数学形态学在数字图像处理中的应用研究

传统边缘检测算法由于对噪声敏感,难以准确提取图像边缘,导致图像处理效果不佳.基于传统数学形态学算法中结构算子的方向性和尺寸几何的基础上进行算法改进.针对抗噪型碰撞腐蚀形态学边缘检测算子结构元素特征,采用不同大小结构元素组合来提取边缘特征,有效保证了图像细节的同时去掉较大噪声点.根据结构元素的方向性,利用同向结构元素图像的匹配来检测各边缘信息,确保不同向边缘信息的完整度.通过比较文本改进算法与传统的边缘检测算法对图像边缘检测效果表明:本文提出的改进算子在处理较大图像边缘检测时具有更快的检测速度,且图像边缘光滑,细节清晰,具备了更强的抗噪性能.     

基于稳健设计的SGNS算法的超参数调优方法

通常给定超参数的若干取值选取性能最大的为最优组合(称为直接选优法),但是此方法的稳健性差。为此,提出了一种基于稳健设计的超参数调优方法(称为稳健调优法)。具体地,以SGNS算法中的超参数调优为例,在词语推断任务上实验并得出:经方差分析得到SGNS算法中的七个超参数中的五个对算法预测性能有显著影响,确定为主控因子,其余两个确定为噪声因子,且主控因子中有三个对性能估计的方差有显著影响,因此,调优中仅从期望最大来直接选优是不合理的;稳健调优法与直接选优法两者在预测性能上没有显著差异,但稳健调优法对噪声因子具有较好的稳健性。稳健调优法对一般的深度神经网络的调参有实际的借鉴意义。     

基于局部概率抽样的标签噪声过滤方法

分类学习任务中,在获取数据的过程中会不可避免地产生噪声,特别是标签噪声的存在不仅使得学习模型更复杂,而且容易造成过拟合并导致分类器泛化能力的下降。标签噪声过滤算法虽然在一定程度上可以解决上述问题,但是仍然存在噪声识别能力较差、分类效果不够理想以及过滤效率低等问题。针对这些问题,提出一种基于标签置信度分布的局部概率抽样方法来进行标签噪声过滤。首先利用随机森林分类器对样本的标签进行投票,从而获取每个样本的标签置信度;然后根据标签置信度的大小,将样本划分为易识别样本和难识别样本;最后分别采用不同的过滤策略对样本进行过滤。实验结果表明,在标签噪声存在的情况下,所提方法在大多数案例上能够保持较高的噪声识别能力,并且在分类泛化性能上也具有明显优势。     

顶部定常吸气对高层建筑模型气动力的影响

为减少高层建筑受到的风荷载,提高高层建筑抗风性能,提出一种顶部吸气的主动控制方法。在一高宽比为H/d=5的正方形截面柱体的高层建筑模型上,通过在其顶部前边缘开设狭缝进行吸气来实现流动控制。通过风洞试验研究了顶部吸气对气动力与顶部分离流的影响.利用流动可视化与流场测试结果揭示了顶部狭缝吸气的控制机理.实验对比了不同吸气系数Q(=U/U_∞,U为狭缝吸气速度)对气动力控制效果的影响,并对Q=0,1和3的三种工况下风压分布与顶部剪切流进行了详细对比.研究发现狭缝吸气改变了顶部分离流特性,并对模型所有高度上的气动力均有显著影响.Q=1时控制效果最佳,脉动阻力与脉动升力分别减小17.8%和45.5%.此时顶面分离流被削弱并伴随有再附现象且湍流强度较大,最有利于顶部剪切流与尾流间的动量交换,从而削弱柱体展向涡脱落与脉动气动力.     

基于智能算法的汽车气动外形参数多目标优化

为了对汽车外形进行优化设计,利用CFD软件与智能算法相结合的方法,以在天窗微开高速行驶状态下的汽车为优化的对象,选取气动阻力最小、气动升力为0、天窗后缘压强最小为`优化目标,以汽车关键外形参数为设计变量,对汽车气动外形进行多目标优化设计.同时,应用了数据挖掘技术评价设计变量与3个目标函数的影响关系,选取优化后的最佳关键参数制作汽车模型并进行风洞试验验证.研究结果表明:通过遗传算法优化的车身外形,在其他设计目标满足要求的条件下成功地将阻力系数降低了9.5%,并通过风洞试验验证了该智能算法结果的准确性.基于智能算法的汽车气动外形设计具有指导意义与实际应用价值,为汽车气动外形的多目标优化设计提供了一种高效、精确、可靠的先进优化方法.     

广义空间调制系统中的物理层抗窃听传输方案

为实现信息的保密传输,提出一种基于广义空间调制技术的物理层安全方案.发射端根据合法信道的状态信息对信号进行预处理,使合法接收者接收到来自各激活发射天线的信号相位对齐,并对不同激活天线组合的信号进行不同的相位旋转,提高合法接收者的接收性能.而窃听者接收到的信号相位仍然为随机分布,接收性能远低于合法接收者,有效地保护通过天线索引传输的信息.发送端同时发送指向窃听者的人工噪声,保护通过幅相调制携带的信息不被窃听.对保密容量、误码性能和信号与人工噪声的功率分配进行理论分析,仿真结果表明,通过合理分配功率,合法接收者的误码性能明显优于窃听者,能获得可观的系统保密容量.     

New soft morphological parameterized symmetric logarithmic image processing filtering algorithm

Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging has the inherent random speckle noise, which seriously affects the quality of the SAR image, and it is very important to study the suppression of the speckle noise. In view of the fact that the traditional spot noise suppression method could not remove speckle noise while protecting the image texture information, a novel filtering algorithm is proposed based on the soft morphological and parameterized symmetric logarithmic image processing model. The proposed algorithm combines the flexibility of the order-statistic soft morphological operations and the characteristic of the parameterized symmetric logarithmic image processing model which establishes a parameterized symmetric structure processing part of the image, which can suppress speckle noise while protecting the texture information on the image. In order to validate the despecking performance of the proposed algorithm, we compare the effect of the filter with some of the existing filtering algorithms, and use some of the image evaluation parameters of the suppress speckle noise image to evaluate the performance of the SMPSLIP filtering algorithm. Experimental results show the effectiveness of this algorithm.     

MIMO radar waveform design in the presence of clutter and colored noise

The existing MIMO radar waveform design methods only deal with the optimization of radar waveform with the presence of clutter or colored noise, and unfortunately can not get the optimal waveform with the scenario when the clutter and colored noise coexist, which is more realistic in practical applications. To address this problem, a novel MIMO radar waveform design method based on mutual information in the presence of clutter and colored noise is proposed. The proposed scheme considers the influence of the target's response, clutter and colored noise on the optimization of the radar waveform. The mathematical expression for the transmit waveform matrix is achieved by theoretical derivation. What is more important, an optimal pairing of the eigenvectors of the target, clutter and colored noise is given and the power allocation for each antenna is optimized by the water-filling method. Simulation results show that when the total transmit power is 10dB, the proposed method's MI is 8bit and 4bit more than that of the general water-filling method and the method which only considers the pairing of the target's response and noise, respectively.     

采用4-WFRFT和人工噪声的变换域通信物理层安全传输

为了提高变换域通信(TDCS)信号的物理层安全性,提出了一种基于4项加权分数阶傅里叶变换(4-WFRFT)和人工噪声的TDCS信号加密方式。首先利用4-WFRFT代替传统TDCS中的DFT/IDFT,改变了TDCS信号的空间分布,在保持原系统复杂度的同时增加了TDCS信号的抗截获性,在此基础上使用人工噪声进一步增强系统的安全性,最后推导了非法用户理论误码率以及系统保密容量。仿真结果表明,无论是全频谱或是频谱失配情况下,采用当参数 在[0,0.8)或(1.7,4]的范围内时,窃听者误码率始终保持在0.5,无法正确解调发送信号,同时系统保密容量也为正数,有效保证了信息的安全传输。     

自适应噪声谱估计抵消技术及其应用

为扩大虚拟暗室EMI(electromagnetic interference,电磁干扰)测试系统的应用范围,提高系统测量精度,改善其在复杂环境下的测试效果,借助自适应滤波及维纳滤波理论对基于传统自适应噪声抵消模型建立的测试系统进行分析,传统测试系统的参考通道存在的设备辐射分量制约了系统应用范围,从而不能实现任意信噪比环境下的高精度测量.同时,提出基于谱估计的自适应噪声抵消模型,该模型建立的虚拟暗室系统通过对测试系统主通道信号进行谱估计,得到设备辐射信号及噪声信号的功率谱密度,并根据该功率谱密度对参考通道信号进行针对性抑制,以滤除参考通道辐射信号分量,从而提高测试系统的适用性及精度.仿真实验表明:该方法在高、低信噪比环境下均能准确地提取设备辐射信号并准确复现受试设备的辐射信号,提高了虚拟暗室系统对环境噪声的抑制能力,增强了虚拟暗室系统的环境适应性.