基于随机阵列的降维压缩感知三维成像方法

针对传统压缩感知(compressed sensing,CS)三维微波成像方法存在建模较复杂和高度维数据层间串扰的问题,提出一种基于随机阵列观测的降维稀疏建模CS三维微波成像方法。该算法对三维成像空间进行整体建模,克服了分层建模时高度维数据层间串扰的问题。同时,该方法利用截取距离压缩后的回波数据、相关积累提取和随机抽取三种策略,大大降低了传感矩阵的维数,从而实现了三维成像空间的降维CS成像。仿真结果表明该方法能实现三维目标聚焦,并且比传统方法更能精确地重建场景的目标信息。同时,研究还表明CS三维成像不仅能达到旁瓣抑制效果,而且还能在一定程度上获得分辨率增强效果。

基于单视图多模式的人脸识别方法

人脸具有丰富的表情变化,而且受光照强度、成像角度和成像时间等诸多因素的影响,这些因素都给人脸自动识别造成很大的困难。针对这些问题,笔者提出了一种局部线性鉴别分析(LLDA:Locally L inearD iscrim inantAnalysis)的非线性鉴别分析方法,其根本思想是:全局非线性数据结构可由局部线性和局部结构的线性组合表示。样本的特征矢量通过线性转换构成局部特征子空间,使类间散度最大而类内散度最小。该方法适用于多类非线性鉴别。实验表明,在低维子空间、姿态变化和单视图表示的人脸识别中是很有效的。

基于单极化TerraSAR-X影像提取建筑区研究

基于多时相单极化TerraSAR-X影像,提取后向散射系数特征影像、变差函数纹理特征影像、干涉特征影像,并对其波段组合,在基于eCognition软件多尺度分割的基础上,选择训练样本对象,充分挖掘样本对象的光谱、纹理特征信息,通过建立特征分离性指标,降低特征维数,最后应用面向对象的分类方法实现了建筑区的自动提取,提取精度达93.50%。这一研究表明特征组合影像具有较大的分割优势,特征的优化选择在减少特征冗余的同时维持了较高的信息提取精度,且弥补了eCognition软件纹理特征计算慢的不足。

基于单目视觉的室内微型飞行器位姿估计与环境构建

针对微型飞行器(Micro air vehicle,MAV)在室内飞行过程中无法获得GPS信号,而微型惯性单元(Inertial measurement unit,IMU)的陀螺仪和加速度计随机漂移误差较大,提出一种利用单目视觉估计微型飞行器位姿并构建室内环境的方法。在机载单目摄像机拍摄的序列图像中引入一种基于生物视觉的方法获得匹配特征点,并由五点算法获得帧间摄像机运动参数和特征点位置参数的初始解;利用平面关系将特征点的位置信息由三维降低到二维,给出一种局部优化方法求解摄像机运动参数和特征点位置参数的最大似然估计,提高位姿估计和环境构建的精度。最后通过扩展卡尔曼滤波方法融合IMU传感器和单目视觉测量信息解算出微型飞行器的位姿。实验结果表明,该方法能够实时可靠地估计微型飞行器的位置和姿态,构建的环境信息满足导航需求,适用于微型飞行器室内环境中的导航控制。

基于金融时间序列的符号聚合近似测度的改进

针对金融时间子序列模式匹配准确率低的问题,提出了一种在金融时间序列中定位图形模式的新方法,即改进的符号聚合近似表示方法。利用子序列每个区段的最小值、平均值和最大值进行符号化,并采用余弦相似度作为模式相似性的衡量标准。采用香港股票市场的恒生指数HIS的历史数据进行仿真实验,实验结果表明,无论是从匹配时间还是匹配的准确性角度分析,所提算法均比传统的SAX方法和TD_SAX方法更有效,所需时间较短且可以产生更少的假阴性和假阳性序列。

SICA-SIFT和粒子群优化的图像匹配算法

针对目前使用较多的尺度不变特征转换算法在提取图像特征向量时因数量较多、维数较大造成匹配时计算量过高、匹配过程中约束条件过于单一、误匹配率较高等问题,提出一种改进的匹配算法。针对特征描述的问题,采用子模式独立成分分析法算法对特征向量进行降低维数处理,减少了特征向量的数量和维数;针对误匹配率较高的问题,在约束条件中加入方向约束,即通过特征向量的方向和欧氏距离进行两次匹配,减小误配率;在匹配时通过粒子群算法寻找函数的极值,以减少该算法的时间消耗。实验对比结果表明,改进的匹配算法有效地提高了匹配的准确率。

Sound absorption performance of natural fibers and their composites

This research aimed to study the sound absorption properties of natural fibers and their reinforced composites.Sound absorption coefficients of three types of natural fibers,i.e.,ramie,flax and jute fibers and their composites were measured by the two-microphone transfer function technique in the impedance tube.The results were compared with synthetic fibers and their composites.It was found that both natural fibers and their composites had superior capability of noise reduction.The multi-scale and hollow lumen structures of natural fibers contributed to the high sound absorption performance.Moreover,the sound absorption properties of these natural fibers were also calculated by the Delany-Bazley and Garai-Pompoli models.They showed good agreement with the experimental data.It was concluded that multi-functional composite materials can be made by natural fibers so that both the mechanical and acoustical functions can be achieved.