基于双芯光纤滤波器解调的光纤光栅电流测量

利用光纤光栅(Fiber Bragg grating,简称FBG)、超磁致伸缩材料(Giant magnetostriction material,简称GMM)和基于双芯光纤滤波器的解调系统实现了交流电流的测量。在介绍超磁致伸缩材料的磁致伸缩效应、光纤光栅检测电流原理以及双芯光纤滤波器解调原理的基础上,借助超磁致伸缩材料和光纤光栅等构建了电流测量单元。利用设计的电流测量单元,在施加0～4.5A(50Hz)范围的交流激励电流时,经基于双芯光纤滤波器的解调系统解调,验证了采用该方案检测电流的可行性。     

喷泉码的Logistic映射实现

为解决喷泉码中度数和编码分组邻接关系的恢复问题,提出一种基于混沌理论的喷泉码实现方法.通过复合Logistic返回映射及相空间特性,利用混沌方程的初始值作为公钥,实现喷泉码的无开销同步.计算机仿真结果表明该方法在喷泉码的应用中具有良好的性能.     

服务车际通信的混合网络系统

提出了一种VANET与UMTS相结合的混合网络系统,在VANET的网络拓扑结构不完整时,它可以有效地解决通信畅通的问题.它借助UMTS 覆盖面广和Ad hoc Networks结构灵活的特点,通过在不同网络接口间的切换从而实现了车际间不间断通信.     

短码长LT码的蚁群算法度分布优化

度分布是Luby transform(LT)码性能优劣的关键指标,为得到更优的度分布结构,提出一种基于蚁群算法的LT码度分布优化方法.将蚁群算法与蒙特卡洛仿真结合,以仿真结果的特定统计参数作为优化目标值,通过蚁群算法的搜索,得到优化的度分布值.通过仿真实验对比测试优化后度分布的实际译码性能,证实了该方法能得到满足以蒙特卡洛仿真统计参数为优化目标的度分布.     

光学电流传感器灵敏度的提高

利用法拉第磁光效应可构成光学电流传感器（ＯＣＴ）。选择高Ｖｅｒｄｅｔ常数的传感材料，增加光束环绕电流的环路数是提高ＣＣＴ灵敏度的主要方法。采用比较测量法来消除温度对高Ｖｅｒｄｅｔ常数铁磁材料的影响，介绍了反向双环路结构传感头，并对其进行了实验测试。     

光学电流传感器的一种间接补偿方法

分析了各种因素光学电流传感器的影响，提出了采用了频率分离技术进行比较测量的间接补偿方案，进行了模拟实验，讨论了该方法在实际中的应用。     

光纤布拉格光栅传感器的温度补偿研究

应力和温度变化引起光纤布拉格光栅(FBG)传感器中心波长漂移的交叉敏感效应制约了光纤布拉格光栅传感器的实用化。在简介光纤布拉格光栅传感器工作原理的基础上,综述了近年来国内外在该领域实现温度补偿的相关技术和消除或减弱传感器温度敏感的方法,阐述了光纤布拉格光栅传感器温度补偿的原理,并分析了每种方法的特点,探讨了光纤布拉格光栅传感器应用中存在的问题。     

航空噪声背景下的语音端点检测和语音增强

依据航空噪声的频谱特性,分析了利用频域短时能量进行语音端点检测的方法,通过前向和后向语音能量的判别,增加过渡帧来保证语音所表达的语意的连续和完整。对谱减法做进一步改进,以能量为基础对过渡帧进行细分,对语音帧、过渡帧、噪声帧分别进行不同的处理,从而克服了令人厌烦的音乐噪声,在强航空噪声背景下,处理后的语音不仅信噪比得到了很大的提高,而且清晰度和可懂度也得到了很大的改善。这种方法运算简单,具有很好的应用前景。     

基于不同色彩空间融合的快速图像增强算法

针对现有Retinex算法中存在的色彩失真、噪声放大及光晕伪影现象等问题,本文提出了一种基于Retinex理论的改进算法. 该算法首先在HSV空间对亮度分量V通道进行增强处理,同时在拉伸得到的对数域反射分量至一定的动态范围时（本文是0～255）,引入增强调整因子,调整不同亮度值的增强程度来避免噪声放大及色彩失真现象;然后在RGB空间,通过分析光晕产生的原因,提出一种改进的高斯滤波器来消除光晕现象,并在计算反射分量时,通过参数调整图像颜色的保真度. 最后,对上述两种不同颜色空间的处理结果进行加权平均作为算法的最终输出. 实验结果表明,针对不同光照条件下的图像,1）该算法可以明显地改善光晕伪影现象;2）无色彩失真、噪声放大等问题;3）效果和效率优于带色彩恢复的多尺度Retinex算法（Multi-scale retinex with color restoration,MSRCR）及其他对比算法.     

基于SML和PCNN的NSCT域多聚焦图像融合

针对融合规则带来的虚假边缘、伪影等问题,提出了改进拉普拉斯能量和(Sum-modified Laplacian,SML)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)相结合的非下采样Contourlet变换(Non-Sampled Con-tourlet Transform,NSCT)域融合方法。首先,采用NSCT将每幅源图像分解成包含基本信息的低频子带图像和多幅包含细节信息的带通子带图像。然后,计算各尺度分解图像的SML值,根据值的大小对低频子带图像各像素点进行像素选择。对于带通子带部分,将计算的SML作为PCNN的输入激励,PCNN输出的点火映射图用来选择各子带图像的像素值。最后,将处理后的各子带系数进行NSCT重构得到融合图像。实验结果表明,此算法能很好地改善融合图像的聚焦清晰度,并且与现有的SIDWT,DTCWT,NSCT以及基于PCNN的融合方法相比,所提算法在互信息量、结构相似度以及边缘信息保留量等客观指标方面得到了提高。