在考虑大气湍流效应、气象条件和孔径平均效应的条件下,对星地下行链路中基于等比合并算法的多孔径相干光接收机的性能进行研究,推导了其误码率(BER)分析模型,并基于该模型分析了各种湍流强度、气象条件和孔径大小对接收机灵敏度的影响。研究结果对于实际应用具有很好的指导意义。

网络功能虚拟化技术能有效地降低网络投资成本,且能够提高网络服务的灵活性。而虚拟网络功能配置是网络功能虚拟化中需要解决的一个关键问题。为解决弹性光网络中虚拟网络功能服务链的选路和虚拟网络功能配置问题,建立了一个以网络中最大占用频隙号、网络中占用频隙数,以及配置的虚拟网络功能数目最小化为目标的全局约束优化模型。将虚拟网络功能划分为具有依赖关系的虚拟网络功能和不相互依赖的虚拟网络功能两种类型。为高效地求解所建立的模型,设计了具有高效编码方法、交叉算子,以及变异算子的遗传算法。在不同的网络拓扑和参数下进行了仿真实验,实验结果表明所设计的算法能够得到比对比算法更优的虚拟网络功能服务链的选路方案和虚拟网络功能配置方案。

针对可见光通信系统中的LED非线性失真效应,提出基于对称恢复的非对称限幅光正交频分复用(ACO-OFDM)接收机。利用ACO-OFDM的对称恢复特性,可以在时域实现奇数和偶数子信道之间的频谱分集。理论与实验证明,该方案在高非线性的可见光通信系统上实施效果良好。仿真结果证明了所使用的分集合并方案优于传统的ACO-OFDM方法。此外发现,增加调制指数导致较为显著的非线性时,该方案能够呈现出更好的性能。

使用基于深度学习的端到端去模糊方法,将模糊图像编码后再解码成高清图像。针对编码过程中网络模型存在提取特征信息不足,导致重建的去模糊图像质量下降的问题,提出两种网络结构改进方法:在自编码网络中添加密集网络结构以提高网络提取特征信息的能力;引入多尺度感受野结构,该结构由4个尺度的平均池化层和上采样层组成,从而提取更多输入图像的上下文特征信息。在GOPRO数据集和Kohler数据集,两种网络改进方法均取得了较好的图像重建效果。

当前的直线段检测算法均针对灰度图像设计和实现,在处理彩色图像时会抛弃其色彩信息,不利于获取高质量检测结果。为此,提出了一种针对彩色图像的直线段检测算法。对三个色彩通道分别应用DiZenzo算子计算出其梯度矢量,并基于平均梯度强度和方向提取出图像中的边缘;再对边缘线段上的像素点进行跟踪、链接或分裂,以生成候选的直线段。最后,基于候选直线段上各点的梯度信息,利用Helmholtz准则排除由噪声形成的虚假直线段,从而得到最终的直线段集合。实验结果表明,与现有算法相比,新算法充分应用了图像的色彩信息,显著提高了直线段检测的性能,在York城市图像数据库上可将当前算法的最高精确率从0.2207提升为0.2687,并获得了更高的F-得分。

针对具有复杂背景干扰和立体结构的陶瓷瓦表面裂纹缺陷,提出基于滑动滤波和自动区域生长的方法对陶瓷瓦表面裂纹进行提取。首先对采集图像进行预处理,并将图像分割为瓦头和纹理两个区域;然后用自定义滑动滤波法对瓦头区域的裂纹缺陷进行检测,用自动区域生长方法检测纹理区域的裂纹;最后用形态学运算去除杂散干扰点,提取裂纹的特征参数。实验结果表明,本文方法可有效去除复杂背景干扰,能提取出立体结构的陶瓷瓦表面裂纹。

PointNet是三维点云分类中具有代表性的研究成果,该模型开创性地利用深度学习模型对点云进行分类,取得了较好的效果。但是PointNet模型只考虑点云的全局特征而忽略每个点的局部信息,为弥补这个缺陷,提出基于图卷积网络的点云分类模型。在PointNet模型中插入一个kNN graph层,通过在点云空间构造k近邻图,利用图结构有效地获取点云的局部信息,从而提高整体点云分类准确率。分类实验在ModelNet40数据集上进行,对比不同近邻值k对输出精度的影响,结果表明在k取20时,分类准确率最高,达到了93.2%,比PointNet高4.0%。

针对目前遥感图像拼接算法有效匹配率低、拼接融合误差大的问题,对遥感图像拼接算法的匹配及融合拼接过程等进行研究。利用引导滤波器预处理图像,在快速高效的加速稳健特征(SURF)算法和低误差双向互选择匹配策略的基础上,采用随机一致性算法对匹配特征点进行进一步提纯;使用单应性转换矩阵计算图像间的相对位置关系,在拼接与融合阶段,根据韦伯定律和植物生长函数修改图像融合算法;采用S型非线性融合策略完成图像融合拼接。仿真结果表明,本文方法的匹配正确率提升了约1.01%~3.42%,图像融合拼接结果图的平均梯度提升了约84.86%~146.26%,信息熵提升了约0.77%~2.22%。在实现高效、低误差遥感图像匹配的基础上,本文方法提升了拼接质量、效率以及融合算法的稳健性。

针对当前金属零件破损处识别研究中自动化程度和识别精度较低等问题,提出一种结合信息熵与低秩张量的金属破损处检测算法。首先,运用差值法、中值滤波和傅里叶滤波等方法对图像进行去噪处理;其次,根据金属零件破损处与其邻域明显的差异性,采用信息熵边缘检测法获取边缘信息;最后,运用低秩张量分析差熵和权差熵矩阵以提取破损处,并与其他算法的结果进行对比分析。实验结果表明,本文算法能够有效并快速地识别金属破损处,检测结果噪声点较少,且该算法的有效精度高于80%,优于传统算法且具有较好的稳健性。

针对高光谱图像在获取过程中存在多种不同程度退化的问题,提出一种基于张量截断核范数和空谱全变差正则化模型,实现了高光谱图像的超分辨重构。首先分析高光谱图像的两种先验信息:空谱低秩先验和空谱稀疏先验;利用空谱低秩先验建立基于张量截断核范数的低秩约束模型,实现对秩函数的准确逼近;利用空谱稀疏先验建立空谱全变差正则化模型,有效地保持图像的边缘信息;最后结合两种模型的优势,建立基于张量截断核范数和空谱全变差正则化的高光谱图像重构模型。实验结果表明新模型提高了视觉质量,与目前最新的超分辨率重构模型相比,本文方法的平均峰值信噪比提高了0.8 dB。新模型充分利用高光谱图像的空间和光谱稀疏低秩先验,针对模糊化和下采样后的高光谱图像,能够有效实现高光谱数据的超分辨率重构。

若感兴趣区域具有分片光滑或多项式特征,则可通过全变分(TV)最小化进行精确内重建。目标函数TV最小化过程可通过梯度下降法以其负梯度方向为搜索方向,经过多次迭代优化实现。为提高TV最小化重建的效率,提出一种天牛须搜索(BAS)和梯度下降相结合的寻求最优解方向的方法。在TV最小化过程中根据生成的随机数和阈值选择梯度下降方向或由个体“左右须”检测到的最优解方向进行迭代。仿真实验和实际实验结果表明,本文算法收敛速度较快,重建效果更好。

为使立体图像在3D显示时有更好的立体视觉效果和舒适度,提出一种针对立体图像水平视差的自适应调整方法来提高立体显示效果。通过特征点匹配获取拍摄场景的深度分布信息,提取最大深度和最小深度,结合当前的基线以及人眼可接受的最大视差和最小视差重新调整基线,直到获取合适的基线,从而保证拍摄场景在舒适立体成像区内成像。所提方法不会引起任何立体图像失真。为验证该方法对视差的控制效果,设计并完成了相应的实验。实验结果表明,该方法能够自适应调整视差,实现强烈的立体视觉效果。

针对扩张型Benes光交换芯片在未满配置情形下的问题,提出一种约束链路路由算法。该算法首先按照光开关的横向约束和子网连接关系对需要配置的光开关进行分组,然后通过优化光开关组合状态形成满足交换需求的链路路由,无需对其他空闲光开关进行任何处理,提高了光交换芯片的配置效率。以16×16扩张型Benes光交换网络为例,描述了约束链路路由算法的执行过程,并与其他配置路由算法进行比较。分析了芯片网络中当光开关失去切换功能或丧失通光功能时,该算法在提高芯片容错能力方面发挥的作用。

针对钛轧板表面致密氧化物薄层难以去除的问题,采用平均功率为200 W的激光清洗机开展对钛轧板表面的氧化物去除研究。基于激光烧蚀理论激光作用下金属氧化物的温升规律,确定提升激光单脉冲功率密度为氧化物薄层激光去除问题的有效解决方案。结合不同激光清洗工艺下钛轧板表面氧化物的清洗效果及EDS分析结果,可知在激光功率密度达到4×10 8 W/cm 2时,激光清洗可有效去除钛轧板表面的氧化物,且对材料的拉伸性能没有明显影响。

利用额定功率为3 kW的Nd∶YAG固体激光器开展激光重熔蠕墨铸铁气门座实验,通过扫描电镜、显微硬度仪,采用荧光粉探伤方法分析激光表面重熔蠕墨铸铁气门座的宏观形貌、显微组织、硬度分布以及重熔层是否存在裂纹。结果表明:经激光表面重熔后,重熔层中部区域组织为枝晶组织,在枝晶组织间弥散分布着针状物和颗粒状物;石墨的扩散降低了材料熔点,由于激光的快速加热和冷却等,重熔层与基体交界处形貌为锯齿形,且在热影响区观察到马氏体壳和莱氏体壳的双壳组织;不同区域的加热和冷却速度的差异导致重熔区表面到基体硬度逐渐降低;调控激光参数可以有效抑制气门座激光重熔层的裂纹。在激光功率为500 W,离焦量为-1 mm,激光扫描速度小于等于5 mm/s的重熔工艺参数下,可以获得无裂纹的重熔层。

为研究激光清洗对钢铁耐蚀性的影响,采用电化学方法研究激光清洗的AH32钢在3.5%(质量分数)NaCl溶液中的电化学腐蚀行为,并对试样的极化曲线、电化学阻抗谱和表面形貌进行测试与分析。结果表明:激光清洗改善了AH32钢的耐蚀性;在材料的损伤阈值内,随着激光能量密度和光斑搭接率增大,AH32钢的自腐蚀电位正向移动,腐蚀电流密度降低,阻抗弧变大,耐蚀性增加;当激光能量密度为20 J/cm 2、光斑搭接率为50%时,AH32钢的耐蚀性最佳。该结果可为研究纳秒脉冲激光清洗后材料的表面性能提供参考依据。

将双光互注入半导体激光器作为混沌光发射源,构建了受环境影响较小、稳定性较好的全光纤型混沌同步通信系统,并从延时特征的隐藏、接收与发射激光器的互相关性及输出混沌光带宽三方面研究该系统的同步通信能力。使用自相关函数及互信息函数等数学工具仿真计算该系统外腔反馈延时特征峰值、发射与接收激光器的互信息函数峰值及系统输出混沌光带宽。研究表明,通过适当调整参数使发射与接收激光器高度同步,双光互注入系统外腔反馈延时特征峰值可减小至0.1899,比相同条件下单光互注入的延时特征峰值降低了0.1696,接收和发射激光器最大互相关系数为0.9113。此外,21 GHz的中心频率失谐能将输出光带宽展宽到3.319 GHz。经实验验证,双光互注入系统产生的混沌载波能很好地隐藏实验用的正弦波信号,并且能够在接收端成功解调。

针对教室场景下后排学生人脸微小难以检测的情况,提出一种基于卷积神经网络的教室人脸检测算法。采用两阶段检测形式,运用残差神经网络的结构对教室人脸进行特征提取,同时构建特征金字塔,并将Softmax损失函数与中心特征损失函数结合,运用合适的激活函数进行训练。此算法在教室场景下获得95.2%的准确率,且在通用数据集Wider Face的三个等级验证集上分别获得93.0%,87.3%,58.3%的平均精度均值。

为满足复杂场景下视频烟雾检测的实时性、准确率等需求,提出了一种将高斯混合模型与卷积神经网络相结合的视频烟雾检测方法。基于高斯混合模型的背景减除法和形态学方法实现对视频图像的运动目标提取;针对烟雾检测效率和网络过拟合等问题,设计用于视频烟雾检测的卷积神经网络模型;通过烟雾正负样本图像对卷积神经网络进行训练和测试。在此基础上,合理地设定运动目标网络模型的输出概率的阈值,有效去除训练样本中没有涵盖的非烟雾干扰项,降低误报率。实验结果表明,该方法是可行且有效的,其视频烟雾检测准确率达到97.5%,平均烟雾报警响应时间为4.58 s,可满足复杂场景下烟雾的实时检测要求。

为解决基于可穿戴传感器的步态事件检测技术对个体配合程度依赖性大、能耗高、应用条件苛刻等问题,提出一种基于机器视觉的足跟着地事件检测算法,可以在不需要参与者合作的情况下,利用普通摄像机实现对足跟着地事件的精确检测。提出一种新颖的特征,即连续轮廓帧差图(CSD-maps)来表达步态模式。一个连续轮廓帧差图可以将视频帧中行人连续的轮廓二值图编码到一张特征图中,使其蕴含丰富的步态时空信息。不同数量的行人连续轮廓帧差会产生不同的连续轮廓帧差图。利用卷积神经网络对连续轮廓帧差图进行特征提取和足跟着地事件分类。在公开数据库上,对124名受试者在5个视角下不同穿着状态的视频数据进行训练和测试,实验结果表明,该方法具有良好的检测精度,识别准确率达93%以上。

针对局部立体匹配算法中边缘区域易造成误匹配的问题,提出一种基于边缘加权的跨尺度局部立体匹配算法。在代价计算阶段,根据边缘点的数量和结构信息提出一种边缘相似度测量方法,并对满足约束条件的点进行两种策略的“奖励”加权,以提高目标图和参考图中对应点的辨识度;在代价聚合阶段,引入多尺度模型,并采用引导滤波进行聚合;通过视差计算、视差精化得到最终视差图。在Middlebury立体视觉测试平台下对4组标准立体图像对和27组扩展立体图像对进行测试。实验结果显示,在未加入任何精化步骤的情况下,非遮挡区域的平均误匹配率为7.88%,说明本文算法有效改善了边缘区域的匹配精度。

针对小目标检测提出了一种基于特征金字塔网络改进的算法。通过引入预测优化模块,并结合感兴趣区域的上下文信息,使得特征信息具有更强的稳健性,同时通过内部级联的多阈值预测网络进行预测,最终实现多尺度多阶段的预测,在保证网络参数基本不变的前提下准确率得到提升。实验结果表明,经标准数据集VOC07+12训练后,所提算法在VOC2007测试中的准确率达到80.9%,具有很好的检测性能。

摄像机标定在机器视觉系统研究中占据十分重要的部分,为更好更快地标定摄像机,提出一种基于混合粒子群算法的摄像机参数优化方法。用最小二乘法求出摄像机的内外参数,并以此作为待优化参数的初始值;然后以最小距离准则建立目标函数,再利用混合粒子群算法对摄像机参数进一步优化计算,最终获得误差小的摄像机参数。实验结果表明混合粒子群优化算法能够快速、高精度地收敛,可在一定程度上提高摄像机的标定精度。

针对在动态环境下受运动物体影响而不能准确进行机器人运动估计的问题,提出一种基于ORB特征区域分割的视觉里程计算法。利用相邻区域特征点三维空间距离不变性,对提取的特征点进行区域分割,将图像中运动物体产生的特征点与静态背景的特征点分割开,去除动态物体特征点的影响,再进行相机的位姿估计,从而去除场景中动态物体的干扰。实验结果表明,基于ORB特征区域分割的视觉里程计算法能够实时地在动态和静态环境中进行相机的位姿估计,具有很高的稳健性和精度。

大功率LED照明的需求越来越大,但随着蓝光 LED 芯片功率的不断上升,散热和光衰减等问题也愈发显现出来。为探索大功率LED特种照明,基于阵列蓝光LED激发Ce∶YAG荧光晶体,采用创新的结构装置,在小面积端面输出高流明密度的光。研究影响LED出光的因素、不同掺杂浓度(物质的量浓度)晶棒对于蓝光的吸收、大功率LED激发不同Ce离子掺杂浓度晶棒的出光效果、晶棒端面处理情况对于出光的影响等。结果表明,利用氮化铝制成的基板满足大功率LED的散热需求,掺杂浓度为0.8%的晶棒出光光通量更高,对晶棒端面进行处理可大幅提升出光光通量。实验装置可输出6000 lm以上的光通量,流明密度高达1640 lm/mm 2,可应用于中高亮度照明设备中。

基于LightTools软件分析了光在光盘纹(CD纹)微结构扩散板中的传输过程,采用注塑成型制备工艺进行实测验证,研究扩散板表面的CD纹微结构对光提取效率的影响。通过理论研究、模拟仿真和实验对比,对扩散板表面微结构进行建模和大规模分布式光线追迹。结果表明:在80 mm×80 mm照明面积范围内,相对于无微结构扩散板,CD纹微结构扩散板的光流明效率有明显提高;当线宽为200 μm时,光流明效率提升最多,提高了13.52%。根据最优模拟尺寸制备出由若干同心圆环组成的CD纹微结构扩散板,以LED筒灯为实验灯具,用积分球测量使用微结构扩散板、一般扩散板和不使用扩散板的灯具的总流明输出,得到CD纹微结构扩散板的透光率达90.6%,比一般扩散板的透光率提高了8.8%的结论。

利用光学注入锁定制备的拉曼激光可以用于原子干涉仪。为解决原子干涉条纹的相位受相位噪声的极大影响的问题,研究了不同实验条件下的拉曼激光相位噪声。采用光纤电光调制(EOM)和注入锁定相结合的方法得到两束频差为6.834 GHz的相位锁定拉曼激光,将主激光通过光纤EOM移频 6.834 GHz后作为种子光注入到从外腔半导体激光器,调节从激光器,获得-1级移频光的初步放大激光。结果显示,拉曼激光的拍频线宽不大于3 Hz,频率可调范围为300 MHz,主激光锁频下相位噪声在10 Hz~100 kHz范围内低于-60 dBc/Hz。

基于数字超模取样光栅型反射(DS-DBR)激光器和InGaAs光电探测器设计了一款便携式光源、功率计系统。该系统的光源模块采用OPA569AIDWP芯片和ADN8834芯片为控制核心,对波长精度和功率稳定性实现了很好的控制;功率计模块采用多挡位放大量程控制技术、屏蔽降噪技术,并结合软件算法,显著抑制了系统噪声,提高了功率计的灵敏度和动态范围。测试结果表明:光源模块可以有效控制输出光的波长,并且输出光边模抑制比大于50 dB,线宽小于1 MHz,具有良好的输出质量;功率计模块的动态范围达到了80 dB,线性度提升到了0.08 dB。另外,本系统采用嵌入式控制技术进行人机交互,适用于实验室和工业现场等多种应用场景,大大扩展了系统的使用范围和便携性,市场前景广阔。

提出一种实现量子纠缠态转化的方案。该方案是基于金刚石氮空穴(NV)色心和微环谐振腔(MTR)耦合实现量子控制非(CNOT)门,并借助交叉克尔非线性实现量子纠缠W态向GHZ态的转化。经过理论分析,本方案在当前实验条件下具备较高的转化效率,会对量子纠缠态制备及量子信息处理的实现提供一些有效的帮助。

针对自参考连续变量量子密钥分发(SR-CV-QKD)协议传输距离还有待提升的问题,提出利用光放大器(OA)来改进系统,有效地补偿了由参考脉冲和探测器缺陷引起的相位噪声的衰减影响。通过安全性分析推导出改进后的安全码率,基于实际参数进行仿真,结果表明,利用放大器能够提升弱参考脉冲下的自参考连续变量量子密钥分发协议的性能,延长最大传输距离。

量子密钥分发光网络指量子设备通过光纤进行互联,为不同节点对之间提供分发密钥功能的网络。在量子密钥分发光网络中,密钥池结合密钥资源具有“逐渐累积,瞬间消耗”的特点,可实现对密钥资源的高效存储与管理。本文分析量子密钥分发技术的特点及密钥池的功能意义,设计密钥即服务框架及基于密钥池的量子密钥分发光网络架构,提出基于该架构的密钥池构建方法和密钥资源调度方法,并进行仿真验证。

机载激光雷达点云数据处理之后的三维重建研究问题一直以来都是研究的重点。针对堆料点云数据三维重建中贪婪三角化算法的不足,提出一种基于距离反比插值的贪婪三角化算法。该算法通过插值不仅能得到未测量区域数据,同时还能通过对插值区域的控制,得到均匀的数据。应用该算法对堆料进行三维重建,通过现场对比实验证明,依据该算法得到的重建结果更加接近真实场景,具有较强的应用价值。

将基于多尺度显著性检测的视觉注意机制引入到高光谱影像的噪声去除和图像增强处理中,并基于分层聚类算法,提出一种结合聚类降维和视觉注意机制的高光谱影像分类方法。以Indian数据集和Pavia数据集为例,开展降维、显著性映射图获取和支持向量机监督分类实验。结果表明,本文方法能够较大地提升高光谱影像的分类精度和效率。

以输出波长为1578 nm的分布式反馈半导体激光器作为激发光源,结合波长调制及二次谐波技术对H2S痕量气体进行基于石英增强光声光谱技术(QEPAS)的检测研究。采用有限元分析法对QEPAS中常用的石英音叉进行仿真计算,得到石英音叉的前6阶模态振型与共振频率。实验中,添加了长为4 mm、内径为0.7 mm的声波微共振腔,优化了跨阻放大电路,在最优实验条件下对H2S气体进行检测,检测结果表明,QEPAS系统的二次谐波信号与H2S浓度具有良好的线性关系,获得的探测极限为19.3×10 -6。