基于大气散射模型的低照度视频增强算法

低照度情形下光照条件复杂，摄像设备采集到的视频无法满足实际应用需求，因此，需要进行增强。提出一种基于大气散射模型的低照度视频增强算法。将视频分帧，对于每一帧图像，提取V分量。提出透射率和大气光值估计方法，更加准确地描述图像的照度分布，从而避免过曝光现象；根据低照度大气散射模型，求解得到初步增强的V分量。为了丰富图像细节，提出细节优化方法，得到增强图像，合成每一帧增强图像得到增强视频。对增强结果进行主观和客观分析，结果表明，所提出的算法在视觉效果和客观评价指标方面均优于对比算法，其中所提出算法的清晰度、边缘强度、基于块的对比度和结构相似度均排名第一，且算法运行速度较快。     

一种新的定尺送料模型在中厚板剪切线上的应用

夹送辊定尺送料的精度难以控制并且送板的效率低是中厚板定尺剪切存在的主要问题.针对上述问题提出一种动态误差参数补偿的定尺送料模型,充分利用夹送辊驱动装置的控制回路作为该模型的一部分,重点解决了控制模型工艺设置,实现方法及动态误差参数补偿等问题.实际应用结果表明在不同的定尺长度下,夹送辊均能在设定的停车区域准确停车,送板精...     

改进的移动网络数据业务忙时检测算法

传统的移动网络中忙时检测方法多数用统计的方法估计出语音业务的忙时,数据业务引入后,数据业务和语音业务的忙时还存在时间差,仍用统计的方法既浪费时间又估计不准确,利用条件相对熵的原理对原有的忙时检测算法进行改进,改进后的算法可以不受观测次数的限制,计算出条件相对熵的值对EDGE网络数据进行分析,得出忙时,提出算法具有计算速度快、精度高、不受观测次数的限制等优点,能够更好的管理和检测忙时,为网络优化提供依据。     

基于VMPSO-BP神经网络的话务量预测

为了更快速、准确地预测移动话务量,提出了速度变异的粒子群算法（VMPSO）,并与BP算法相结合,形成速度变异的粒子群—BP（VMPSO-BP）神经网络算法,用以训练神经网络,从而优化了神经网络的参数,最后对移动话务量进行预测。与传统BP神经网络方法和PSO-BP神经网络方法相比较,并且通过实验数据的分析以及对预测结果地比较,速度变异的粒子群—神经网络预测方法精度更高,收敛速度更快,从而更好地实现了对移动话务量地预测。     

基于概率加权求和投影的多维信号检测技术研究

在多维信号检测中,通常需要采用投影法来进行降维处理,从而减少计算量,简化检测过程.本文在待投影的众多样本中只有一个样本可能为目标的情况下,提出了一种新的投影算法,它充分利用每个样本点是否为目标的概率信息来构造组合样本;推导了每个样本是否为目标的概率分配公式.作为验证,将其运用到了红外图像序列中微弱点状运动目标的检测领域,给出了其性能分析和仿真结果,并与常用的最大值投影算法进行了性能对比.结果表明,本文算法综合性能优于属本文算法特例的后者,并且对低信噪杂波比情况下的目标检测,其性能有较大的提高.     

IEEE802.11i中2-步握手过程的安全性分析及应用

基于4-步握手协议在DOS攻击和握手消息丢失问题等方面的缺陷,本文提出2-步握手协议。这两类协议都是通过一个会话密匙来保护握手消息,同时,在移动站点(MS)和接入点(AP)进行密匙确认,并最后使得MS和AP相互认证,但在2-步握手协议中使用序列数来代替4-步握手协议中的随机数,提高了握手的安全性和效率。本文主要对2-步握手在安全性方面的优势进行了分析,并将其应用于WLAN快速切换机制中。与4-步握手协议相比,2-步握手协议明显缩短了切换延时,因此,其在微信语音聊天、视频业务等领域有广阔的应用前景。     

基于NSCT与FCM的多时相遥感图像的变化检测

提出了一种基于非下采样Contourlet变换和模糊C均值聚类相结合的方法。该方法首先对两时相遥感图像进行相减运算得到差异图像。再对差异图像进行NSCT多尺度分解得到子带图像,将各子带图像与差异图像本身构成特征向量。最后通过使用模糊C均值聚类算法对多尺度特征向量进行分类得到最终的变化检测结果(变化和非变化类)。该算法不受变化类和非变化类统计分布的限制,不需要先验知识,适用性强。对真实遥感数据集进行研究,实验结果表明本文方法可以得到较好的检测效果;将本文算法与传统方法相比,该方法具有更好的检测精确度和抗噪性能。     

基于多业务的移动通信系统呼叫接入控制

针对在可移动边界保护信道方法中新呼叫堵塞率高的问题,提出一种呼叫接入控制策略。当切换呼叫的掉话率小于门限时,新呼叫以一定的概率使用为切换呼叫预留的保护信道。当高优先级数据等待队列中的数据包为空时,传输普通数据等待队列中的数据包。仿真结果表明,在对切换呼叫掉话率影响较小的前提下,该策略能够有效降低新呼叫的堵塞率和高优先级数据的掉包率。