基于搜索带宽感知的多机器人WSN孤岛结盟方法

为了提高无线传感器网络（wireless sensor network,简称WSN）孤岛结盟方法对未知孤岛分布和中继带宽约束的适应性及效率,提出了基于搜索带宽感知的多机器人WSN孤岛结盟优化问题,并给出了求解该问题的近似算法.首先,在相关模型假设及符号定义的基础上,借鉴迭代局部搜索和流水作业调度思想,引入同步轮次流水迭代过程,建立该优化问题的公式化描述;然后,在连通重叠搜索算法基础上,结合层次分簇和网络流相关理论,设计基于搜索带宽感知的层次中继部署算法;最后,通过与现有方法进行对比实验的结果表明：提出的方法能够在满足未知孤岛分布和中继带宽约束的同时,有效地提高WSN孤岛结盟效率.     

一种新的基于细化的汉字笔画抽取方法及其在汉字识别中的应用

文章提出了一种新的基于细化的汉字笔画抽取方法,并把笔画统计特征用于汉字的识别。实验结果表明,该方法可有效地抽取出汉字的笔画并可成功地用于汉字的识别。     

一种石油生产多分相检测新型光纤传感器研究

为解决石油生产多分相检测问题,研制了一种用于多分相检测的新型双接收端光纤传感器(NDR-FOP),利用ZEMAX光线追迹方法构建了双接收端环形耦合光路(DR-RCOP)模型。对通过NDR-FOP锥形敏感头的光线传输轨迹进行了数学描述与仿真分析。基于研究结果,对油气水多相流混相介质中NDR-FOP多分相检测性能进行了评价以及在实验平台上进行了测试研究,仿真与实验结果均表明:油气水介质之间的差特征值形成了明显的间距,NDR-FOP多分相检测是可行和有效的。     

一种只利用对象输入输出值设计的液压并联机器人MRACS

针对６－ＤＯＦ并联机器人的液压主关节，基于系统易于稳定与实现，提出了一种只利用被系统输入输出测量值设计的ＭＲＡＣＳ。经纺真验证，系统稳定可靠，具有良好的跟踪精度。     

一种基于视觉注意机制的刀具检测方法

为了解决视觉引导的机器人加工系统中对目标进行快速、准确检测的问题,将人类视觉选择性注意机制引入机器视觉系统,提出了一种基于轮廓的视觉选择性注意计算模型(SECO模型).该模型通过分离目标、提取边缘、感知轮廓、轮廓显著度竞争、注意焦点选择及转移等策略,实现对目标的检测.实验结果表明,该模型能够实现在复杂场景下对目标进行快速准确的检测,且具有很强的抗干扰能力和较高的计算效率,便于在机器视觉系统中直接应用.     

相互重叠的油气泡对流量计敏感场影响分析

运用有限元软件ANSYS对电磁流量计中存在相互重叠的油气泡建立仿真模型,在此模型下对电磁流量计敏感场进行了数据分析,研究了流量计中含有两个相互重叠的球形油气泡与一个与其等大的油气泡对电磁流量计的响应特性之间的关系,进而揭示多个重叠油气泡与一个与其等大的油气泡对电磁流量计响应特性的影响,研究结果可为电磁感应测量多相流中的气包油、油包气及油气包水等情况提供一定参考依据。     

无标定摄像机手眼系统平移下的目标深度估计

在基于图像的视觉伺服手眼系统中,往往需要通过估计获得目标的深度信息.为此,提出了通过控制装有摄像机的机械手进行纯平移运动,从获取图像序列特征点的变化来估计目标深度的新方法.首先利用四次纯平移运动,离线计算手眼关系的旋转矩阵;在线阶段,利用该旋转矩阵将机械手平移转换为摄像机平移,再结合平移前后图像极点不变的特性,实现目标深度实时估计.与以往方法不同,新方法无需进行摄像机参数标定,并对图像匹配噪声和手眼系统运动误差具有一定的鲁棒性.     

基于轮廓波维纳滤波的图像压缩传感重构

图像压缩传感重构利用自然图像可稀疏表示的先验知识,从比奈奎斯特采样率低得多的随机投影观测值中重构原始图像.为了克服传统的压缩传感重构中正交小波方向选择性差和未利用变换系数的邻域统计特性的缺点,利用了轮廓波维纳滤波去噪算子替代迭代阈值法中的阈值算子,进而提出了基于轮廓波维纳滤波的图像压缩传感的重构算法.实验结果表明,该算法提高了重构图像的峰值信噪比和视觉效果,保护了图像的细节,加快了重构算法的收敛速度.     

多电极电磁流量计权重函数的仿真研究

采用有限元方法,针对三对电极电磁流量计电极在不同位置时权重函数分布情况进行数值仿真。提出2个描述权重函数分布均匀度的指标:最大偏差和整体均匀度,并在电极数目和位置不同情况下对权重函数的分布情况进行分析比较。结果表明,电磁流量计权重函数分布不仅与电极数目有关,还与电极所在的位置有关。通过合理设计电极位置,三对电极电磁流量计在权重函数分布均匀度和平均强度两方面都优于单电极对电磁流量计。     

冗余轮廓波变换的构造及其在SAR图像降斑中的应用

构造了由非抽样塔式分解和方向滤波器组实现的冗余轮廓波变换。文中利用McClellan变换设计非抽样塔式分解中满足精确重构条件的圆对称滤波器组。利用冗余轮廓波变换系数的自适应局部统计模型及最大后验概率法对SAR图像进行降斑处理,并与基于平稳小波和轮廓波变换的降斑算法进行比较。结果表明,提出的算法能有效地去除散斑噪声,并且具有更强的边缘保持能力。