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The underwater acoustic image transmission system based on the high-speed DSP device TMS320C549 has been studied.We use Goertzel algorithm for source decoding and MFSK for modulation.Turbo code is used for channel coding and decoding.The purpose is to implement underwater video image data transmission. 相似文献
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当前关于使用蚁群算法解决载人潜水器路径规划问题的研究,往往只注重路径的长度和算法收敛速度,容易忽略路径点与障碍物之间的距离和路径的平滑度等要素。载人潜水器过于靠近障碍物航行时容易产生碰撞;按照不平滑路径行驶时,频繁地转向会降低航行效率。为解决这些问题,受人工势场法启发,文中在蚁群算法的概率选择环节引入障碍物惩罚因子φ和转向惩罚因子ψ,对路径点的选择加以限制。仿真测试表明,相比于传统蚁群算法和Dijkstra算法,该算法规划的路径与障碍物之间保持安全距离且转向次数更少,因此载人潜水器按照此路径航行时,安全性和航行效率更高。 相似文献
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针对自主水下机器人的路径规划问题,提出一种基于双频识别侧扫声呐(DIDSON)的全局路径规划算法。根据双频识别侧扫声呐的物理特性对AUV进行数学建模,根据声呐的工作频率不同,将AUV分为高频、低频两种工作模式。高频模式下成像精度高,低频模式下成像范围大。文中提出了一种D2-CPP算法,根据声呐返回的识别结果,算法会自主切换AUV的工作模式,并动态规划出对应的路径点,直到覆盖所有区域。通过与割草机算法的仿真对比,证明了算法的有效性,近海实验证明了算法的可靠性。 相似文献
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根据波浪图像的纹理特征,提出了一种基于数学形态学图像分割的波向检测方法,该方法首先利用顶帽变换和底帽变换,得到增强的波浪纹理图像,然后对图像波谷进行应用标记的分水岭分割,最后利用波谷形态方向提取出波浪方向,实验结果证明该算法能够有效地实现波向检测。 相似文献
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多障碍环境中基于增强式学习的势场优化和机器人路径规划 总被引:3,自引:0,他引:3
该文把增强式学习方法应用于多障碍环境中机器人路径规划 ,并将增强式学习和路径规划相结合 ,通过工作空间势场的自适应优化学习 ,实现机器人的全局路径规划 ,即得到从任何初始位置开始的最优路径。与传统的人工势场方法相比 ,该方法避免了势场中局部极小点所引起的陷阱区域 ,并且所得到的路径具有最优特性。计算机仿真实验结果表明 ,这种学习方法能有效的解决多障碍环境中的机器人路径规划问题 相似文献
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针对多礁石、渔船等障碍物的近海复杂环境下的一些应用,提出了一种基于有限状态机(finite-state machine,FSM)模型的无人船(unmanned surface vehicle,USV)局部转向避碰路径规划算法。首先,基于速度障碍法和障碍物区域分层方法,获取无人船固定航速条件下的航向角约束解析结果。然后,基于该约束条件及障碍物探测情况设计FSM的有限状态及执行动作和状态迁移条件,其中,通过转向控制实现向目标位点或缓冲位点进行导航的状态为FSM的2个重要状态。最终通过FSM的执行实现局部转向避碰路径规划。仿真结果表明提出的多障碍物避碰算法具有可行性和实用性。该方法易于改进和扩展,且容易与当前主流的无人船控制系统结合,有利于无人船避碰系统快速工程化的实现。 相似文献
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为提高水印的不可见性,提出1种基于水印信息压缩的图像小波域水印算法.通过细化处理和骨架缩放技术将水印图像浓缩,减少要加入的水印数据量.压缩后的水印被嵌入到图像三级小波分解后的低频逼近系统上,并通过逆过程进行水印提取,嵌入的水印具有较高的不可见性和较好稳健性.仿真实验证明算法具有很好的不可见性,经滤波、噪声、图像压缩和剪切等攻击后仍然能较好的提取水印. 相似文献
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一种基于改进蚁群优化算法的载人潜水器全局路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
基础蚁群优化算法在解决复杂障碍环境下的载人潜水器路径规划问题时,易过早收敛于局部最优解,信息素挥发系数的设置过于依靠经验,路径规划结果受概率影响大且不稳定。为此,提出了一种改进蚁群算法用于解决载人潜水器的全局路径规划问题。该算法提出"路径延伸块"的概念。算法前期采用动态更新信息素参数的蚁群优化算法进行简单迭代计算获得原始路径,并对原始路径进行栅格延伸以得到"路径延伸块";后期在路径延伸块中再次使用蚁群算法或其他寻优算法(Dijkstra算法)寻找最优路径。改进的算法与基础蚁群优化算法相比,算法效率及稳定性更高,不易收敛于局部最优解,能更好地适应U型槽环境和复杂障碍环境。 相似文献
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基于局域波分解的地震信号时频属性提取 总被引:1,自引:0,他引:1
局域波分解可以得到有意义的频率并可以抑制时频分布交叉项,是1种新的自适应信号分解方法.在局域波分解基本原理的基础上,研究基于局域波分解的地震信号分频谱及频率属性的提取方法.将局域波分解与传统时频分析结合,进行有效数值实现与对比分析,通过模型地震数据与实际2D地震数据试算验证方法的正确性和有效性.研究表明:基于局域波分解的Wigner时频分布分频谱,具有较高的时频分辨率,交叉项得到简单有效的抑制;基于局域波分解的时频分析方法计算提取的频率属性,避免无意义的负频率,物理意义明确,为在地震储层研究和油气检测中的正确应用奠定基础. 相似文献
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针对目前使用机器学习解决高分辨率遥感图像分类主要存在下采样导致的细节信息丢失问题,提出了一种基于DeepLabv3架构的小波域DeepLabv3-MRF(Markov random field,MRF)算法。选择当前较为普遍的DeepLabv3架构分类算法,能够获得更为精确的分类结果;采用小波域DeepLabv3-MRF算法,还能够获得更为清晰的边缘细节信息。选取南方某地区高分辨率无人机遥感图像进行分类实验,通过小波变换的方向性、非冗余性以及MRF变换像素空间的交互性这三个方面,将分类结果与原始DeepLabv3架构分类结果对比分析。结果表明,所提出的分类方法精度明显高于原始DeepLabv3架构分类算法的精度,总体精度可提升3%左右,并且可以充分表达高分辨率遥感图像细节信息。 相似文献
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