无人机侦察图像运动模糊复原方法研究

无人机具有体积小、使用方便以及战场生存能力较强等优点,在军事领域中应用越来越广泛。无人机进行情报侦察时,成像设备与拍摄物之间存在相对运动,使得拍摄到的图像出现模糊,严重影响后期的情报处理,因此如何提高模糊图片的质量成为无人机情报处理中的重要课题。介绍了在无人机侦察这一背景下图像运动模糊的降质机理及成像特点,对运动模糊复原领域中图像非盲复原与盲复原两类方法进行研究,从算法原理和实际应用两方面对每种算法的优缺点进行了总结。最后对无人机侦察图像运动模糊复原算法的发展趋势做出展望,实时性、适用性与智能性将成为算法的主流发展方向。     

CD3S通信的软件无线电实现

针对混沌直接序列扩频(Chaotic Direct Sequence Spread Spectrum,CD3S)通信技术的实现问题,提出了一种CD3S通信的软件无线电实现方案,阐述了CD3S通信系统发收机的设计方法。发射机由软件实现信息码的混沌扩频,并通过硬件平台完成发射。接收机由硬件平台完成下变频与采样,然后通过软件实现定时同步、载波同步与信息解调。信息解调由多滤波器解调算法实现。在多滤波器解调算法中,由无损卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)估计混沌码、卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)估计信道参数和最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)滤波估计信息码这3个滤波器交替工作,通过联合估计实现信息码的解调。实验结果表明,该方案可以实现CD3S通信。     

基于移动Sink的WSN安全数据收集方法

由于目前基于移动Sink的WSN数据收集方法存在网络攻击检测率不高、内存开销大等问题,导致网络较易受到网络攻击且难以被实际应用。针对该问题,提出一种基于移动Sink的WSN安全数据收集方法,利用能量感知的凸壳算法,识别数据收集点,使用椭圆加密算法（ECC）为网络内的所有节点生成密钥,通过ElGamal算法实现节点身份和消息的认证,使用支持向量机（SVM）识别网络攻击类型。仿真实验结果表明,所提出的安全数据收集方法在攻击检测率、内存开销以及数据包投递率方面都表现出较好的性能。     

一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法

点云配准方法能够有效地完成对不同重叠率、不同规模点云间的配准,可确保三维重建模型的精度。针对该问题,提出一种动态特征匹配的部分重叠点云配准方法,首先基于欧氏距离分割法将点云分割为子点云;然后提取子点云特征,考虑到不同点云的规模不同,提取的特征规模也是不同的,提出利用动态时间规整算法(DTW)完成子点云间的映射;最后利用迭代配准算法求取拼接点云间的平移、旋转矩阵,利用该矩阵完成点云间的配准和拼接。实验结果表明,提出的方法能够有效地解决部分重叠点云和不同规模点云的配准问题。