压缩感知理论在蝗灾监测中的应用

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非洲蝗虫灾害给当地农作物带来了巨大的损害,为了实时监测蝗虫迁徙动向和蝗虫变异状态,提出一种改进的压缩采样匹配追踪(uCoSaMP)蝗虫图像重构算法.针对观测矩阵性能不佳的现状,通过构造新观测矩阵,有效提高观测值的重构潜能.在原子选择阶段,利用修正因子自适应地修正残差与观测矩阵各列的相关性,提高候选集的正确率;在原子剔除阶段,细分为两步:第一步采用最小二乘法将候选集尺寸缩小到两倍稀疏度大小,第二步利用信号和残差的加权值获得支撑集;根据残差二范数和阈值的大小设置迭代停止条件;以近景和远景蝗虫图像为仿真对象分别进行实验,结果表明:改进算法在主观和客观方面均具有更优的重构性能,峰值信噪比(PSNR)最大提高了10%.
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应用神经网络算法对环境状况进行研究是当前计算科学的热点.对于生态环境的预测方法而言,目前传统依靠单变量控制的方法不能满足受多因素影响的环境系统预测要求.根据多变量预测模式改进长短期记忆(LSTM)循环神经网络LSTM模型,通过增加窥视孔的方式,提出相空间(PS)-LSTM预测模型.选取流域生态系统中重金属污染物作为预测对象,结合温度、日径流等因素共同构建多元混沌相空间,较为真实地还原出流域环境重金属含量实际状态.最后,应用PS-LSTM模型对其进行预测.实验结果表明:改进后的模型能提高类似流域复杂生态系统
人的语音具有一定的上下文相关性,传统语音识别模型对历史信息记忆能力不足,无法充分学习语音序列的相关性.根据人对机器人控制的语音特点,设计了一种基于双向长短时记忆(Bi-LSTM)网络的控制机器人的语音识别模型,并在自己制作的语音库中训练,优化了模型参数.实验结果表明:远端控制命令通过语音识别模型转化为控制命令,传送到机器人的人际交互系统,较好地完成了人对机器人发出的运动控制、状态反馈和环境监测的任务,控制机器人命令语音识别的准确率达到80%以上.
为解决电容式微机械超声换能器(CMUT)声发射能力弱、输出声压低的问题,根据CMUT工作原理与阻抗匹配理论设计了匹配电路.在此基础上,测试阻抗匹配前后CMUT的轴向声场与辐射声场指向性.测试结果表明:在相同测试距离或偏转角度时,阻抗匹配后的CMUT输出声压明显提升,且不会影响CMUT的声场特性.通过实验验证与对比分析,该阻抗匹配电路有效改变CMUT的阻抗特性,提升声发射能力,为CMUT的实际应用提供解决方案.
通过掺杂提高材料磁导率在磁场中的稳定性,对比得到掺杂Nb5+时效果较好;分析材料参数与电感性能之间变化关系,得到材料性能随电流变化影响电感性能的关键因素之一,是电流变化引起外加磁场变化使得材料磁导率随之变化;基于以上所得,采用掺杂Nb5+的铁氧体作为基板,再从结构设计方面降低磁场对材料性能的影响,最终制备得到0805型电感,额定电流为1.4 A.
目前四旋翼无人机(UAV)大多采用比例—积分—微分(PID)控制器,但四旋翼控制器比较多且PID参数整定比较困难.针对这一问题采用极值搜索(ES)与PID相结合的方法对四旋翼的姿态进行控制.在分析四旋翼的数学模型及其姿态控制方法的基础上,设计了ES-PID控制器,并在MATLAB中进行了仿真验证.结果表明:极值搜索算法对PID控制器具有很好的参数整定效果,ES-PID对四旋翼控制具有更好的动态性和稳定性.
针对宽带、轻小化和易集成的需求,提出一种基于多层板结构的3 dB 90°电桥,包括上、中、下3块PCB、4层金属和2层半固化片,输入端口、隔离端口、直通端口、耦合端口4个端口通过导电通孔集成在同一个平面.仿真结果表明:在800 MHz~6 GHz频段内,承受功率在300 W以上(仿真数值在800 W以上),端口驻波比小于1.35,隔离度大于18.5 dB,背靠背实测单边插入损耗小于等于1 dB,满足功率放大器两路合成的使用需求.
针对复杂场景如旋转变化、快速移动、尺度变化、遮挡等问题,提出了融合深度特征的通道可靠性目标跟踪算法.首先,提取方向梯度直方图(HOG)特征、颜色通道(CN)特征和灰度(Gray)特征,并将三种特征通道串联.然后,使用VGG—19网络进行深度特征提取,分别提取Conv4—4层和Conv5—4层的深度特征,独立训练每种通道特征的相关滤波器,根据可靠性系数进行响应图自适应通道可靠性加权融合.同时,提出了以主旁瓣比(PSR)和响应图的有效局部最大数量(NELM)为指标的模型更新策略.在OTB—100数据集进行实验
针对粒子滤波对电动汽车锂电池荷电状态(SOC)估算误差大的问题,在建立二阶RC等效电路模型并利用脉冲放电实现电池参数辨识的基础上,采用了改进的无迹粒子滤波(IUPF)算法.该算法利用无迹卡尔曼在粒子滤波中生成重要的概率密度函数,然后在重采样阶段通过设置粒子阈值选择最优粒子,并用正则化粒子滤波改善了粒子退化问题.分别在恒流放电状态和动态应力测试(DST)下对该算法进行验证,实验结果表明:锂电池SOC估算最大误差为1.86%,提高了锂电池SOC估算精度,为电动汽车锂电池管理系统准确在线估计提供有效依据.
无线传感器网络(WSNs)中现有的具有隐私保护的数据聚合方法并无法满足安全性和节能性的需求.针对WSNs中数据安全聚合问题,提出了一种基于同态加密和聚合签名技术的数据安全聚合方法.经实验分析结果表明:所提方法能够有效降低传感器的计算和通信开销,同时也能保证数据的机密性和完整性.
针对室外光照条件易变场景下,传统回环检测算法容易产生感知变异,进而导致回环召回率降低的问题,结合可在线删增视觉词的词袋模型,提出了一种适用于光照易变场景的回环检测方法.首先提出一种基于信息熵的图像曝光检测算法,然后利用基于曝光区域的自适应直方图均衡化对图像进行预处理,使图像整体恢复更多细节,从而提高算法在复杂环境下的鲁棒性.经实验验证,该方法能在光照易变场景下稳定运行,在New College室外场景数据集测试中,算法满足实时性的同时召回率比iBoW-LCD提高8.6%.