一种具有信息保持能力的GM-PHD滤波器

概率假设密度(PHD)滤波器是解决虚警、漏检和目标数未知情况下多目标跟踪问题的新方法.然而在该滤波器中已存在的目标一旦在某个时刻不能被传感器检测到,漏检目标的大量信息会被滤波器丢弃.为解决漏检目标的信息丢失问题,对PHD滤波器的预测和更新方程进行了修正,提出了一种具有信息保持能力的PHD滤波器.在此基础上提出了适用于线性高斯模型的修正PHD滤波器高斯混合(GM)实现算法.仿真实验结果表明,与现有的PHD滤波器相比,在存在漏检的情况下所提出的GM-PHD滤波器能够提供更好的多目标跟踪能力.

适合关键信息可靠传输的节点拥塞避免算法

无线传感器网络节点通信能力有限,有事件发生时,数据产生速率将急剧增大,网络可能会发生拥塞的问题,提出了一种适合关键信息可靠传输的节点拥塞避免算法CAARTKI(Congestion Avoidance Algorithm for Reliable Transmission of Key Information)。算法主要思想是通过引入区分服务,数据包按其重要性不同划分为不同的优先级,高优先级分组优先得到传输。本算法中,节点只有在下一跳节点为其分配了发送窗口才可以发送数据,以避免节点拥塞发生;在链路层考虑拥塞避免的同时,在路由层通过选择可用缓存空间多的邻居节点作为下一跳节点,使关键信息能及时可靠传输到负载较轻的节点,减少由于负载过重时重要信息不能及时传输的可能;在关键信息密集产生时,采用主动丢包策略,丢弃部分低优先级分组,为高优先级分组腾出缓存区间。NS2仿真实验结果表明:CAARTKI可预防拥塞的产生,最高优先级分组的丢包率低,平均网络时延较小,能保证关键信息的及时可靠传输。

资源约束的传感器网络信息覆盖分析方法

针对传感器网络的覆盖问题,提出一种资源约束的传感器网络信息覆盖分析方法。该方法考虑传感器网络能量和带宽有限的特点,采用分布式估计机制对簇头节点收到的量化离散消息进行最终估计。实验结果表明,该模型与理想条件下的信息覆盖模型相比能更真实、准确地反映实际应用中资源约束传感器网络的覆盖质量。

深圳平安金融中心外挂式塔式起重机支承系统设计

深圳平安金融中心塔楼施工,4台重型动臂式塔式起重机均外挂布置于核心筒外侧并实现自爬升。重点介绍了外挂式塔式起重机支承系统的结构及构造设计思路,评估了支承系统与核心筒之间的优化布置。分析了塔式起重机与支承系统之间的相互作用,总结出影响塔式起重机支承系统荷载工况的3个主要因素：塔式起重机爬升高度、工作状态、塔臂方位。

传感器网络有线接入信息传输性能分析

针对预警系统中广域部署在偏远地区的传感器,需利用现有话音通信线路传输感知信息的情况,分析预警系统中传感器网信息传输性能.阐述传感器完成一个电路交换呼叫过程的ISUP信令消息流程和时延,给出传感器网络信息接收设备通信端口数量的设计模型;采用计算机模拟传感器网络进行实验测试,得到数据信息的相继到达间隔时间分布.基于Erlang B公式计算信息接收设备需配置的端口数量与相应的数据丢失率,为开发信息接收设备以及评估传感器网络信息传输的可靠性提供依据.

融入局部信息的直觉模糊核聚类图像分割算法

针对传统直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means,IFCM)的图像分割算法对噪声和初始聚类中心敏感,导致聚类精度不高和迭代次数多的问题,提出一种结合局部信息的直觉模糊核聚类的图像分割算法。在该算法中,首先采用基于直方图的方法确定聚类中心初始值,解决算法对聚类中心的初始值敏感的问题;其次,利用核函数将待分类数据集映射到高维非线性空间,改善数据的线性可分性,同时在目标函数中引入局部灰度信息和局部空间信息,提高直觉模糊聚类的分类精度。实验结果表明,提出算法能减少迭代次数,提高聚类精度,能有效对图像进行分割;无论在对图像分割还是在聚类有效性上,提出算法都要优于传统的模糊聚类算法,如模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)、模糊核均值聚类(Kernel-based fuzzy c-means,KFCM)、引入空间信息的直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means with spatial constraints,IFCM-S)、模糊空间聚类(Fuzzy Local Information C-means,FLICM)、直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Kernel-based Fuzzy C-means,IFKCM)等。

多相随机子采样FFT模拟信息转换器

模拟信息转换器是实现稀疏信号压缩感知的一种装置,常用的主要结构是随机解调下采样,但是通常存在采样恢复精度低以及压缩率不高的问题。为提高压缩率及采样恢复精度,本文提出了一种多相随机子采样FFT模拟信息转换器实现方法,该模拟信息转换器由多相分频移相器、伪随机数发生器、多路并行低速ADC以及累加器组成。该方法利用信号在频域循环卷积后下采样等效于信号随机子采样FFT的特点,实现对信号的压缩采样,能有效提高信号压缩率及采样恢复精度,且结构简单、易于实现。仿真实验验证了此方法的有效性。

Lasso约束下融和光流信息的DCF目标跟踪算法

视频目标跟踪是计算机视觉的基础问题之一。近来由于discriminative correlation filter(DCF)跟踪器的高效性和鲁棒性,出现了许多基于DCF的目标跟踪算法。为了克服DCF跟踪器对运动模糊目标的不适应性,本文提出了一种利用Lasso约束并融入光流信息的目标跟踪算法。首先在跟踪器抽取特征通道块中融入光流特征。然后在通道块之后进行多特征融合。其次利用Lasso约束DCF跟踪器的目标函数。考虑到所约束的目标函数在定义域上不连续和目标跟踪的优化效率。最后,采用块坐标下降算法来优化所约束的目标函数。实验结果表明,与基于DCF视觉跟踪算法相比,所提出的算法可以有效的处理运动模糊目标,实现复杂环境下鲁棒的视觉目标跟踪。

考虑坐标耦合的三维变结构多模型机动目标跟踪方法

在3维空间机动目标跟踪过程中,目标运动先验未知和坐标耦合误差会引起运动模型-模式失配,而模型-模式失配会引起状态估计有偏。该文根据目标运动速度正交条件修正状态转移矩阵,利用原始-对偶正则约束空间测量到球面可行域,结合自适应转弯率模型和无迹卡尔曼滤波(UKF),进行模型状态滤波并融合状态估计的一致输出,推导3维变结构多模型无迹卡尔曼滤波(VSMMUKF)算法。实验结果表明,相比多模重要性无迹卡尔曼滤波(MIUKF)算法,VSMMUKF计算量相当,能够更准确地拟合3维空间点目标机动运动。相比于交互多模型最大最小粒子滤波(IMM-MPF)算法,VSMMUKF跟踪固定翼无人机(UAV)的滤波精度提升了2.8%~59.9%,整体算法负担减小了1个数量级。

被动传感器网基于模糊综合贴近度的航迹起始

提出了适用于被动传感器网数据关联的模糊数学模型,定义了模糊综合贴近度,基于模糊综合贴近度提出了模糊航迹起始算法.研究了最速下降法中搜索起始点选取、候选目标初始状态估计、目标检测、多义性处理等问题.模糊航迹起始算法的优点是不必已知杂波特性及目标探测概率.仿真实验结果表明,该算法能有效实现航迹起始.

一种非线性GM-PHD滤波新方法

为了解决目标数未知情况下的多目标跟踪问题,提出了一种非线性条件下的高斯混合概率假设密度滤波新方法.该方法利用三阶球面容积-径向采样规则计算目标状态的概率分布特性,解决了状态方程和观测方程的非线性计算问题,利用模糊门限对滤波器的剪枝方法进行了优化,避免了高斯项数目的指数增长,利用观测数据生成新目标密度,使滤波器具备了对观测空间任意位置随机出现新目标的跟踪能力.通过仿真实验比较了四种非线性高斯混合概率假设密度滤波方法的性能,实验结果验证了提出算法的有效性.

基于PKI/CA互信互认体系的电子政务

分析中国电子政务领域多CA(certification authority,CA)互信互认标准体系构建原则,结合深圳电子政务,从法律、管理和技术角度尝试构建基于PKI/CA的互信互认标准体系框架,探讨制定支撑多CA兼容应用的电子政务数字证书格式、应用接口和注销列表等技术规范.

无线传感器网络中的分布式压缩感知技术

本文对无线传感器网络中分布式压缩感知的关键技术进行了详细阐述。首先,简要论述了压缩感知方法的基本原理;其次,分析了无线传感器网络中的分布式压缩感知技术与单个信号的压缩感知技术的区别,针对无线传感器网络中联合稀疏模型的建立、分布式信源编码以及联合稀疏信号的重构技术等问题进行了详细讨论;分析了在无线传感器网络的实际应用中,联合稀疏模型、分布式信源编码方式及联合稀疏信号重构方法的性能。最后,对无线传感器网络中分布式压缩感知技术的未来研究方向进行了展望。

一种基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法

针对多目标跟踪问题,提出基于蚁群算法的数据关联方法.首先将多目标跟踪问题描述为组合优化问题.利用蚁群算法解决组合优化问题的优势,在对其路径和路径长度概念重新定义的基础上,将其应用于选择多目标跟踪中的轨迹-观测关联集合.详细介绍了蚁群算法应用于数据关联问题的具体方法,建立了基于蚁群算法的数据关联模型.实验结果表明,论文提出的基于蚁群算法的数据关联方法是行之有效的.

一种新的无人机航拍序列图像快速拼接方法

无人驾驶飞机航拍序列图像的邻近帧间含有大量的相交区域,这些相交区域是进行基于特征的图像拼接的基础,但是也成为了降低拼接效率的冗余信息.因此,本文提出一种既稳定又具有较小时间开销的无人机航拍序列图像的自动拼接方法.利用图像拼接过程中查找到的匹配特征点,自适应提取出适于航拍序列图像快速拼接的关键帧;在分析了序列图像的拼接时的相交区域的运动模型的基础上,建立了无人机航拍序列图像配准过程中的特征搜索区域预测的卡尔曼滤波器,减少了特征搜索和配准的时间;然后给出了详细无人机航拍序列图像的快速拼接方法,实验结果显示,本文的方法具有较好的拼接效果和拼接效率.

一种模糊Kalman滤波机动目标跟踪的新算法

提出了一种基于模糊自适应的Kalman滤波机动目标跟踪新算法。算法首先分析了目标航向角和观测残差均能实时反应出目标机动情况,并由此设计了一种有效的模糊逻辑规则,综合利用航向角变化量和残差,通过模糊推理动态估计Kalman滤波器的过程噪声协方差,从而提高对机动目标跟踪的性能。实验结果表明,提出算法对机动目标跟踪的精度较交互式多模型(Interacting multiple model,IMM)算法高,且计算量比IMM算法小。

基于PKI/CA的分布式跨域信任平台研究与实现

为了支持多CA环境下的跨信任域认证,实现数字证书互认,构建了基于PKI/CA技术体系的分布式跨域信任平台。设计了该平台的系统结构框架,主要包括可信CA管理与可信CA控制两部分。详细分析了两个子系统的主要功能结构和工作流程,并探讨了平台实现的关键技术机制。结合深圳电子政务实际需求,开发了平台原型系统。应用实例表明,该平台具有较强的灵活性和可扩展性,能够有效解决不同认证体系下的数字证书兼容应用问题。

异类传感器系统目标快速定位方法

在异类传感器系统中,快速、准确地定位技术对于数据的关联、目标的跟踪至关重要。为解决异类传感器系统中目标定位问题,提出了快速目标定位法。该方法首先将不完整的测量补充为完整测量,然后用精度加权法实现多测量之间的融合得到目标的位置估计,为提高估计的精度,最后采用扩展加权最小二乘法进行目标位置的二次估计。仿真实验结果表明,提出的目标定位方法是一种快速、有效的目标定位方法,定位误差的方差接近Cramer-Rao下界。

基于信任列表的可信第三方跨域认证模型

目前国内已有31家获得电子认证服务许可的第三方认证机构(certification authority,CA),跨CA的信任和验证日益迫切。针对该问题,提出了一种基于信任列表的可信第三方跨域认证模型。该模型依托公钥基础设施(public key infrastructure,PKI)所提供的数字证书等安全服务,通过引入新的信任机制更好地管理和控制了可信根证书列表,既避免了传统信任列表模型的诸多缺点,又能够有效实现多CA互信互认。为支持这一跨信任域模型的实际运行,设计了相应的工作流程和多CA认证方案,并开发了多CA应用支撑模块,以及就其中的关键技术问题进行了详细论述。分析表明,该模型能够让应用系统灵活地动态兼容不同CA所颁发的数字证书,且在认证效率、安全性、实用性以及应用改造等方面均具有明显优势。

物联网RFID系统隐私保护三方认证协议

设计一种适用于物联网射频识别(radio frequency identification,RFID)系统被动式低成本标签的隐私保护认证协议.采用对称加密算法、Hash函数及随机数相结合的方式,实现标签、阅读器与后台数据库三方认证,并在认证过程中建立会话密钥,防止标签携带者被非法阅读器访问及秘密追踪.GNY逻辑对协议分析证明了协议的安全性及可达到的认证目的.与He等人的AKAP和Chen等人提出的协议相比,该协议在标签计算量、通信次数及实现功能方面具有一定的综合优势.