述了该方法的实施步骤,进行了仿真实验,同时分析了载波排列规律。

模糊二维线性鉴别分析算法

在二维线性鉴别分析的基础上,引入了模糊数学的思想,给出了模糊二维线性鉴别分析方法。模糊二维线性鉴别分析通过隶属度函数将样本归入所有的类别之中,根据隶属度重新定义了类间散布矩阵和类内散布矩阵,进而将样本的原始分布信息通过相应的隶属度函数完全融入到最后提取的特征中。通过在ORL和耶鲁人脸库上进行的实验,结果证明了基于模糊二维线性鉴别分析方法的优越性。

一种新的基于Schur分解的Fisher鉴别分析方法

特征抽取是模式识别研究领域的一个热点。本文提出了一种新的基于Schur分解的Fisher鉴别分析的特征抽取方法。此方法引入了零空间的概念,指出了前人算法中的不足之处;给出了一个完整的基于Schur分解的Fisher鉴别分析方法。ORL人脸数据库上的实验表明了该方法的有效性。

基于新颜色空间YCgCr的人脸区域初定位

在RGB颜色空间采用了颜色平衡方法对发生色彩偏移的输入图像进行颜色校正;在新颜色空间YCgCr上建立了亮度和Cg-Cr色度查找表联合的肤色模型,对肤色区域进行检测;引入了有效的预处理技术,进一步去除肤色分割后的二值图像中的部分非人脸区域,减少人脸定位的搜索区域。最后在两个图像测试集上进行了实验比较,实验结果表明,该肤色模型可以有效地从复杂背景的彩色图像中检测出肤色区域,光照条件适应性好,且引入的预处理技术在保证漏检率低的前提下,能够去除大部分非人脸区域。

高误码(2,1,m)卷积码盲识别

针对信道编码的盲识别问题,提出了高误码率下(2,1,m)卷积码的盲识别方法.首先给出了盲识别的数学模型,进而通过容错矩阵分解来求解线性含错方程,证明了通过对截获码序列进行容错矩阵分解可以解决卷积码的盲识别问题.这是一个全新的研究课题,在智能通信、信息截获、密码分析等领域有重要的应用.仿真实验表明,该算法可以对高误码率的卷积码进行有效的识别.

改进的广义主分量分析及在人脸识别中的应用

广义主分量分析是一种利用图像矩阵直接计算的二维主分量分析,较传统主分量分析提高了特征抽取速度及识别率。通过对广义主分量分析中的产生矩阵进行分析,并重新定义,在类间散布矩阵定义的基础上引入了径向基函数,通过调整径向基函数的系数得到更有利于分类的特征信息,获得较高的识别率。在Yale,ORL两个人脸数据库上的实验结果表明了改进方法的有效性和鲁棒性。

GEO卫星多波束天线指向测量方法与误差分析

针对地球同步轨道(GEO)卫星的多波束天线指向问题,研究了一种精确测量卫星天线指向的方法。在卫星发射通道间存在固有耦合干扰的情况下,通过地面测量站接收GEO卫星多波束天线发射的正交信标信号,推导并建立了测量卫星天线指向的数学模型;系统分析了各种误差源对测量精度的影响。通过仿真分析证明了该方法的有效性和可行性,为工程实现提供了参考依据。

关节镜下复位缝合锚钉固定治疗前交叉韧带胫骨止点撕脱骨折的临床效果分析

目的 探讨关节镜下复位缝合锚钉固定治疗前交叉韧带胫骨止点撕脱骨折的临床效果.方法 回顾26例关节镜下复位缝合锚钉固定治疗前交叉韧带（Anterior Cruciate Ligament,ACL）胫骨止点撕脱骨折,观察骨折复位、愈合情况,膝关节的活动度及稳定性及Lysholm评分等.结果 本组26例均获随访,随访时间6～36个月.骨折均为解剖复位及近解剖复位,且均为骨性愈合.关节活动度用Lysholm评分,术前平均（7.7±1.5）分,术后平均（95.6±5.3）分.关节稳定性用KT2000检查结果均正常,前抽屉试验、Lachman试验、轴移试验均阴性.结论 关节镜下复位缝合锚钉固定治疗ACL胫骨止点撕脱骨折创伤小,固定牢靠,可恢复前交叉韧带长度及强度,早期功能锻炼,功能恢复良好,且不需取出内固定.

基于B/S结构的供应商选择系统设计与实现

供应商的选择是供应链管理的重要组成部分,在分析了敏捷制造模式下,供应商选择评估系统的功能需求基础上,提出了以B／S为结构的供应商选择系统的实现策略。介绍了供应商选择的过程、三层网络的结构和层次分析法原理,给出了如何基于三层结构,利用层次分析的方法,进行供应商选择的功能模块及实现方法。

管道应力计算中弹性模量的选用

在应力计算软件CAESARⅡ的新版本中,出现了利用热态弹性模量计算操作工况的反力的功能。文章通过引用B31.1的相关条款并结合对管道计算实例的分析,得出了使用进行管道应力计算时,选用不同弹性模量时需要注意的事项,和热态弹性模量使用的范围。

基于工程化方法的卫星通信地面站系统平台健康管理研究

以卫星通信网络领域的工程实践为依据,结合当前系统运行过程中存在的相关问题,以典型卫星通信地面站系统为研究对象,研究健康管理理论在卫星通信地面站系统平台的工程化应用方法。结合地面站系统的实际工作方式和工作流程,对健康管理方式进行分析,提出与实际设备及系统相结合的健康指标分类方式并给出具体示例,提出与当前地面站系统实际管理现状相适应的故障诊断及预测方法、健康状态评估方法以及寿命预测方法,为健康管理在卫星通信领域的工程化应用提出新的思路。

数字太空、孪生系统及应用

一、太空进入3.0时代自1957年第1颗人造卫星上天以来,太空产业经历了60余年成长,2018年已具备2980亿美元的市场规模(Euroconsult’Space Economy Report 2019’)。数字太空研究院将太空发展历程划分为3个时代。太空1.0——竞争探索时代(1957~1992),以美苏太空竞争探索为主要特征。标志事件有1957年第1颗卫星、1961年人类第1次进入太空、1969年人类第1次登上月球、1982年航天飞机首次商业飞行、1977年发射的旅行者在1982年首次飞临土星等。

加速康复外科理念在高龄股骨颈骨折围手术期贫血管理中的应用

目的探讨加速康复外科(ERAS)在高龄股骨颈骨折围手术期贫血管理中的应用策略及临床疗效。方法回顾性分析80例高龄股骨颈骨折接受人工股骨头置换手术的患者资料,其中40例应用ERAS方案(ERAS组),40例应用常规传统围手术期管理方案(常规组),对比分析两组患者术前血红蛋白、术中出血量、术后1、3、7 d血红蛋白、输血比例、术后短期严重并发症和患者满意度。结果 ERAS组术中出血量(193.8±59.0)mL低于常规组的(280.0±127.0)mL,差异有统计学意义(t=-3.895,P<0.05);ERAS组术后1、3、7 d血红蛋白均高于常规组,差异有统计学意义(t=5.295、5.256、3.681,P<0.05);ERAS组围手术期输血比例为37.5%(15/40),显著低于常规组的60%(24/40),差异有统计学意义(χ^2=4.053,P<0.05);两组术后均无发生有症状的深静脉血栓、切口深层感染等严重并发症;ERAS组患者满意度调查中,非常满意的患者比例(29/40)高于常规组(19/40),差异有统计学意义(χ^2=5.208,P<0.05)。结论 ERAS在高龄股骨颈骨折行人工股骨头置换手术中,可明显减少围手术期失血,降低输血比例,改善住院及手术体验,显著提高患者满意度。