检索结果-南通市图书馆

作者：吴勇中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)

学位级别：硕士

微弱瞬态信号检测在军事预警、航天遥测、救援救灾、医疗临床和工业测量等领域都有着广泛的应用。但是由于瞬态信号的波形、信号达到的时间往往是未知的,而且在大部分实际应用中,目标信号都是十分微弱而背景十分复杂,因此目标信号常常... 详细信息

微弱瞬态信号检测在军事预警、航天遥测、救援救灾、医疗临床和工业测量等领域都有着广泛的应用。但是由于瞬态信号的波形、信号达到的时间往往是未知的,而且在大部分实际应用中,目标信号都是十分微弱而背景十分复杂,因此目标信号常常会完全淹没在背景信号和噪声之中,这给微弱瞬态信号的检测带来极大的困难。针对以上的难点,本文提出基于目标信号的统计关联的微弱瞬态信号检测方法,利用瞬态信号在其出现的时间内会对观测信号的统计特征来带微弱扰动,将信号统计特征的微弱扰动和目标信号关联起来,实现微弱瞬态信号的检测。本文的主要应用场景是基于高帧频图像序列的微弱运动目标检测,基于高帧频图像序列的暗弱运动点目标检测方法是通过检测运动目标经过一个像元的时序信号来检测运动目标,而高帧频采样可以确保我们可以尽可能多的采集到有关微弱瞬态信号的信息。本文首先对基于统计特征关联的微弱瞬态信号检测的基础理论和基于高时相的运动目标的基础理论进行了介绍:总结微弱信号检测中常用的特征和常用的特征关联的方法,并提出基于统计关联的微弱瞬态信号检测模型;介绍基于高时相的暗弱运动目标检测模型和光学成像系统中的运动点目标仿真模型,同时对基于高时相暗弱运动目标检测的可行性进行了理论分析于公式推导。本文针对微弱瞬态信号检测中目标信号信噪比很低的问题,而且在基于高帧频图像序列的微弱运动目标检测中的目标信号是一种冲击信号,提出一种基于小波包变换的微弱冲击信号去噪算法。通过构建一种新的小波系数处理函数,采用在抑制噪声相关的小波系数同时增强目标信号相关的小波系数,而不是采用传统小波系数阈值函数那样通过将绝对值小于阈值的小波系数置零的方式来提高目标信号的信噪比。本文针对目标信号完全淹没在噪声和背景信号中,提出基于核函数统计特征空间关联的瞬态信号检测方法。利用核函数将在低维空间线性不可分的微弱瞬态信号映射到高维统计特征空间,利用在高维特征空间的特征关联实现微弱瞬态信号检测。利用核函数的最大好处在于可以在特征空间和映射函数都未知的情况下完成统计特征向量在高维空间的关联分析,同时通过将瞬态信号映射到高维空间,将在低维空间线性不可分的问题变成在高维空间线性可分。针对基于核函数统计特征空间关联的微弱瞬态检测方法中,核函数特征无法完全提取目标信号特性的问题,提出基于统计特征空间关联的微弱瞬态信号检测方法。新的特征空间是在在核函数特征空间上构建来,选择一些对目标信号敏感的统计量从不同角度对目标信号进行特征提取。利用两次特征提取和(Principal Component Analysis)PCA降低特征空间维度来避免“维数灾难”。在本文中统计特征与目标信号之间的关联是利用机器学习的方法学习得到,训练机器学习模型的数据是利用运动目标仿真模型仿真得到的。实验结果表明相比核函数统计特征关联,本方法有更好的检测性能。针对基于统计特征空间关联的微弱瞬态信号检测方法,在目标信号的背景信号发生改变时完全失效的问题,提出在变化背景下微弱瞬态信号检测方法,将背景变化分为连续背景变化和非连续背景变化这两种情况分别解决。对于非连续背景变化,根据高时相暗弱运动目标检测的检测模型,提出一种在平台匀速运动情况下的非连续变化背景信号去除算法,利用相邻像元的灰度时序信号拟合最优的非连续变化背景。针对连续变化的背景信号提出基于核函数深度关联的,连续变化背景下微弱瞬态检测。通过仿真实验,验证本章的方法无论是连续变化的背景还是在非连续变化背景下都有比较好的检测结果。

关键词：统计关联微弱瞬态信号检测小波去噪高时相特征空间核函数背景信号变化

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油气管道中智能机器人跟踪定位关键技术综述

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仪器仪表学报 2015年第3期36卷 481-498页

作者：郭静波蔡雄胡铁华张志文清华大学电力系统国家重点实验室北京100084 机械科学研究总院北京100044

国民经济的持续快速发展对于油气供给提出了更大的需求。油气资源主要依靠管道进行运输,为保证管道运输安全可靠,需定期使用智能机器人对其进行检测。检测过程中要对智能机器人进行跟踪定位以确保知道管道内机器人的实时位置、状态,特... 详细信息

国民经济的持续快速发展对于油气供给提出了更大的需求。油气资源主要依靠管道进行运输,为保证管道运输安全可靠,需定期使用智能机器人对其进行检测。检测过程中要对智能机器人进行跟踪定位以确保知道管道内机器人的实时位置、状态,特别是发生故障如卡堵时的位置。油气管道通常为长距离管道,跟踪定位方式只能采用无缆或无线方式,其中极低频信号对于金属介质等具有良好穿透能力的特点特别适合于管道内智能机器人的跟踪定位。基于极低频磁技术的跟踪定位问题,本质上可以归纳为微弱磁信号的高分辨率探测和微弱瞬态磁信号的实时(快速)检测这两方面的问题。本文总结了油气管道中智能机器人的跟踪定位技术,介绍了国内外基于极低频技术的智能机器人跟踪定位装置;重点阐述了高分辨率磁传感器、微弱瞬态信号实时检测算法两项关键技术的研究现状,并介绍了基于极低频磁信号发射与接收的智能机器人跟踪定位系统的现有工作及未来展望。

关键词：油气管道跟踪定位极低频高分辨率磁传感器微弱瞬态信号检测

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