无迹卡尔曼滤波估计空间目标特征信息

为了加强对空间目标,尤其是非合作目标的探测监视,空间目标的各种特性正受到越来越多的关注。通过无迹卡尔曼滤波对空间目标的位置、速度、姿态、角速度和材料复折射率5种状态参数进行了反演估计。利用观测角度、光度和偏振度数据作为观测值估计目标的状态,基于位置与速度运动学模型和姿态与角速度动态模型,完成5种状态的时间演化,实现了对5种状态参数的联合估计。仿真结果表明,设置合理的状态初始值、状态方程和测量方程噪声,5种状态参数误差均能合理收敛,无迹卡尔曼滤波能够较好地预测空间目标的5种特征参数,同时也验证了观测角度、光度和偏振度数据可以用于反演空间运动目标的5种非直接观测特征信息。

通信工程一流本科专业建设探索及实践

针对应用型民办本科高校发展现状,依据学校本科教育定位,分析当前新工科背景下创新型人才培养需求,以培养知识、能力和素质兼备的通信技术人才为目标,施行我校通信工程专业人才培养改革。从总结校级层面建设一流专业发力点、通信工程专业多年建设成效及未来推进建设发展的方向等方面阐述国家一流专业立项建设点西安明德理工学院通信工程专业的建设实践,从紧扣应用型主题理念、加强师资、产学研融合、基层教学组织及质量监控等方面,探索民办高校一流专业人才培养创新路径。

基于信息融合的多列卷积神经网络异常驾驶研究

针对传统卷积神经网络(CNN)在异常驾驶检测方面识别率低、处理能力差的问题。对异常驾驶状态进行研究,提出了一种基于信息融合的多列卷积神经网络用来检测异常驾驶状态。首先建立三个卷积局部感受野核大小不同的CNN,然后将三列卷积神经网络卷积特征图进行融合,最后,融合的卷积特征图通过全连接层进行降维,输出不同的驾驶行为。实验结果表明,该方法相对于传统的卷积神经网络取得了更高的准确性、鲁棒性。在state farm distracted driver detection数据集上识别率达到了89.8%。

基于深度学习的机载遥感通信系统自适应光学波前校正技术

自适应光学波前校正过程易受复杂背景、光照强度、噪声信号等问题的干扰,导致校正的效果降低。为了解决上述问题,提出基于深度学习的机载遥感通信系统自适应光学波前校正技术。通过相位差法实现自适应光学波前的探测,采用小波变换算法剔除其中的噪声,避免噪声对校正过程产生干扰。根据深度神经网络的预测与自学习能力构建动力学模型网络、策略网络与决策单元,通过与校正阈值的对比,完成机载遥感通信系统自适应光学波前的校正。实验结果表明,所提方法的斯特列尔比接近1,且校正时间短、校正效果好。

基于深度学习的人脸局部遮挡表情动态识别算法

针对因人脸局部遮挡,导致表情动态特征较难提取和识别问题,提出一种基于深度学习的人脸局部遮挡表情动态识别算法。建立深度信念网络模型,将前一层输出值作为后一层输入值,设计特征堆叠单元,计算可见层中神经元的状态变量分布情况,根据面部五官间动态关联性,将可见层的状态值作为隐藏层的输入值求得隐藏神经元状态变量。将识别过程分为训练和正向传播2个步骤,输出特征变化规律,在正向传播过程中查找符合规律变化的像素点,求解该像素点权重,同时作为损失函数标准,比对面部多个位置的识别权重,约束识别率,完成人脸局部遮挡表情动态识别。实验数据证明,该方法能降低图像失真和细节丢失,提高图像分辨率,识别率高,针对不同局部遮挡情况均能完成高效识别。

泛化迁移深度学习下的跨模态图像行人识别算法

针对由于受光照条件变化、行人身高差异等影响,致使监控视频图像在不同时刻的成像存在较大的跨模态差异问题,为准确识别跨模态图像中的行人,提出基于泛化迁移深度学习的跨模态图像行人识别算法。通过循环生成对抗网络(Cyele GAN:Cycle Generative Adversarial Network)形成跨模态图像,采用单目标图像处理对基准图分割处理,得到人体候选区域,在匹配图中搜索和其匹配的区域,得到人体区域的视差,通过视差提取人体区域的深度和透视特征。将注意力机制和跨模态行人识别相结合,分析两种不同类型图像的差异,将两个子空间映射到同一个特征空间,同时引入泛化迁移深度学习算法对损失函数度量学习,自动筛选跨模态图像的行人特征,最终通过模态融合模块将筛选的特征融合处理完成行人识别。实验结果表明,所提算法可以快速、准确地提取不同模态图像中的行人,识别效果较好。

WiFi网络技术应用浅析

本文旨在探索WiFi网络在“万物互联”时代的应用发展。文章重点剖析了当前引领宽带无线接入前沿的WiFi网络技术原理及其应用,概括性阐述了WiFi网络传输速度快、费用低、方便快捷等特点,分析了WiFi网络在城市、学校、酒店、医院等场景的应用。进一步明确了WiFi是现代通信系统的补充,其布局设置不受时间、空间、地域影响,符合个人和社会信息化的需求。WiFi网络技术与5G、6G甚至更高级别通信技术相结合,对推动物联网技术等智能网络开发应用具有非常重要的作用,其发展前景广阔。

中小企业网络安全防御体系研究

以防入侵为最终目标,运用底线思维,提出一种适合中小企业的网络安全防御体系及方法。在准确定位自身网络安全发展阶段的前提下,以安全架构设计原则为理论指导,以入侵感知、基础安全措施、应急响应底线为实践指导,形成“三底线、四阶段、八原则”网络安全防御体系。

基于STM32的六足机器人控制系统设计与实现

为了解决六足机器人存在的控制局限、避障功能较差的问题,提出一种基于STM32的六足机器人控制系统设计方案。该系统凭借超强的运算能力,可对多种传感器进行信息采集,并对采集成功的信息进行融合处理,有利于保证任务处理的实时性。为实现系统与上位机之间的通信,通过USART串口将通信模块与RS232总线驱动和MAX232进行连接的方式,利用STM32F103 VET6芯片的异步通信口,将TTL电平转换为RS232电平。通过模块化的方式对六足机器人控制系统的不同功能模块进行编写,完成系统主程序流程设计。

体互联网应用安全风险应对研究

身体互联网(Internet of body,IoB)被定义为放置在人体内部、之上和周围的智能对象网络,它允许身体和外部活动机构间进行通信,极大改变了人们的生产生活方式.介绍了IoB设备的分类、应用场景及其关键技术,重点对IoB设备安全风险,包括数据安全及隐私泄露、网络安全、设备操作准确性、歧视以及设备辐射等问题进行了分析.针对安全风险及存在问题提出了应对建议,提醒人们加强监管,维护IoB系统的网络和数据安全,防止用户个人信息和数据泄露及滥用,促进IoB设备及解决方案的健康发展和应用.

基于加载寄生带的双频天线设计

文中提出了一种双频印刷天线设计方法,覆盖2.4 GHz和5.2 GHz频段。该天线通过在偶极子天线振臂旁平行放置寄生单元,降低天线在高频段的输入阻抗(通常输入阻抗远大于50Ω),从而实现良好的阻抗匹配,在主谐振频段外产生新的寄生谐振频点,达到双频段工作的目的。为了验证所提出的天线设计方案,建立了仿真模型,并加工了天线实物。通过仿真分析和实测发现,改变寄生金属单元的位置和尺寸只影响高频段谐振频点,几乎不影响低频段谐振频点,而偶极子天线尺寸的改变只影响低频段谐振频点,不影响高频段谐振频点。文中设计的天线具有双频段相互独立特性,因此天线的两个谐振频段可根据需求独立设计。

基于树莓派的心音诊断系统

当今社会,心脏疾病已成为威胁人类健康的“头号杀手”。心血管类疾病一直伴随着我们人类,成为人们生活中最大的隐患,对人们的生命健康造成了严重的威胁。因此,为了提取反映心脏健康状况的定量的全方位的心音信息,利用先进的数字信号处理技术和计算机技术,以树莓派为中央处理器,通过被誉为“数学显微镜”的小波变换分析心音的各种成份时间,设计一套便捷的、高质量的心音采集系统,并与互联网信息连接,能够对心音信号波形进行显示。实验测试结果表明,该系统所提取的波形平滑,系统运行稳定,可以准确地判断出所采集的心音信号类型,这对于心血管疾病的预防有重大意义。

GNSS中MBOC信号的产生与性能分析

探讨了GNSS下的传统BPSK的调制和新型BOC调制,着重详述了MBOC调制信号的调制理论,并仿真了MBOC调制信号的功率谱密度及其自相关函数,其自相关函数主峰跨度上更小,峰值更加陡峭尖锐,有利于信号的捕获,并能有效提升抗多径干扰的能力。

一种改进的随机共振技术在舰船轴频电场信号检测中的应用

舰船轴频电场是一种水下目标探测的理想物理场,其信号具有明显的周期特性,近年来被广泛关注。然而,对于探测器需要在较远的距离进行感知,因此微弱轴频电场信号检测是一个十分重要的问题。非线性随机共振能够增强微弱周期信号,表现出优越的检测性能。围绕舰船微弱轴频电场信号的多谐波特性,提出了一种改进的二阶双稳态匹配随机共振检测方法。建立了匹配随机共振轴频电场检测系统,通过仿真分析可知,该方法可以从强噪声背景中增强舰船轴频电场信号特征频率,在水下目标电场检测应用中具有十分重要的潜在价值。

基于物联网实验室环境远程监测系统的研究

实验室环境对电子仪器及设备的使用安全和寿命以及实验室消防安全有着非常重大的影响,传统实验室环境监控需要安排人员进行24 h值班和巡检,人力投入和安装布线成本非常高;针对上述问题,采用高性能低功耗离子式烟雾传感器NIS-07和温湿度复合传感器DTH11进行环境数据的采集,采用无线网络模块完成数据的传输,并通过微处理器将采集的数据上传服务器,同时采用基于BP神经网络PID控制算法实现在线动态温湿度调控;服务器端使用Tomcat web服务器,采用MySQL数据库进行数据存储,并通过Java编程语言实现传感器数据的存储、分析、处理以及客户端数据的更新;客户端通过Web网页或APP对实验室环境进行实时监控,从而实现精确和高效的实验室环境远程集中管理。

新型无人机消防救援系统的设计研究

针对无人机应用于消防领域,可实现精准定位、快速提供现场数据、提高消防效率的目的。提出一种新型无人机消防救援系统设计方案,方案采用模块化的设计,包括机体结构系统、飞控系统、信息采集传输系统、救援系统4个模块。各模块既相互联系又相对独立,具有较高的通用性。相比于传统的火灾救援方式,此种新型无人机消防救援系统可将救援时间缩短60%,采集火场信息5 s内可以完成。经测试,系统运行稳定,能够快速定位火点,精准采集现场信息,为消防救援提供数据支持。

基于MEMS的Ⅴ型硅电热执行器设计与制备

基于Ⅴ型电热执行器执行力大、输出位移小的特点,设计了单个Ⅴ型电热执行器,对其温度分布和位移进行理论计算及ANSYS有限元分析,并利用柔性杠杆原理设计了具有位移放大结构的阵列式Ⅴ型电热执行器,采用微电子机械系统(MEMS)工艺在绝缘体上硅(SOI)片上完成Ⅴ型电热执行器的制备,并搭建静态性能测试和动态性能测试平台。测试结果表明,在17Ⅴ驱动电压的激励下将阵列式Ⅴ型电热执行器的位移从约12.6μm放大到178.089μm,15 ms内达到稳定的工作状态,具有位移幅度大、响应时间短的特点。

基于卷积神经网络的图像融合方法

当前图像融合方法存在融合精度低的问题,融合图像清晰度不够,质量低,为了解决当前图像融合方法存在的这些问题,获得更高质量的图像融合结果,提出了基于卷积神经网络的图像融合方法。首先采集待融合图像,并对它们进行预处理,然后分别将预处理后的图像输入到卷积神经网络进行训练,提取它们的图像融合特征,最后采用最优阈值法对融合特征进行分割,对不同图像不同区域进行相应的融合,得到最终的图像融合结果,并采用具体图像融合实验分析了卷积神经网络和其它方法的性能,结果表明,卷积神经网络融合后的图像不仅清晰度和亮度得到了明显的改善,而且提高了图像信噪比,图像质量更高,具有十分明显的优越性。

一种多功能液体容器的设计与实现

设计了一个多功能液体容器测量系统,制作了一个容量1L、高度22cm、有液位标记的透明塑料容器,可自动测量纯净水、白糖水、盐水、牛奶、白醋五种液体的液位和重量,并判别液体种类。系统基于白醋pH值低,牛奶不透光,液体电阻由低到高分别为盐水、白糖水、纯净水的特性采集信号,利用液晶显示器实时显示各项测量数据。系统控制模块采用新唐N76E885微控制器作为控制核心,传感器模块采集5路参数并进行各路模数转换,键盘输入模块启动每次测试,测试结果通过单片机控制液晶显示。本系统能迅速测定液位、重量、液体种类,具有良好的精度和稳定性。

改进背景差分法的运动轨迹实时跟踪方法

运动轨迹跟踪是运动视频处理中的研究热点,传统运动轨迹跟踪方法误差大,实时性差,无法满足运动轨迹跟踪的实际应用要求,为了提高运动轨迹的跟踪精度,提出了改进背景差分法的运动轨迹实时跟踪方法。首先对当前运动轨迹跟踪的现状进行分析,找到各种运动轨迹跟踪方法的局限性,然后采集运动轨迹视频,对运动视频进行预处理,利用背景差分法对运动视频图像的目标进行检测,最后引入卡尔曼滤波算法对运动轨迹进行跟踪,并与其它运动轨迹跟踪方法进行了对比测试。测试结果表明,改进背景差分法的运动轨迹跟踪精度高,运动轨迹跟踪的实时性强,运动轨迹跟踪的整体效果要明显优于其它运动轨迹跟踪方法,可以应用于具体的运动轨迹管理中,具有较高的实际应用价值。