基于RIS多径随机叠加的物理层密钥生成方案

在静态场景下,多径相位和幅度变化缓慢,基于无线信道特征的物理层密钥速率低,难以满足高速数据业务下的通信安全需求。为此,提出了一种基于RIS多径随机叠加的物理层密钥生成方案。首先,收发双方利用RIS天线的实时可控和方向图的捷变特性,通过空间多径的功率谱特性分离多径;然后,在信道相干时间内多次改变空间多径的功率分配,构造等效快变信道,提高密钥源的随机性;最后,通过量化、协商、隐私放大等操作生成一致的安全密钥。仿真结果表明,与现有基于RIS天线的物理层密钥生成方案相比,所提方案一方面通过发掘信道的多径特征提高了信源熵;另一方面通过多径上的功率分配提高了信源的随机性,为密钥速率带来了一定的增益。

基于YOLACT网络的移动机器人视觉SLAM算法

提出一种室内动态场景的视觉SLAM算法,引入实例分割网络YOLACT,剔除大部分动态点,利用多视图几何进一步过滤分割掩膜外未被剔除的动态特征点,使用剩余的静态特征点作为相机位姿估计;同时构建点云地图,转换并建立八叉树地图;使用背景修复以恢复被剔除动态物体后的背景。为验证算法的有效性,使用TUM数据集测试,并与ORB-SLAM2算法和其他处理动态场景的SLAM算法对比,结果表明,提出的算法在高动态数据集上表现良好。相较于ORB-SLAM2算法,提出的算法在室内动态场景中的定位精度提升93.06%,可应用于后期机器人定位导航使用。

基于区间过电压风险的分布式光伏接纳能力区间仿射分析

随着配电网分布式光伏渗透率的不断增加,配电网的光伏接纳能力研究日益受到关注,而科学合理的光伏接纳能力评估技术能有效指导光伏的规划与建设。对此,提出一种基于区间过电压风险的分布式光伏接纳能力区间仿射分析方法。首先,分析分布式光伏接入对配电网的影响,并通过不确定性潮流计算,得到电压的仿射区间;然后,采用静态电压指标剔除静态电压稳定性薄弱节点,在光伏接纳能力随机场景生成方法的基础上,引入区间过电压风险的概念,给出考虑区间过电压风险下可接纳光伏的不确定性容量计算方法;最后,仿真在IEEE 33节点配电系统中通过调节区间过电压风险阈值λmax,使得光伏接纳容量得到较大提升。仿真结果表明,所提出的策略能够准确估计光伏规划不确定性带来的配电网过电压风险,并给出合理的光伏接纳容量。

基于Java和VRML虚拟场景通信方式的研究

虚拟现实建模语言(VRML)是描述虚拟场景的一种标准。VRML 2.0标准一经推出,就引起人们的高度重视。然而大多数应用对静态场景的构造设计和利用VRML本身的事件路由进行简单的交互等处理得比较完善,对于如何从场景中获得用户需要的数据、如何让用户能够精确地设置场景的参数等深层交互功能却没有得到应有的重视。本文就VRML语言与Java程序结合的方法进行了研究,讨论了Java和VRML的通信原理,用Java实现了从场景中实时获得指定点的坐标、得到指定地点的信息、动态控制场景等功能,利用它在网上建立真正交互式的三维多媒体境界,并在此基础上建立了校园导游图的应用实例。

基于自适应零速修正机制的低速无人车定位方法

针对缺失全球导航卫星系统(GNSS)信号条件下的低速无人车定位问题,在多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)框架下,提出了一种基于自适应零速修正机制的低速无人车定位方法(AZUPT-MSCKF)。传统MSCKF算法利用惯性测量单元(IMU)传播车辆运动信息,并利用相机测量实现对运动信息的校正。然而,当无人车处于静止状态时,相机测量更新停止。受到IMU累积误差的影响,无人车的定位性能将迅速下降。对此,本文提出的AZUPT-MSCKF方法通过新增的自适应零速修正机制校正IMU的信息传播,使得无人车定位方法能较好地适应静态场景。实验结果表明,相比于传统MSCKF算法及VINS-Mono算法(关闭回环检测),AZUPT-MSCKF方法具有更高的定位精度和更强的鲁棒性。

相机响应函数标定算法研究进展

高动态范围成像技术能够避免因为拍摄方向如逆光和曝光量的不同而使图像存在亮度和色差影响真实场景的信息采集,有利于复杂环境下获得更高的成像质量,因此被广泛应用于模式识别、智能交通系统、遥感遥测、军事监视侦察等众多领域,具有重要的研究价值。相机响应函数的标定是高动态范围成像技术的关键步骤,能够获得真实场景的辐照度与获得图像像素值之间的映射关系,从而通过该映射关系获得拍摄的真实场景的高动态范围图像。文章对目前现有的相机响应函数标定算法进行分类总结,可为相机响应函数标定算法的研究思路与方法提供借鉴。

线性滤波运动舰船图像静态视点平滑过渡仿真

静态视点图像由于起点坐标和视线方向出现视觉偏移,在三维视景仿真中图像平滑过渡效果不好。传统方法中采用基于光线Ray光线程基元算法,光亮度产生像素色差干扰,视景仿真效果欠佳,提出一种基于归一化线性滤波的改进的Ray光线程基元算法,通过图像的每个像素沿着固定的方向虚拟构建一条发射光线,获取Ray光线程基元,采用归一化线性滤波处理,优化光线强度的衰减,修正起点坐标和视线方向出现的视觉偏移,实现静态视点的平滑过渡,仿真实验得到位置静态视点、角度静态视点和相对距离静态视点模型下的大型运动舰船视景仿真结果,仿真表明,采用该算法对静态视点的复杂图像进行三维视景仿真,能在操作进程和虚拟数据资源配置中实现并行处理,静态视点的纹理的寻址和遍历均匀,实现了平滑过渡,有较高的配准率,视景仿真效果真实可靠。

OVER语义的意象图式观

语义分析存在如语义场理论,成分分析,语义公设等分析研究的方法.认知语言学家们从一种全新的角度对OVER语义加以探讨,提出新的阐释方法.基于本领域对OVER的研究,本文从意象图式的视角解析OVER,并尝试一种新的意象图式结合方式对OVER语义加以分析,即将OVER用法大致分化为静态场景与动态场景,并结合意象图式中的路径图式与容器图式,对OVER的语义提出见解.从而使对OVER的理解简单明了化。

犯罪心理痕迹与犯罪心理现场关系论

心理痕迹是对物质痕迹的反映,犯罪心理痕迹是当事人等历经罪案的记忆,以及物证所反映的犯罪行为的"心理留痕"。犯罪心理现场是罪案引起的心理活动状态,近似广义的心理痕迹。心理痕迹的特点是心理载体的物质客观性、心理痕迹的意识潜在性、心理信息传递的间接性、心理要素的相对稳定性、心理面貌的独特性,心理现场的特点是精神世界的相对独立性、认识主体的主观能动性、案件信息的主观扩张性、案件意义的法律抽象性。在心理的潜隐与动静之间,体现着痕迹反应性和现场能动性、静态痕迹和动态现场、痕迹点和现场面、信息存留和信息扩展的辩证关系。犯罪心理现场重构是再现案件事实的方法,犯罪心理画像是表现作案人个性等的分析结果。犯罪心理痕迹和犯罪心理现场相互依存。

大数据环境下道路场景高时空分辨率众包感知方法

道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系”。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交通、无人驾驶的关键技术支撑,是我国新型城镇化战略、交通强国战略的核心技术保障。本文立足于时空交通大数据,提出基于道路场景静态基础设施“形”和动态活动行为“流”的高时空分辨率道路场景感知方法。该方法从静态路网“形”角度,以“点-线-面-体”等要素为研究脉络,构建高精度道路地图众包感知的理论体系;在活动行为“流”感知上,突破传统的点模式分析局限,发展了道路网络空间活动流的时空建模与多尺度分析方法。本文揭示了静态基础设施“形”结构与动态活动行为“流”模式交互作用下的道路场景演化规律,形成以“形”控“流”、借“流”定“形”、“形”“流”叠置的高时空精度道路场景众包感知理论体系,为智慧城市、智能交通的发展提供核心技术与数据支撑。

基于三维光场的静态场景前景分割

为解决复杂场景中的前景提取问题提出一种基于三维光场分析的静态场景前景分割方法.首先,通过在一条直线等间距的不同视点上拍摄场景的序列图像构建密集采样的三维光场.其次,用线段检测(LSD)直线检测算法从对极平面图(EPI)中分析提取出场景边缘及其深度信息.借助分段三次Hermite多项式(PCHIP)快速插值算法恢复整个场景的深度信息.最终,通过阈值法实现对不同深度的前景物体的分割.初步实验结果表明,本方法能够较准确地恢复场景中多个物体之间的空间关系,前景分割结果较好地克服了现有基于区域聚类和数学形态学等方法在复杂场景应用中存在的过分割问题.

准静态场景下基于智能超表面的密钥生成方法

针对物联网准静态场景中信道变化缓慢、密钥速率低的问题,提出了一种基于智能超表面(RIS,reconfigurable intelligent surface)的密钥生成方法。首先,利用RIS的捷变特性构造快速变化的信道;然后,基站(BS,base station)与合法用户通过信道估计、量化、信息协商等步骤从信道信息中提取对称密钥;最后,对相干时间内密钥生成和数据传输进行最优时间分配,实现最大传输速率的“一次一密”。仿真结果表明,所提方法的密钥速率高于现有的中继辅助、随机信号流和随机数方法,并且随着RIS反射单元个数和相干时间内信道估计次数的增加,密钥速率有进一步的提高。

基于PCNN算法图像边缘检测及系统级实现

针对图像边缘检测系统硬件设计和处理算法的选择优化问题,提出了一种基于PCNN算法结合FPGA的图像边缘检测系统实现方法.研究了系统中图像采集模块、FPGA外围电路、外部存储器和千兆以太网等部分的硬件设计.从简化系统算法和提高系统运行效率的角度出发,采用简化PCNN算法作为系统的边缘检测算法.采用两幅不同图像进行测试,结果表明,该系统能够实现对静态小场景图像边缘的可靠检测,检测效果优于传统Sobel算法和Canny算法,熵值最高可达0. 886.

不同场景中的视觉工作记忆

近年来,很多研究分别从动态场景中和静态场景中来研究视觉工作记忆。文章分别从研究范式、工作记忆的容量和存储方式的角度研究动态场景中的视觉工作记忆和静态场景中的视觉工作记忆的联系和区别。静态场景中的视觉工作记忆,大多使用变化觉察范式,主要在"强客体说"和"弱客体说"两种存储方式上存在较大的争议。动态场景中的视觉工作记忆,大多使用多客体追踪范式,强调"强客体说"的存储方式。

基于网络安全稳定约束的新能源消纳能力评估方法

多直流馈入和新能源高比例渗透的背景下,考虑新能源出力随机性以及系统网络安全约束,准确评估电网新能源最大消纳能力,对促进新能源消纳具有重要意义。因此,该文提出一种基于网络安全稳定约束的新能源最大消纳能力评估方法。综合考虑发电机组调节特性、多直流调节功率等因素对新能源最大消纳能力的影响,采用概率分布离散模型描述新能源分布的随机性,建立以电网静态电压稳定和发电机出力等约束的新能源消纳能力计算模型,并通过离散概率运算,实现新能源并网多场景状态模拟,求解新能源最大消纳功率的离散分布,进而计算多场景运行的新能源最大消纳容量。最后,利用改进IEEE 39节点系统进行多场景仿真分析,仿真结果表明,所提方法有效反映多场景运行状态下新能源消纳能力。

动态场景下一种鲁棒的立体视觉里程计算法

针对传统视觉里程计算法在动态场景下对相机位姿估计鲁棒性和精确性不高的问题,基于场景流及静态点相对空间距离不变原理,提出一种动态场景下鲁棒的立体视觉里程计算法。该算法首先利用相机初始位姿估计,计算相邻帧之间匹配点对的场景流,进而建立高斯混合模型,并对场景中动、静物体的特征点进行初步分离;然后利用静态点空间相对距离不变的原理和匹配虚拟地图点集的方法进一步分离动、静物体上的特征点;最后,生成由静态特征点对应地图点构成的局部地图,并考虑虚拟地图点集的匹配情况,最小化重投影误差,以得到精确的相机位姿估计。对TUM数据集以及实际场景进行实验,结果表明提出的算法在动态场景下能够鲁棒地估计出高精度的相机位姿。

自适应窗隔匹配与深度学习相结合的RGB-D SLAM算法

在动态场景的SLAM系统中,传统的特征点法视觉SLAM系统易受动态物体的影响,使得图像前后两帧的动态物体区域出现大量的误匹配,导致机器人定位精度不高。为此,提出一种结合自适应窗隔匹配模型与深度学习算法的动态场景RGB-D SLAM算法。构建基于自适应窗隔匹配模型的视觉SLAM前端算法框架,该框架筛选图像帧后采用基于网格的概率运动统计方式实现匹配点筛选,以获得静态区域的特征匹配点对,然后使用恒速度模型或参考帧模型实现位姿估计。利用深度学习算法Mask R-CNN提供的语义信息进行动态场景的静态三维稠密地图构建。在TUM数据集和实际环境中进行算法性能验证,结果表明,该算法在动态场景下的定位精度和跟踪速度均优于ORB-SLAM2及DynaSLAM系统,在全长为6.62 m的高动态场景中定位精度可达1.475 cm,平均跟踪时间为0.024 s。

多场景下的Android设备伪距单点定位及精度评估

全球导航卫星系统(GNSS)是以人造卫星为导航站的星载无线电导航系统,为陆、海、空、天等各种军民载体提供全天候、高精度的定位、速度和时间信息。普通智能手机用户从Android Nougat 7.0之后可以获取原始GNSS观测量,为了评估其定位精度。本文采用魅族Note9手机作为采集GNSS原始观测值的智能终端,利用Geo++RINEX Logger软件收集数据,通过进行不同场景下的单点定位实验,对开阔地、严重遮挡和室内3种状态下的静态定位进行对比分析。同时,针对智能手机天线定位误差较大的弱点,采用精密天线对手机信号进行增强,并进行定位结果的分析。通过本文多组实验中对数据进行结算及误差分析,最终得出一些有益结论,可以为基于智能手机定位的应用开发提供重要参考。

梦里动静两相宜——元杂剧涉梦戏梦景小议

元杂剧涉梦戏的梦景表现为静视与动视基本两种审美状态,这种角色的美学态势与艺术构思传达着剧作家独具匠心的思维脉络和时代思潮,尤其是道教对文学的精神冲刷。

论中西诗歌艺术表现的差异——以严维的《答刘长卿蛇浦桥月下重送》与许尔霍夫的《月出》为例

中西文化的差异导致中西美学追求的不同,形成了各自的美学特征。这种不同的美学特征在中西诗歌艺术风格的表现上显得尤为突出。以严维的《答刘长卿蛇浦桥月下重送》与德国女诗人许尔霍夫的《月出》为例,分别从情景之关系、意象描绘、静态与动态描写等几方面来探讨中西诗歌艺术表现的差异,意在对中西诗歌艺术表现方面有更为清晰的认识。