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多源监测信息融合仿生复眼型系统模式及感知计算机理被引量：2: 2008年; 借鉴昆虫复眼获取与处理信息的机理和过程来构造多源、多尺度监测信息融合仿生处理系统模式.在水资源水环境的空中、地面多传感器时空定量监测应用中,多种卫星遥感传感器和地面监测传感器被设计"集成"在一个虚拟的仿生复眼平台上,通过模仿蝇类昆虫视觉信息获取和生物神经网络感知与计算的机理,实现大场景(LF)、小场景(SF)的协同监测和专题信息融合与决策.提出了空中、地面多传感器时空定量信息获取与处理的仿蝇复眼型信息融合系统模式,设计了基于仿蝇复眼感知与计算机理的多源信息融合工程模型和算法,包括虚拟复眼设计,虚拟复眼图像的预处理模型,LF系统和SF系统的感知与计算机理以及复眼图像超分辨率重构算法.仿真实验中验证了空中、地面多源多尺度监测信息融合的仿生复眼型系统模式、LF和SF系统计算模型以及复眼图像超分辨率重构的可行性与合理性.; 徐立中石爱业黄凤辰马贞立; 关键词：信息融合遥感图像处理水环境监测

一种基于休眠调度策略的无线传感网络分簇协议: 2010年; 文中设计了一种基于休眠调度策略的无线传感网络分簇协议.该协议计算出簇首最佳比例和网络瞬时剩余能量,采用固定簇首数目与剩余能量估计的方法对网络进行分簇,在成簇后的数据传送阶段采用蚁群算法计算出节点的唤醒概率,最后通过仿真实验与LEACH、SEP协议进行了比较.实验结果表明:该协议在对目标保持较好探测效果的前提下能更均匀的消耗网络的能量,从而延长网络的生命周期.; 王慧斌钟云龙张家华严锡君徐立中; 关键词：分簇休眠调度网络生命周期

一种基于休眠调度策略的无线传感网络分簇协议: 文中设计了一种基于休眠调度策略的无线传感网络分簇协议.该协议计算出簇首最佳比例和网络瞬时剩余能量,采用固定簇首数目与剩余能量估计的方法对网络进行分簇,在成簇后的数据传送阶段采用蚁群算法计算出节点的唤醒概率,最后通过仿真实...; 王慧斌钟云龙张家华严锡君徐立中; 关键词：分簇休眠调度网络生命周期

一种基于Choquet模糊积分小波系数选择的遥感图像融合方法被引量：4: 2009年; 为较好地保留多光谱、高分辨率遥感影像融合时的光谱信息和高分辨率信息,在小波变换基础上提出了一种基于模糊积分的融合算法,其基本思想是在IHS空间,对强度分量I及高分辨率图像进行小波分解后,保留I分量的低频系数,对于高频细节特征,将局部窗口内的方差、平均梯度和能量当作单因素指标,应用Choquet模糊积分综合各单因素指标得到一个综合指标,并据此来选取小波系数。实验结果表明,该算法在光谱质量改善方面明显优于IHS以及一些经典的小波变换遥感图像融合算法,是一种有效的遥感图像融合算法。; 凌静徐立中石爱业黄凤辰汤敏; 关键词：遥感图像融合模糊积分 IHS变换

受昆虫视觉启发的多光谱遥感影像小目标检测被引量：7: 2011年; 现有多光谱遥感影像目标检测算法大多依赖于结构化背景模型和先验信息,背景复杂化和先验信息匮乏将导致高虚警率的检测结果。受昆虫视觉系统中小目标检测神经元的启发,跳出传统研究思路,提出多光谱遥感影像小目标仿生检测模型及相应的目标检测方法。该方法利用神经元非线性滤波特性对突变信号的敏感性,在局部区域内通过背景纹理抑制和目标边缘增强实现目标检测。实验结果表明该方法在高复杂度背景条件下获得较为稳定的低虚警率检测效果。同时该算法可以较好地平衡背景复杂度和空间分辨率之间的矛盾关系,相比现有检测算法还具有原理简单、易于实现等特点。; 黄凤辰李敏石爱业汤敏徐立中; 关键词：多光谱遥感影像目标检测虚警率

边缘增强的MAP超分辨率遥感影像融合被引量：3: 2011年; 遥感影像普遍存在光谱分辨率和空间分辨率不能兼顾的问题,影像融合技术可在保持高光谱分辨率的同时提高空间分辨率。基于MAP的超分辨率重建是一种新的融合方法,但是嵌入的Huber先验模型,虽然可以使重构的高分辨率图像具有较好的细节和边缘保持能力,却不能强化细节边缘。针对此问题,该文提出一种针对遥感影像边缘增强的MAP超分辨率融合算法,该算法首先对各低分辨率图像进行Laplace边缘增强预处理,然后针对边缘增强的低分辨率图像进行基于Huber-MRF MAP重构算法。实验结果表明所提的融合算法是有效的。; 徐枫汤敏黄凤辰徐立中; 关键词：信息处理技术遥感图像融合超分辨率

基于NSCT的遥感图像融合性能评价及分析: 2009年; 为了寻求比小波变换更加有效的图像多分辨率分析方法,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)和区域特性选择的遥感图像融合方法,并对NSCT在遥感图像融合中的性能及计算复杂性进行了深入分析。通过与离散小波变换(DWT)和采样的Contourlet变换(CT)的对比融合实验,结果表明,基于NSCT的融合方法计算复杂性较DWT明显提高,取得的融合效果更好。; 徐立中马艳军黄凤辰王慧斌; 关键词：遥感图像融合非采样CONTOURLET变换性能评价

基于信赖域的序贯拟蒙特卡洛滤波算法被引量：6: 2011年; 针对系统状态估计、目标跟踪等是包含多源不确定性信息的非线性非高斯随机过程,提出了一种基于信赖域的序贯拟蒙特卡洛(Sequential Quasi-Monte Carlo,SQMC)滤波算法.该算法利用拟蒙特卡洛积分技术优化采样粒子在状态空间的分布特性,降低了滤波过程中的积分误差,提高了状态估计精度;同时,利用信赖域(Trust Region,TR)方法将采样粒子向高似然区域移动,减少了所需采样粒子的数目,降低了算法复杂度.实验结果表明:该算法有效克服了粒子贫乏和拟蒙特卡洛滤波计算复杂度高的问题,且在非线性系统状态估计精度以及目标跟踪的准确性上要优于粒子滤波和拟蒙特卡洛滤波等现有算法.; 徐立中丁晓峰王鑫吕国芳黄凤辰; 关键词：信赖域状态估计目标跟踪

联合IHS变换和MAP估计的遥感图像融合被引量：2: 2010年; 为了提高多光谱图像和全色图像的融合质量,提出一种基于推广的IHS(Generalized Intensity-Hue-Saturation,GIHS)变换与最大后验概率MAP(Maximuma Posteriori)相结合的遥感图像融合算法。该算法首先经过GIHS变换,由多光谱图像得到强度分量;其次针对强度分量和全色图像,通过MAP构建高分辨率图像的成像模型,采用最速下降优化算法得到富含光谱信息的高分辨率全色图像;进而依据GIHS变换得到融合图像。实验中分别以IKONOS卫星、Quickbird卫星的多光谱图像和全色图像为例,进行融合算法验证,并与GIHS融合算法、传统的小波变换融合算法、小波变换结合IHS变换的融合算法等进行比较分析,实验表明,新的融合方法具有更好的融合效果。; 石爱业徐立中汤敏; 关键词：图像融合小波变换

AN INFORMATION FUSION METHOD FOR SENSOR DATA RECTIFICATION: 2012年; In the applications of water regime monitoring, incompleteness, and inaccuracy of sensor data may directly affect the reliability of acquired monitoring information. Based on the spatial and temporal correlation of water regime monitoring information, this paper addresses this issue and proposes an information fusion method to implement data rectification. An improved Back Propagation (BP) neural network is used to perform data fusion on the hardware platform of a stantion unit, which takes Field-Programmable Gate Array (FPGA) as the core component. In order to verify the effectiveness, five measurements including water level, discharge and velocity are selected from three different points in a water regime monitoring station. The simulation results show that this method can recitify random errors as well as gross errors significantly.; Zhang ZhenXu LizhongHarry HuaLiShi AiyeHan HuaWang Huibin

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国家教育部博士点基金(20070294027)

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机构

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