无线传感器网络多路径簇头链分簇式路由算法

本文分析了无线传感器网络路由协议的研究现状,重点研究了分簇式路由算法,并提出一种改进的算法--基于能量和距离的多路径簇头链（MCBED）算法。该算法不仅改进了簇头节点的选取方法,而且根据需要产生替补簇头节点,形成多路径簇头链。理论分析和仿真实验表明,改进后的算法分簇更加合理,提高了网络健壮性,节省能量,均衡节点能量消耗,显著延长了网络生存时间。     

基于多能源站协调的区域电力-热力系统站网联合规划

分布式能源系统具有高效、可靠、经济、环保等优势,可同时满足用户的冷、热、电需求。因其系统内部能量流耦合复杂,导致设计时能源站选址和管网规划困难。为解决这一问题,采用维诺图和综合能源负荷矩交替迭代的方法,确定能源站选址及所辖供能区域;考虑站内各类能源设备运行特点,基于“以电定热”（FEL）和“以热定电”（FTL）2种基本运行策略,开展站内能源系统设备容量优化研究,得到系统最佳运行模式;从多能源站协调的角度,建立区域电力-热力互联管线传输模型以解决站间能量调度管理的难题。对北京市某近零能耗社区的8种典型场景进行分析,年总成本降低334万元,经济效益提高3.9%,验证了本方案的有效性。     

电网倒闸操作网络化下令安全校核研究

随着电网规模不断扩大,在电网倒闸操作中,网络化下令逐渐取代原有的调度电话下令模式。网络化下令具备清晰高效的特点,但同时对于安全校核的要求也更高。基于有限状态机的电网倒闸操作网络化下令安全校核研究严格遵守状态转移函数,具有强逻辑,在提高电网倒闸操作效率的同时,能够保证电网安全、稳定运行。     

恶意干扰下基于斯坦伯格博弈的无人机动态频谱分配

针对恶意干扰场景下无人机群动态频谱分配问题,构建了基于斯坦伯格博弈的动态频谱分配模型,干扰机为斯坦伯格博弈的领导者,无人机群为斯坦伯格博弈的跟随者,设计了不同博弈参与者的效益函数,并证明了该博弈存在稳定的斯坦伯格均衡解。在此基础上设计了一种分层动态频谱分配算法,针对领导者采用Q学习选择干扰信道的场景下,跟随者采用随机学习自动机来确定信道分配策略。仿真结果表明,所提算法能够得到无人机用户的最优信道分配策略,有效提升无人机用户的总吞吐量性能,实现效益最大化。     

基于背景先验与中心先验的显著性目标检测北大核心CSCD

针对传统的图流行排序显著性目标检测算法存在先验信息单一,显著目标检测不完整的问题,提出一种新的基于背景先验与中心先验的显著性目标检测算法。首先将图像边界节点作为背景种子进行流行排序获得粗略的前景区域,将其再次流行排序得到初步显著图;然后利用Harris角点检测、聚类实现中心先验显著性检测,捕获中心显著信息;最后在初步显著图上融合图像中心显著性,得到最终显著图。本文对综合指标、精确率-召回率曲线、F-measure值以及平均绝对误差(mean absolute error,MAE)值进行实验评估,在公开数据集MSRA-10K和ECSSD上进行的实验结果表明:对比10种主流算法,本文算法在不同的评估指标上都具有较好的表现,且能准确地突出显著目标,提升背景抑制效果。     

快速扫描机载气象雷达多普勒解模糊算法

本文针对机载气象雷达前视快速扫描下的多普勒模糊问题,提出了两种多普勒解模糊算法：基于改进方位向波束形成算法和基于阻塞矩阵算法。基于改进方位向波束形成算法在传统的Capon波束形成的基础上,利用空间谱积分的方法对非期望信号协方差矩阵进行重构和对导向矢量进行估计,进一步提高了算法的鲁棒性,降低方位角估计误差;基于阻塞矩阵算法需要估计导向矢量,并利用导向矢量计算阻塞矩阵,将接收信号进行多普勒模糊相消预处理,阻塞每个多普勒频点的模糊多普勒分量,以达到解模糊的目的。通过仿真实验证明,两种方法均可以有效地恢复信号的多普勒信息,其中基于阻塞矩阵算法与基于改进方位向波束形成算法相比,有更优良的性能,并有更小的运算量。     

基于深度学习的ViSAR多运动目标检测

视频合成孔径雷达(ViSAR)在地面动目标检测和感兴趣区域(ROI)的动态监测方面具有巨大的潜力。对地面运动目标的检测与跟踪一直是ViSAR的研究热点。针对现有基于深度学习的ViSAR动目标检测方法存在的依赖预训练模型,模型迁移难等问题,本文提出了一种基于深度学习与多目标跟踪(MOT)算法的ViSAR动目标阴影检测方法。该方法首先设计了一种从零开始深度学习的网络模型,实现动目标阴影的单帧检测。为了提高检测性能的鲁棒性,采用了基于卡尔曼滤波和逐帧数据关联的多目标跟踪算法跟踪动目标。实测数据处理结果表明该方法具有良好的检测性能。     

三维立体成像技术在安防监控中的应用

随着科学技术的不断发展,三维立体成像技术在现代科学技术的众多领域得到了非常广泛的应用。而视频监控领域由于二维成像技术的局限性,也急需引入三维立体成像技术。文章对于三维立体成像技术的原理进行了简单的概述,并且基于在安防监控中可以应用的场景,对三维立体成像技术的应用方向进行分析,为将来立体化的视频监控设备的成型提供了思路。     

量子点在分析检测中的应用研究

量子点因其荧光特性和独特结构性质,近年来被广泛应用于环境中重金属离子的定性和定量分析、食品安全性检测、生物及医学等领域,综述了量子点在上述领域的研究进展,并展望了量子点在未来分析测试方面的独特应用。     

基于液滴指纹图的波形分析算法的改进

不同的液体在相同的夜滴分析系统中,光纤信号的强弱不同,电容信号的强弱即液滴体积不同,液滴指纹图的波峰波谷的高度、位置以及峰的形状不同,液滴指纹图的曲线长度和曲线下的面积不同;因此,对光电液滴指纹图进行波形分析,计算波形参数,可以实现特征提取并区分不同液体.针对波形分析算法在特征提取过程中存在的两个缺陷,即最值检测时可能错误识别波谷位置和邻域比较时产生大量等值数据集,提出了改进的波形分析算法;对改进前后的波形分析算法进行了分析比较,改进后的算法有效提高了波形参数的准确性.