为充分利用现有无线电频谱资源, 研究了基于正交频分复用的认知无线电系统, 以填充和下垫联合方式进行分配资源的问题, 提出了新的子载波分配算法和最优功率分配算法。该算法在保证总功率和每个子载波所受干扰在一定阈值内的前提下, 采用最优功率分配算法最大化次用户传输速率。同时, 为降低算法的复杂度, 将置零子载波功率算法应用到资源分配中。最后, 基于Worst-case 方法, 对次用户和主用户间的信道不确定性进行鲁棒性分析。仿真结果表明, 在相同条件下, 该资源分配最优算法和次优算法都优于单独的填充式或下垫式资源分配算法。

为有效提取地震信号同相轴信息, 解决以哈密特-高斯函数(HGFs: Hemite-Gauss Functions)为核函数的方向可控滤波器因无方向性而导致同相轴被降频的问题, 引入以拉伸哈密特-高斯函数(EHGFs: Elongated Hemite-Gauss Functions)为核的方向可控滤波去噪方法。该方法考虑有效信号与随机噪声在方向性上的差异,
通过近似拟合方法构造EHGFs 方向可控滤波器, 借助EHGFs 具有明确的方向性, 滤波时沿着轴向进行滤波,提高线性度, 减少平滑作用, 取得方向滤波数据后再根据数据局部数字特征进行数据重组, 达到去噪效果。实验结果表明, 该方法具有明显压制随机噪声、恢复有效信号的效果。

摘要: 为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取, 并对ST 段分类, 提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST 分类算法。首先对信号进行预处理, 完成噪声消除, QRS 波群检测和提取特征值; 然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差, 并结合使用SVM(Support Vector Machine)对ST段进行分类。Matlab 仿真结果表
明, 小波去噪效果明显,ST 段未出现失真现象, 特征点提取完整。经MIT鄄BIT 数据库验证, 分类结果显示交叉验证准确率平均值为80. 70%, 训练准确率平均值为91. 83%, 测试准确率平均值为74. 28%。

为提取地震资料中的有效信息, 了解环境噪声的性质和产生机制, 提出了一种陆地地震勘探环境噪声的混沌建模方法。该类环境噪声具有混沌性出发, 采用经典混沌杜芬(Duffing)系统对中国林带测区的环境噪声进行建模。根据Duffing 系统的非线性特征, 采用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)算法对系统参数进行求解,并对模拟噪声记录与实际环境噪声从时域波形, 相态图, 频谱图以及李雅谱诺夫(Lyapunov)指数等方面进行对比分析。结果表明, 模拟噪声记录可保持实际环境噪声的混沌性, 且在时域波形, 相态图和频谱图上拟合较好。利用此模型获得的替代数据更加接近实际噪声, 从而为压制环境噪声提供新对策, 为复杂环境下的地震勘探提供理论支持。

为了通过心电监护完成对多种生理信号的检测, 降低监护设备的复杂性, 根据呼吸运动对心电信号的影响, 提出一种由心电信号提取呼吸信息(EDR: ECG-Derived Respiratory Signal) 的算法。首先, 根据Pan&Tompkins 算法从心电信号中提取R 波; 然后使用自然三次样条插值算法对心电信号的基线进行估计, 去除基线漂移, 得到干净的心电信号; 最后获取干净的心电信号R 波, 利用自然样条插值算法得到R 波幅值调制信号, 提取出呼吸信息。通过Matlab 软件对该算法进行验证, 并进行相关的分析比较。仿真结果表明, 该算法能从心电信号里提取呼吸信息。通过与数据库中同时记录的呼吸数据进行比对, 证实了算法的有效性。

为解决交通拥堵问题, 设计并实现了一套具有实时、便捷、低成本、高精度、低误差的智能交通系统(ITS: Intelligent Transport System)。该系统由道路上架设的摄像头采集实时交通图像为主要研究对象, 在嵌入式Linux 系统下, 采用开源计算机视觉库(OpenCV)对车辆变道的行为信息进行统计计算, 并将完整程序移植到ARM11 微处理器上实现该算法。实验结果表明, 该系统的实时性好、统计结果准确; 系统工作稳定, 数据传输准确, 有效地避免了外界干扰, 具有较强的实用性。

为减小频谱泄漏对谱分析的影响, 将传统离散傅里叶变换(DFT: Discrete Fourier Transform)的方法和运算从经典的一维频谱扩展到二维时频谱, 在此基础上对简谐信号存在能量泄漏的频谱中任意频率成分的幅值与时域信号截断长度的关系(时谱)进行实验研究, 从而提出一种信号的时谱描述方法。实验结果表明, 在频谱泄漏条件下任意频率成分的幅值随时域信号截断长度的变化遵从sinc 函数, 基于这种关系可完成简谐信号任意截断条件下的频谱构造, 实现零误差幅值谱构成, 得到非整周期截断时DFT 幅值谱误差与信号中所含周期数的关系服从指数规律, 且当信号长度是周期的10 倍时, DFT 频谱产生的标准差约为0. 001。

为解决个体动态为一阶积分器的多智能体网络的有限时间聚集控制问题, 提出基于势能函数的控制方案。依据状态信息采用势能函数法设计了分布式非线性非光滑控制协议。基于微分包含、广义梯度和集值李导数的定义以及非光滑分析中不变集原理, 进行了有限时间稳定性分析, 给出网络可实现有限时间聚集控制的充分条件。最后通过仿真验证了理论方案的有效性。

为保持系统在执行器失效故障时仍具有较高的可靠性以及所期望的动态特性, 针对一类基于T鄄S 模糊模型的非线性不确定时滞网络控制系统(NCSs: Networked Control Systems), 进行了鲁棒H肄容错控制问题研究。在考虑带有量化误差的非理想网络环境下, 应用并行分配补偿(PDC: Parallel Distributed Compensation)算法, 建立闭环系统的全局模糊模型; 通过构造时滞依赖的Lyapunov 函数, 采用Jensen 不等式以及引入自由权矩阵, 得到闭环系统鲁棒H肄容错控制器的存在条件, 并将控制器的设计转化为求解一组线性矩阵不等式的凸优化问题。仿真算例表明了该方法的有效性。

为提高车辆横摆稳定预测控制器的实时性, 采用现场可编程门阵列(FPGA: Field Programmable Gate Array)设计实现了该预测控制器, 并采用基于罚函数的粒子群算法预测控制二次规划问题的求解。同时通过FPGA 进行并行运算, 以减少运算时间。为了验证控制器的有效性, 以车辆动力学软件veDYNA 中的车辆模型为被控对象, 以FPGA 为控制器的硬件实现平台进行了实时实验。实验结果表明, 基于FPGA 实现的预测控制器能很好地满足车辆横摆稳定控制的实时性要求, 为控制器的实车实验奠定了实践基础。

为获得舵面操纵、高度和质量变化引起的非线性动力学特性的变化情况, 基于连续算法分别求取舵面、高度和质量与各个状态量所组成的平衡面。根据所求平衡面, 基于岔理论对高超声速飞行器全局稳定性进行分析研究。分析结果表明, 相较于传统的基于线性化方法对高超声速飞行器的稳定性所进行的研究, 分岔理论能更全面地揭示高超声速飞行器的动力学本质特性, 为气动布局设计和优化, 以及飞行控制律设计提供有力的支撑。

群智感知网络由于能很好地解决大规模感知网络中部署维护成本高这个关键难题, 近年来成为物联网研究的热点。笔者主要对群智感知网络的最新研究现状进行综述。阐述了群智感知网络的基本定义、起源和架构, 分析了其特点以及与传统感知网络的区别与联系; 分别从环境感知、公共基础设施感知以及社会感知3 方面对群智感知网络的研究现状进行总结; 分析和指出了群智感知网络未来3 个重要的研究方向和挑战, 为深入研究提供参考和借鉴。

针对目前血压测量主要以间歇式为主, 且难以摆脱充气袖带束缚的问题, 在脉搏波特征参数法测量血压的基础上, 提出基于SVM(Support Vector Machine)回归的连续血压测量方法。以脉搏波为主要研究对象, 提取脉搏波相关特征点, 并对其进行周期分割, 得到脉搏波时域特征, 寻找动脉血压和脉搏波时域特征之间的关系, 建立连续血压回归模型。实验结果表明, 该方法可以很好地对每一心拍的血压值进行连续测量, 且测量结果符合美国医疗器械促进学会(AAMI: Association for the Advancement of Medical Instrumentation)推荐的标准,平均误差不超过0. 67 kPa、标准差不超过1. 07 kPa。

为提高电子稳像技术中运动矢量估计的准确性, 采用基于兴趣区的特征点匹配进行运动矢量估计。该算法选取图像的兴趣区(ROI: Region of Interest)进行Harris 的特征点检测, 将ROI 内的特征点稀疏化, 利用SAD 准则在相邻帧的特征窗内寻找匹配点对和距离准则剔除误匹配点进行逐帧运动补偿。实验结果验证了该算法的有效性。

为满足低成本实现高速、高精度模数转换器(ADC: Analog鄄to鄄Digital Converter)的要求, 提出了一种以低位数ADC 实现高位数ADC 的方法。该方法采用单片机比较器作为1 位ADC, 在被测信号上叠加一个扰动信号, 经过多次模数转换并累加, 达到多位高精度ADC 的效果。实验结果验证了该设计电路的合理性和正确性,实现了低成本ADC 在高精度测量中的应用。

为评价OVERHAUSER 磁力仪的综合性能, 同时为质子磁力仪的研发提供理论指导, 研究了灵敏度在时域和频域的表征方法, 并在理论上证明了两种表征方法本质上的一致性; 分析了采样率对灵敏度的影响; 设计实验标定了JPM鄄2 型质子磁力仪的灵敏度。实验结果表明, JPM鄄2 型质子磁力仪灵敏度时域表征为0. 18 nT,频域表征为0. 32 nT/ Hz@0. 1 Hz, 得到了测量数据日变分量、噪声分量的频域分布图。

为解决人体动作识别中由于特征描述子的维数过高, 无法表征目标变化的本质运动变化信息的问题,给出了核主成分分析(KPCA: Kernel Principal Component Analysis)对局部运动模式描述子(LMP: Local Motion Pattern)降维方法。首先利用LMP 描述子对人体运动目标进行描述, 然后利用KPCA 算法对局部运动模式特征
描述子进行处理, 获取新的特征描述方式。通过MATLAB 仿真, 与Cuboids+SVM 和LMP+SR 两种算法对比结果表明, 基于LMP鄄KPCA 的人体动作识别, 特征描述子维数明显降低, 可以表征人体运动目标变化关键信息,识别率比Cuboids+SVM 算法提高1. 1%, 比LMP+SR 提高1%。

针对用人眼检测铝型材表面喷涂质量效率低且容易疲劳的问题, 提出了基于数学形态学颗粒分析和改进后的模糊核聚类的图像检测方案。对铝型材表面喷涂的图像进行形态学颗粒分析, 利用数学形态学的并行结构特性通过核函数在特征空间中进行模糊核聚类, 从而达到质量检测的目的。实验结果表明, 该方法收敛速度达到18. 4 s, 分类准确率达到91. 6%, 在整体性能上超过传统的聚类方法, 并具有较强的鲁棒性。

为从复杂的实际应用环境中分割DataMatrix 码图像, 提高解码准确率与速度, 采用互相关图像匹配算法进行条码的初定位, 并利用“金字塔分层冶思想降低其运算量。利用改进后的Hough 变换对定位后的图像进行“L冶边界线段坐标的精确测定, 从而完成解码前的准备工作。整个算法及解码流程在ARM9 内核的S3C2440 芯
片搭载Linux 系统下进行, 结果显示, 采用该算法流程的扫码终端能使解码精度从85% 提升至近100%, 并且可将平均解码时间由2. 3 s 缩减在500 ms 以内, 可满足实际解码需要。

为解决独居老人日常生活的监护问题, 提出一种基于时间序列分析与模糊模式识别的独居老人活动量研究方法。该方法将独居老人的日常活动量作为对独居老人生活状况监测的有效指标, 并利用时间序列分析对活动量时间序列建立预测模型, 利用模糊模式识别法鉴别活动量监测值与活动量预测值之间的差距, 当两者之间的差距超过正常范围时, 将预警信息反映给老人的监护人, 以便监护人对老人的生活状态是否异常予以关注。实验结果表明, 该方法对老人异常状态的识别准确率为96. 97%。从而为老人生活状况的研究提供了一种新的方法和途径。

为降低微电网发电侧运行成本, 同时优化微电网需求侧用户的用电体验, 建立了将需求侧管理(DSM:Demand Side Management)纳入微电网经济优化的模型。该模型包括一个光伏发电装置, 两个柴油发电机和一个蓄电池, 需求侧用户根据动态定价机制作出响应并对负荷进行转移, 以节省电费。将用户感到的不便与负荷转移时间建立联系, 运用遗传算法同时优化发电侧经济性和需求侧用户体验。仿真结果表明, 实施DSM 后,发电成本显著降低, 用户获得了一定的经济效益。

为有效对视频数据进行降维并去除特征集合中的冗余信息, 以提高异常事件的检测效率, 从特征提取和选择的角度提出了融合特征区分度和相关性的视频异常事件检测方法。利用视频数据的时空邻域信息进行特征提取。通过分析特征的判别力和相关性进行特征选择, 从而去除特征集合中的冗余信息, 提高异常事件检测的效率和准确性。实验结果表明, 该方法的检测准确率都优于其他传统方法, 能有效地对场景中发生异常事件的区域进行准确定位。

为揭示我国股票市场的分形特征, 利用经验模态分解及重标极差分析法(R/ S: Rescaled Range Analysis)探究中国股票市场的特征, 利用经验模态分解方法对沪深300 指数的收盘价格对数收益率进行分析, 并采用分形理论中的R/ S 分析法对固有模态函数进行实证研究, 以揭示我国股票市场的分形特征。实验结果表明,我国股票市场具有显著的自相似性, 分解后的收益率序列是有偏的随机游走过程。