检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2023年第7期40卷 192-197,249页

作者：熊经先李慧慧闫坤刘思尧黄锡文张李轩桂林金格电工电子材料科技有限公司广西桂林541004 桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004

目前基于图像的数码管自动识别方法在复杂的工业环境中存在模型失配、适应性不强、准确度较低的问题。为打通从理论研究到实际应用的路径,提升复杂环境下数码管识别的效率和性能,提出一种能适应复杂环境的、基于决策树的高效数码管识别... 详细信息

目前基于图像的数码管自动识别方法在复杂的工业环境中存在模型失配、适应性不强、准确度较低的问题。为打通从理论研究到实际应用的路径,提升复杂环境下数码管识别的效率和性能,提出一种能适应复杂环境的、基于决策树的高效数码管识别算法。通过计算灰度图的Tsallis熵和均值,实现不同工作场景的适配,并在此基础上选择预设的算法完成灰度图二值化,利用数字定位算法完成数字区域的分割并进行识别。将该算法应用于实际环境中采集的大量图片,结果证明,该算法较好地适应了复杂工业环境,提供了更精准的识别结果。

关键词：决策树 Tsallis熵数码管识别图像处理

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基于改进Radon域多次波抑制的强弱目标分离

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电子测量技术 2023年第16期46卷 119-125页

作者：辛文凯闫坤甘海铭刘宗辉桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004 广西大学土木建筑工程学院南宁530004

在探地雷达野外应用中,多次波是一种常见的干扰波,会影响雷达数据的真实性及可靠性,给目标解释工作带来困难。Radon变换在地震处理领域中广泛应用于多次波抑制,但在探地雷达领域中对此进行研究运用的仍不多。针对双曲线探地雷达反射波,... 详细信息

在探地雷达野外应用中,多次波是一种常见的干扰波,会影响雷达数据的真实性及可靠性,给目标解释工作带来困难。Radon变换在地震处理领域中广泛应用于多次波抑制,但在探地雷达领域中对此进行研究运用的仍不多。针对双曲线探地雷达反射波,对Radon变换理论进行分析阐述,在弱目标回波与强目标的多次波位置高度重叠,并且多次波强度接近弱目标回波强度的实例中,通过分析Radon域中弱目标与多次波位置与能量强度的差异,通过选择过滤窗并且在Radon域中对其进行多项式拟合恢复多次波能量,然后经过Radon正演在时空域中恢复多次波数据,再从原始雷达数据中减去多次波,实现对多次波的抑制,获得了无假象干扰的雷达数据。实验结果表明,在保留弱目标回波强度的同时取得了较好的多次波抑制效果。

关键词：探地雷达 radon变换弱目标多次波抑制多项式拟合

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基于多特征与尺度自适应的目标跟踪算法

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计算机仿真 2022年第11期39卷 382-386,391页

作者：符强昌涛任风华纪元法桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004

针对实际应用场景中跟踪目标发生尺度变化、光照变化、背景复杂等问题,提出了基于多特征与尺度自适应的目标跟踪算法。针对不同特征在不同环境下的优势,将颜色直方图特征和深度特征进行了融合;针对目标跟踪过程中出现的尺度变化,引入了... 详细信息

针对实际应用场景中跟踪目标发生尺度变化、光照变化、背景复杂等问题,提出了基于多特征与尺度自适应的目标跟踪算法。针对不同特征在不同环境下的优势,将颜色直方图特征和深度特征进行了融合;针对目标跟踪过程中出现的尺度变化,引入了尺度滤波器对目标尺度进行判断,选择最合适的目标尺度;同时使用上下文感知滤波器作为框架,提高了上述算法对目标和背景的判别能力;提出了一种新的模型更新判别依据APCE,只有当APCE值和响应最大值同时分别以一定比例大于各自的历史平均值时,才对模型进行更新;最后将所提算法与近年来一些性能优异的目标跟踪算法进行实验对比。实验结果表明,所提算法能够有效的提高该算法在尺度变化、光照变化、背景复杂等环境下的跟踪性能,整体性能优于对比算法。

关键词：多特征尺度自适应目标跟踪上下文感知

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基于Spark的合成孔径雷达压缩感知分布式成像

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科学技术与工程 2022年第10期22卷 4005-4010页

作者：郑灿廖可非欧阳缮谢宁波蒋俊正桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心(桂林电子科技大学) 桂林541004 广西无线宽带通信与信号处理重点实验室(桂林电子科技大学) 桂林541004

压缩感知(compressive sensing,CS)方法在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像中应用广泛,但其存在计算时间长和计算能力扩展性不足等问题。为了解决上述问题,提出了一种基于Apache Spark的SAR压缩感知成像分布式成像方法... 详细信息

压缩感知(compressive sensing,CS)方法在合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像中应用广泛,但其存在计算时间长和计算能力扩展性不足等问题。为了解决上述问题,提出了一种基于Apache Spark的SAR压缩感知成像分布式成像方法。该方法首先将压缩后的数据沿方位角方向按每一行划分为行向量,然后通过Spark分布式计算平台进行距离向分布式并行重构;将距离向成像的结果矩阵按每一列划分成列向量,再通过Spark分布式计算平台进行方位向分布式并行重构,完成SAR压缩感知成像。此方法利用Spark基于内存的分布式并行计算优势,实现了计算速度是SAR压缩感知的1.9倍,是MapReduce的SAR压缩感知(MR-CS)方法的1.4倍,可见本文方法能够实现SAR压缩感知成像的加速。

关键词： Spark 压缩感知雷达成像分布式并行计算

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基于暗通道的自适应图像去雾算法

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计算机仿真 2022年第6期39卷 359-364页

作者：孙希延陶堃黄建华时慧恩桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学卫星导航与位置服务国家与地方联合工程研究中心广西桂林541004

针对暗通道先验去雾不适用于含有大量天空区域的雾化图像的缺陷,提出一种自适应图像去雾算法。基于大气散射模型,利用暗通道图像,分割天空与非天空区域,在天空区域使用颜色衰减先验,非天空区域则使用暗通道先验求解透射率,并改进暗通道... 详细信息

针对暗通道先验去雾不适用于含有大量天空区域的雾化图像的缺陷,提出一种自适应图像去雾算法。基于大气散射模型,利用暗通道图像,分割天空与非天空区域,在天空区域使用颜色衰减先验,非天空区域则使用暗通道先验求解透射率,并改进暗通道先验中全局大气光值的求解,最后使用加权导向滤波去噪。实验结果表明,所提算法在主观和客观评价中均优于所列的其它算法,去雾后的图像避免了天空区域的过饱和现象,减弱了光晕效应,非天空区域更自然,视觉效果更好。针对雾化图像的去雾处理,通过理论推导和实验仿真对比,说明所提算法改进的可行性,并具有一定的优越性,能较好地处理含有天空区域的雾化图像。

关键词：暗通道图像去雾天空分割导向滤波

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一种新的sin-BOC(kn,n)信号边峰消除方法

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计算机仿真 2022年第3期39卷 40-45页

作者：孙希延刘泽伟纪元法郭宁桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学卫星导航与位置服务国家与地方联合工程研究中心广西桂林541004

现代化全球卫星导航系统(Global navigation satellite system,GNSS)引入二进制偏移载波(Binary offset carrier,BOC)调制信号作为新型调制技术。在实际应用中,BOC信号的自相关函数具有的多峰性特征所引发的模糊度问题亟需解决。在此背... 详细信息

现代化全球卫星导航系统(Global navigation satellite system,GNSS)引入二进制偏移载波(Binary offset carrier,BOC)调制信号作为新型调制技术。在实际应用中,BOC信号的自相关函数具有的多峰性特征所引发的模糊度问题亟需解决。在此背景下,提出一种新的sin-BOC(kn,n)边峰消除方法。理论分析结果表明,所提方法能够有效完整保留sin-BOC(kn,n)信号的窄峰特性,同时消除边峰,解决捕获跟踪过程中的模糊度影响。性能分析实验结果表明,上述方法在边锋消除有效性、鉴相曲线、检测概率和峰均比等方面较BPSK-like、SCPC和ASPeCT方法有一定程度的提升。

关键词：全球卫星导航系统二进制偏移载波调制边峰消除无模糊度跟踪

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基于混合鲸鱼优化算法的鲁棒多用户检测

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科学技术与工程 2019年第13期19卷 114-119页

作者：孙希延范灼纪元法桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004 桂林电子科技大学广西信息科学实验中心桂林541004

针对冲击噪声环境下多用户检测误码率高的问题,提出一种基于混合鲸鱼优化的鲁棒多用户检测算法。该算法首先利用基于非线性控制策略的改进鲸鱼优化算法,加速寻优算法迭代过程的收敛;再利用自适应差分进化算法丰富算法种群个体信息,增强... 详细信息

针对冲击噪声环境下多用户检测误码率高的问题,提出一种基于混合鲸鱼优化的鲁棒多用户检测算法。该算法首先利用基于非线性控制策略的改进鲸鱼优化算法,加速寻优算法迭代过程的收敛;再利用自适应差分进化算法丰富算法种群个体信息,增强优化算法的全局收敛性;同时将适应度较好的个体信息保存到集合中,以保证下一次迭代寻优方向的可靠性,最终实现对最优解位置的快速解算。仿真结果表明,基于本文算法设计的多用户检测器相比采用遗传算法、差分进化算法,以及鲸鱼优化算法的多用户检测器寻优迭代次数更少,且误码率低。

关键词：鲸鱼优化算法差分进化算法混合鲸鱼优化多用户检测冲击噪声

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灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的应用

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科学技术与工程 2019年第13期19卷 50-55页

作者：邓洪高姚鹏远孙希延纪元法严素清桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004 桂林电子科技大学广西信息科学实验中心桂林541004

为解决陈旧信息和波动性数据造成的传统灰色Verhulst模型预测精度较低的问题,提出一种利用滑动窗口和马尔科夫模型对原始灰色Verhulst模型改进的方法。通过长度可变的滑动窗口来实现数据的动态更新,使得灰色Verhulst动态模型的预测值更... 详细信息

为解决陈旧信息和波动性数据造成的传统灰色Verhulst模型预测精度较低的问题,提出一种利用滑动窗口和马尔科夫模型对原始灰色Verhulst模型改进的方法。通过长度可变的滑动窗口来实现数据的动态更新,使得灰色Verhulst动态模型的预测值更加接近最新的变化趋势。之后利用马尔科夫模型对得到的灰色Verhulst动态模型预测值进行修正,提高了模型的预测精度。实验结果表明,灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的预测平均相对误差相比于传统的灰色Verhulst模型降低了69. 6%,均方根差比降低了0. 39,小误差概率提高了0. 166 7。对于波动性较大的滑坡监测数据,灰色马尔科夫Verhulst动态模型预测精度优于传统灰色Verhulst模型。

关键词：灰色Verhulst模型马尔科夫模型滑动窗口滑坡形变预测

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改进灰色模型预测跌倒解算算法

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科学技术与工程 2019年第20期19卷 31-36页

作者：胡丁梅王守华孙希延纪元法桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004 广西信息科学实验中心桂林541004

针对行人跌倒装置跌倒判断率低,成本高,便捷性不强等问题,提出一种改进灰色模型预测跌倒解算算法。算法利用迭代扩展卡尔曼滤波法(iteration extended Kalman filter,IEKF)将超宽带(ultra wide band,UWB)与惯导数据相融合得到实时综合位... 详细信息

针对行人跌倒装置跌倒判断率低,成本高,便捷性不强等问题,提出一种改进灰色模型预测跌倒解算算法。算法利用迭代扩展卡尔曼滤波法(iteration extended Kalman filter,IEKF)将超宽带(ultra wide band,UWB)与惯导数据相融合得到实时综合位置,并通过迭代灰色MGM(1,1)模型得到预测综合位置,提高定位精度。将惯导装置获取的加速度、角速度和磁通量通过四元数运算得到姿态角,利用最小二乘法线性拟合得到倾角,同时融入综合位置进行三级跌倒判断,有效地提高了跌倒判断准确率。实验结果表明,采用改进算法可以较好地区分正常姿态与跌倒姿态,跌倒判断准确度高达97.5%。

关键词：行人跌倒超宽带惯导四元数法最小二乘法

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基于强跟踪的自适应PHD-SLAM算法

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信号处理 2024年第11期40卷 2074-2084页

作者：邓洪高韦凯玲吴孙勇邹晗李明纪元法孙少帅桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 桂林长海发展有限责任公司广西桂林541004

同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术使移动机器人在缺乏先验环境信息的条件下,能够在估计自身位姿的同时构建环境地图。然而,在海洋、矿洞等复杂环境中,移动机器人容易受到随机突变噪声的干扰,进而导致SLA... 详细信息

同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术使移动机器人在缺乏先验环境信息的条件下,能够在估计自身位姿的同时构建环境地图。然而,在海洋、矿洞等复杂环境中,移动机器人容易受到随机突变噪声的干扰,进而导致SLAM性能下降。现有的概率假设密度(Probability Hypothesis Density,PHD)SLAM算法未考虑随机突变噪声,受到干扰时在线自适应调整能力较弱。为解决移动机器人因随机突变噪声导致状态估计和建图精度降低的问题,本文结合强跟踪滤波器(Strong Tracking Filter,STF)与PHD滤波器,提出了一种基于强跟踪的自适应PHD-SLAM滤波算法(Strong Tracking Probability Hypothesis Density Simultaneous Localization and Mapping,STPHD-SLAM)。该算法以PHD-SLAM为框架,针对过程噪声协方差和量测噪声协方差随机突变问题,本文通过在特征预测协方差中引入STF中的渐消因子,实现了对特征预测的自适应修正和卡尔曼增益的动态调整,从而增强了算法的自适应能力。其中渐消因子根据量测新息递归更新,确保噪声突变时每个时刻的量测新息保持正交,从而充分利用量测信息,准确并且快速地跟踪突变噪声。针对渐消因子激增导致的滤波器发散问题,本文对渐消因子进行边界约束,提高算法的鲁棒性。仿真结果表明,在量测噪声协方差和过程噪声协方差随机突变的情况下,所提算法相较于PHD-SLAM 1.0和PHD-SLAM 2.0的定位和建图精度都得到了提高,同时保证了计算效率。

关键词：同时定位与建图概率假设密度强跟踪渐消因子

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