一种新的形态中值小波图像去噪方法

图像去噪是图像预处理中一项重要环节.针对线性小波分析在图像去噪中会丢失一些细节信息这一缺点,利用数学形态学算子的非线性特征,构建了一种非线性的可用于灰度图像处理的形态中值小波,并应用于图像去噪.对比实验结果表明,该方法比线性小波去噪方法具有更好的去噪性能,图像细节信息损失更小.     

Turbo均衡的误码率性能分析及应用

对Turbo均衡系统中的分量编码器、约束长度、交织长度、迭代次数、码率等参数进行了系统分析,在log-MAP算法基础上,仿真出了这些参数与误码率之间的定量关系,并分析了Turbo均衡在高斯白噪声信道和瑞利信道中的不同表现,为Turbo均衡的具体应用提供了可靠的参数选择依据。针对短波信道不稳定,短波电台数传误码率高的情况,设计了以Turbo均衡为核心的无线增强解决方案,并通过仿真验证了其在不同信噪比条件下降低误码率的效果。     

Multi-scale traffic vehicle detection based on faster R-CNN with NAS optimization and feature enrichment

It well known that vehicle detection is an important component of the field of object detection. However, the environment of vehicle detection is particularly sophisticated in practical processes. It is compara-tively difficult to detect vehicles of various scales in traffic scene images, because the vehicles partially obscured by green belts, roadblocks or other vehicles, as well as influence of some low illumination weather. In this paper, we present a model based on Faster R-CNN with NAS optimization and feature enrichment to realize the effective detection of multi-scale vehicle targets in traffic scenes. First, we proposed a Retinex-based image adaptive correction algorithm (RIAC) to enhance the traffic images in the dataset to reduce the influence of shadow and illumination, and improve the image quality. Second, in order to improve the feature expression of the backbone network, we conducted Neural Architecture Search (NAS) on the backbone network used for feature extraction of Faster R-CNN to generate the optimal cross-layer connection to extract multi-layer features more effectively. Third, we used the object Feature Enrichment that combines the multi-layer feature information and the context information of the last layer after cross-layer connection to enrich the information of vehicle targets, and improve the robustness of the model for challenging targets such as small scale and severe occlusion. In the imple-mentation of the model, K-means clustering algorithm was used to select the suitable anchor size for our dataset to improve the convergence speed of the model. Our model has been trained and tested on the UN-DETRAC dataset, and the obtained results indicate that our method has art-of-state detection performance.     

主动悬挂原理试验机动平台的设计及试验研究

某型坦克采用扭杆弹簧而无阻尼器的被动悬挂系统,实际行驶中车体的振动较大,严重影响了其行驶平稳性和乘坐舒适性;为了提高车辆的行驶平顺性和操纵稳定性,进而提高在复杂路面上的越野速度,设计了该型坦克的慢主动悬挂原理试验机动平台,采用模糊RBF神经网络自适应控制策略对主动悬挂平台进行了实车试验,结果表明车体的减振性能得到了明显的提高,验证了所设计的慢主动悬挂系统的优越性。     

新形势下高校校报定位与自身发展

随着高校教育教学改革的不断深入,作为高等教育重要组成部分的高校校报也面临着新的机遇和挑战。高校校报只有适应新形势,根据自身特点和属性,就校报的内容、权威性、特色性、服务性、开放性、贴近性准确定位,才能使校报发展之路越走越宽,显示出旺盛的生命力。     

独立分量分析在雷达盲信号处理上的应用

独立分量分析(ICA)是近年来发展起来的一种有效的雷达盲信源分离方法。目前新体制雷达的大量涌现,运用原有的雷达分选方法是无法分选的,这已经无法适应现代复杂的电磁环境。在深入分析FastICA算法的基础上,将其应用于连续波雷达信号分选中。计算机仿真表明,这种算法应用于连续波雷达盲信号分选时,不仅提高了信号的分选速度和信号分离的准确率,而且可以有效地提高信号分选的效能,也为盲信号处理提供了一种新的思路。     

简谐外磁场环境下海森堡XXZ模型的热力学纠缠

研究了在简谐外磁场环境下的海森堡XXZ模型,并通过计算解出热力学纠缠度。模拟表明,取不同的各向异性参数时,系统的热力学纠缠度对外部磁场和环境温度的变化比较敏感,并随简谐磁场的变化表现出周期性。固定各向异性参数时,热纠缠度随温度的增加呈现衰减趋势;增大各向异性参数时,热纠缠度则很快地趋于零,其对应临界温度也迅速降低。     

不同含水量超细钛酸钡电流变液性能的研究

采用溶胶-凝胶的方法,通过高温烧结得到了超细钛酸钡(BaTiO3)粉体,烧结产物经SEM、XRD等表征手段对粉体的形貌和晶型进行分析。采用卡尔-费休法测定了配制的电流变液中的含水量,讨论了不同含水量对钛酸钡的电流变性能的影响。结果表明,含水钛酸钡ER液在含水量为117．2μg／g时,屈服应力、表观粘度和漏电流密度达到最大值;要使含水钛酸钡ER液具有一定的ER效应,且在其实验仪器测试范围内(电场强度最大可达2．5kV／mm;漏电流最大可达10μA)具有电流变效应,含水量应小于或等于88．1μg／g。     

多传感器优化分配数学模型及其求解

当传感器资源有限而同时又有多个目标存在时,利用最大信息增益准则,在目标身份和目标优先级确定的基础上,将传感器的优化分配问题转化为指派问题进行求解,并对算法进行了仿真实验。     

炮控系统性能试验中角位移量的几种测量方法

炮控分系统是主战坦克等地面攻坚武器系统的重要组成部分,在坦克全系统定型试验前,必须进行分系统的试验测试。国内目前使用的测试方法和测量设备还停在五六十年代的水平,为适应主战坦克武器系统的发展,必须研制一套测量精度高、自动化程度强的测量设备。介绍了以计算机为中心构建的炮控性能参数测试系统的组成与工作原理,讨论了炮控系统性能试验中利用CCD传感器与坐标靶、PSD传感器与电子靶、点光源与CCD传感器、激光(光纤)陀螺传感器或电测法进行角位移量测量的几种方法。