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2701.高速网络入侵检测系统中包头解析方法
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
针对高速网络传输速度快、协议配置灵活的特点,提出了一种利用硬件进行包头解析的方法.该方法基于有限状态机技术设计四总线框架,可灵活配置多种协议解析模块,解决夹层协议嵌套问题；采用流水线技术优化模块状态迁移任务,使其能够在单时钟周期内完成数据解析与状态管理,提高了包头解析性能.该方法保证了高速网络入侵检测系统的包头解析性能和对可嵌套夹层协议的支持,经过FPGA中综合、布线及静态时序分析,验证该方法具有处理能力强、占用资源少的特点.
关键词：高速网络；FPGA；包头解析；可嵌套夹层协议
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2702.基于等效成像模型的立体测绘相机成像信噪比分析
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
为了评价立体测绘相机的成像质量和辐射性能,对相机成像信噪比特性进行了研究.通过对成像电路信号转换过程及各种噪声影响进行分析,建立了相机成像电路等效成像模型；根据立体测绘相机成像电路的工作状态对成像电路的输出信号、增益及各种噪声进行分析；利用相机的工程参数对立体测绘相机成像信噪比进行了分析计算；并对立体测绘相机进行实验室辐射定标测试.计算结果表明相机在4.33 W·m-2·sr-1、12.47 W·m-2·sr-1和40.41 W·m-2·sr-1这3种辐亮度条件下相机成像信噪比分别达到68倍、134倍和245倍.计算结果与实验结果最大相差4.4％,小于实验室绝对辐射定标精度7％.分析结果表明成像电路等效输出模型和成像信噪比计算方法是完全正确的,可以应用于立体测绘相机成像质量评价.
关键词：等效成像模型；立体测绘相机；成像信噪比
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2703.WSNs节点定位不适定性的诊断与克服
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
节点定位技术是无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)应用中重要的支撑技术之一.在WSNs节点定位中,可以通过接收信号强度指示信息计算出节点间的距离,根据节点之间的几何关系利用最小二乘估计(least square estimate,LSE)求解待定节点的坐标.但在实验和应用过程中发现,当采用不同空间位置的参考节点进行定位时,有时会出现定位误差的巨大变化.对这种现象进行了研究,发现节点定位中存在一定的不适定性,表现为定位结果受测距误差影响较大,定位结果不稳定.分析了不适定性产生的原因和机理,提出WSNs节点定位时首先需要进行不适定性诊断,通过条件数法诊断不适定性和评估不适定性程度,对于适定的情况,仍然采用LSE法进行定位,对于不适定的情况,引入岭估计法用于克服节点定位中的不适定性.实验结果表明,岭估计有效克服了节点定位的不适定性,可将不适定情况下的三维定位误差减小至3 m左右,提高了定位结果的稳定性.
关键词：无线传感器网络；节点定位；不适定性问题；条件数；岭估计
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2704.大量程柔性铰六维力传感器静态解耦的研究
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
为提高大量程六维力传感器的测量精度,提出了一种新型的六维力传感器非线性静态解耦方法,该方法结合混合递阶遗传算法和小波神经网络的优点,采用递阶遗传算法与最小二乘法分别对小波神经网络隐层结构参数以及输出层权值进行优化,再将优化后的小波神经网络模型用于六维力传感器非线性解耦.建立了基于混合递阶遗传算法和优化小波神经网络的六维力传感器非线性解耦模型,设计了基于混合递阶遗传算法的小波神经网络结构及参数优化算法,给出了六维力传感器非线性解耦的具体实现流程.以最新研制的6-UPUR大量程柔性铰六维力传感器为对象进行实验,结果表明,采用该方法六维力传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.25％和2.59％,比采用BP和RBF神经网络方法的测量精度高.
关键词：六维力传感器；大量程；静态解耦；混合递阶遗传算法；小波神经网络
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2705.基于树型贝叶斯网络的场景分类引擎训练算法
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
贝叶斯网络在场景分类统计模型设计中得到广泛的应用.但现有的大部分贝叶斯网络场景分类引擎没有能够充分利用贝叶斯网络丰富的知识表现能力和有效的自动学习能力.首先提出了一种灵活的树型贝叶斯网络分类引擎,用于场景分类模型的设计.然后,以条件对数似然评价为标准研究这种模型的自动学习方法,通过对分类器等价类的研究,证明了树型贝叶斯网络分类引擎自动训练过程可以忽略网络中边的方向,并提出了一个不需要对边重定向的学习算法.由于通常的场景图像编码维度较高,省略了边的重定向过程能够有效地减少模型的训练时间.实验结果验证了所提算法的平均训练时间在基准场景图像库上比传统算法的减少23.32％.
关键词：机器学习；模式识别；计算机视觉；场景分类；贝叶斯网络；网络结构学习
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2706.基于EMD与响度的有源噪声控制系统
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
为了提高有源噪声控制系统的降噪效果,提出了基于经验模态分解( empirical mode decomposition,EMD)和响度的控制系统.该系统首先采用EMD方法对噪声源进行自适应分解,并对分解后的各个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量的响度进行计算,然后根据各个分量的响度大小进行残差滤波器的设计.与基于A计权曲线设计的残差滤波器相比,该方法所设计滤波器能更好地抑制响度较小的信号频率成分.对有源噪声控制系统的降噪效果进行了仿真,结果表明,所提出的控制系统比传统滤波-X LMS(filtered-X least mean square)方法和采用基于A计权残差滤波器的系统降噪效果更好.
关键词：经验模态分解；响度；有源噪声控制；固有模态函数
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2707.无线传感器网络低功耗穿级采样算法
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
提出了一种对于无线传感器网络中的应用层数据进行非周期性穿级采样算法；该算法着重考虑在满足误差容限的基础上,有效降低数据的发送次数,以达到降低能耗的目的.运用Markov链权衡数据率和丢包率,以确定对信号区间进行层级划分的门限区间；以此为基础,对信号区间可分配为以均匀分布和以u-law算法实现的非均匀分布的层级.考虑丢包对于穿级采样的影响,提出了穿级采样中丢失数据的有限恢复算法.通过变电站带电场景对于3组共45个节点的物理测试,分析了穿级采样算法的可靠性和能耗,验证了该种采样算法的可用性.
关键词：无线传感器网络；穿级采样；Markov链；u-law解码算法；数据恢复
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2708.改进恒模盲均衡在医学CT图像盲恢复中的应用
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
利用图像退化与信号码间干扰产生之间的相似性,将盲均衡算法应用于医学CT( computer tomography)图像的盲恢复中.提出一种基于降维处理的分数低阶恒模盲均衡算法,算法利用线性变换将图像恢复过程等效为一维盲均衡运算,建立了降维处理的医学CT图像盲均衡恒模代价函数,算法权向量的更新中引入了代价函数的二阶Hessian矩阵,从而提高了算法的收敛速度,改善了恒模算法性能.仿真结果验证了算法的有效性,新算法改善了峰值信噪比和恢复效果,提高了运算效率.
关键词：盲均衡；恒模算法；CT图像；分数低阶统计量；代价函数
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2709.基于压缩感知理论的MEMS陀螺仪信号降噪研究
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
通过分析传统小波阈值滤波的局限性,将基于压缩感知的小波滤波方法应用于低精度MEMS( micro electro mechanical system)陀螺仪信号降噪中,并与小波阈值滤波方法进行了实验对比,实验结果表明:基于压缩感知的小波滤波方法可以有效地去除MEMS陀螺仪输出信号中的噪声,并且在压缩比较大时基于压缩感知的滤波方法去噪效果优于小波阈值滤波方法,改善了低精度MEMS陀螺仪零偏稳定性,为工程中解决低精度MEMS陀螺仪降噪问题提供了新思路.
关键词：MEMS陀螺仪；小波滤波；压缩感知；信号噪声
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2710.基于相关自适应器的EM-MWD信号检测系统设计
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
经EM-MWD( electromagnetic method measurement while drilling)电磁通道传输至地表的信号很微弱并且极易受到白噪声、奇异噪声、工频噪声及其谐波等干扰,导致信号特征参数提取的准确度降低,为了解决这一难题,通过对电磁波传输信道的研究,根据接收初始信号强度以及自适应检测和相关检测的特点,研究并设计了相关自适应器,并基于此设计了电磁随钻地表信号检测系统.然后用Hilbert变换求信号包络,完成了数据拟合和残差分析,并计算了信噪比、均方根误差和误码率,最后做了实验.仿真和实验结果表明,利用该检测系统,能够提高信号特征参数的准确度,达到有效降噪目的,对后续分析和研究提供了保证.
关键词：传输特性；相关自适应器；检测系统；Hilbert变换
027-87841330