基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。     

基于介数中心性重要节点的能量均衡机制

针对无线传感器网络中瓶颈节点和准瓶颈节点对网络影响的特例性问题,将重要节点的概念推广到对节点介数的研究,提出了基于介数中心性重要节点的能量均衡机制。该机制将介数值大于网络平均介数值的节点判定为重要节点,并利用重要节点的邻居节点建立缓冲机制来减少其数据的转发次数,在牺牲较少数据传输延时的情况下节省了介数中心性重要节点的能量消耗。仿真实验表明该机制能够较好地均衡无线传感器网络中的节点能耗,提高了网络生命周期。     

基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。     

区域防入侵中振动目标威胁评估研究

在分析地振动目标信号特征的基础上,提出了振动目标的威胁属性参数;建立了目标威胁隶属度函数和威胁等级判决模型;运用层次分析法确定了各目标威胁参数的权值,构建了振动目标的威胁评估函数,并通过实例验证了评估结果的合理性和实用性。     

基于正交锁定差分放大器的巨磁阻抗（GMI）磁传感器

基于非晶丝的巨磁阻抗(GMI)效应,利用CoFeBSi非晶丝作为敏感材料,采用正交锁定放大电路和仪用放大器作为信号调理电路,设计了一种差分式高灵敏度GMI磁传感器。介绍了巨磁阻抗效应的基本概念和双非晶丝差分结构的磁敏探头,分析了基于正交锁定差分放大技术的信号调理电路的工作原理,并结合非晶丝两端输出信号的幅度和相位特性,提出了正交锁定放大器输出包络的近似计算方法。实验结果表明:在-2.0 Oe~+2.0 Oe的量程内,该GMI磁传感器灵敏度可达748mV/Oe,线性误差为0.98%FS,且噪声平均功率谱密度约为0.8nT/Hz1/2。     

一种用于机电产品测试性设计的传感器优选MINLP模型

在单故障假设条件下,考虑了传感器的失效概率和设备的故障率,提出一种以故障检测率和故障隔离率为约束条件的降低传感器费用和失效概率的混合整数非线性规划(MINLP)模型,从而为机电产品测试性设计中传感器选择问题提供了一种可行和有效的解决方法,并进行了案例验证,说明了该方法的有效性。     

弹载星敏感器应用方案比较研究

简述了弹载星敏感器几种应用方案的原理,从视场大小、导航星等、观星方式、像元分辨率、三轴姿态精度、动态性能、惯性基准误差分离等方面分析、比较了各种方案的优缺点.除平台方案外,捷联星图方案和单(双)星方案的技术参数相当,动态性能均有待提高.星图方案较单(双)星方案在2个方面占优势:一是星图方案不要求调整星敏感器光轴对准导航星,星跟踪算法等技术能快速识别星图;二是星图方案可同时、连续观测6～8颗星,解算出弹体三轴姿态,可以采用先进的滤波技术准确地分离惯性基准误差.     

非晶丝GMI磁传感器信号的小波分析

当非晶丝巨磁阻抗效应( Giant Magneto-Impedance,GMI)磁探头输出数据的信噪比小于0时,常规的峰值检波方法难以检出真实信号.为此,提出了一种新的微弱信号检测方法,将非晶丝GMI磁探头的输出信号经放大、滤波和采样之后直接送入数字信号处理系统,利用小波变换方法提取微弱信号的特征,并利用相关分析法确定...     

基于Vague集的TOPSIS法求解目标优先级

针对传感器管理中目标—传感器配对出现的目标优先级求解问题,提出了一种基于Vague集的TOPSIS计算方法。在分析目标优先级的主要影响因素基础上,定义了各影响因素的影响系数。同时结合Vague集的TOPSIS法给出了目标优先级的计算步骤,为目标优先级求解提供了一种新途径。并结合仿真算例表明该方法的合理性与有效性。     

机载光电传感器视轴指向的智能辅助决策方法

机载光电传感器视轴应尽可能接近目标线,以缩小指向偏差而不使目标偏离传感器瞬时视场,飞行员在复杂的战场态势下进行视轴操控具有一定困难。针对该问题,提出了一种机载光电传感器视轴指向的智能辅助决策方法,该方法以传感器视轴指向的数学模型为基础,通过专家知识建立引导规则,完成目标与各传感器的配对;计算配对后的各传感器视轴指向偏差和偏差变化率,采用模糊控制算法得出视轴偏移率,引导各传感器视轴指向与之配对的目标。仿真结果表明了该方法能够合理引导各传感器视轴指向目标,并能将视轴指向偏差缩小在很小的范围。