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本发明公开了一种基于MIMO‑CSI的单站点室内指纹定位方法、存储介质及设备，包括离线阶段和在线阶段。在离线阶段，采用分段求均值，均值滤波，PCA相结合的方法进行数据预处理，充分利用MIMO带来的空间多样性和OFDM带来的频率多样性并提取最有效的数据信息用于位置估计。使用多层神经网络对数据进行复杂非线性学习，按位置进行精确分类。在在线阶段首先将测试样本进行与训练数据同样的数据预处理，然后输入已经训练好的神经网络模型，最后利用WKNN技术将神经网络的输出进行进一步处理以对位置进行更好的估计得到更高的定位精度。实验结果显示，相比其他方法，该方法能显著降低定位误差。在复杂室内环境中误差均值精度达到了1.39m。

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电子倍增型电荷耦合器（EMCCD：Electron Multiplying Charge Coupled Device）是高灵敏度光电探测产品核心部件，在生物医学、天文观测、夜间作战、安防等领域具有重要应用。本文研究EMCCD相机图像处理关键算法和硬件实现，结合EMCCD成像特点研究图像处理算法以提升EMCCD相机的成像质量，主要工作如下： 采用自适应中值滤波和加权均值滤波技术设计了EMCCD相机图像平滑算法。自适应中值滤波通过一定的条件判断当前像素点以及中值和噪声点的关系，比普通的中值滤波更能滤除大密度的椒盐和脉冲噪声，而且能保护图像中的细节，避免平滑时造成图像边缘的粗化。加权均值滤波不同于普通的均值滤波，加权均值滤波使用的模板系数根据像素和窗口中心像素的距离不同系数不同，赋予像素中心点高权重系数，然后随着离中心点的距离增加而减小系数，这样可以降低对图像的模糊。选取这两种滤波算法都是希望在去除EMCCD图像中噪声的时候保留图像的边缘细节信息。 采用图像边缘检测结合反锐化掩模技术设计了EMCCD相机图像增强算法。在增强算法中改进计算梯度值只使用水平和垂直两个方向卷积模板算子的问题，使用三种类型不同角度方向的算子计算像素点的梯度值提高计算精度，改进传统反锐化掩模处理带来的图像值域扩大的问题来提升视觉效果。把检测图像的边缘和反锐化掩模结合在一起实现对EMCCD图像边缘轮廓的增强。 EMCCD图像平滑和增强算法在硬件上基于滑动窗口的方式实现，利用卷积模板减小计算复杂度，计算窗口内像素中值时采用快速排序方法实现，存储采用行缓存的方式，硬件在FPGA(FPGA：Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)上运行时钟频率可以达到100MHz，算法硬件消耗资源小。本文构建了EMCCD图像处理关键算法硬件实现的FPGA验证平台，验证结果表明所设计的图像处理算法及硬件电路性能达到了预期效果。

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EMCCD 可编程逻辑器件 图像平滑 图像增强

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机器视觉技术是人工智能领域的一个重要的研究方向，涉及数字图像处理、识别、视频运动目标检测、跟踪等理论和技术，主要是借助计算机等机器模拟人的视觉系统获取信息，并做出测量和决策。随着图像处理、光学成像等这些技术的快速崛起和发展，机器视觉在生产和生活中的应用越来越广泛，如工业生产、交通领域及安防监控等。正是由于应用场景的多样性和复杂性，使得图像处理、图像识别、目标检测等算法过程中存在着不确定性。针对此，论文利用不确定性建模与融合方法对图像处理各环节中的传统算法进行改进，以期提升算法的性能。 数字图像处理方面，论文主要对直方图均衡化进行了研究。首先研究了几种经典的直方图均衡化方法，包括传统直方图均衡化法（HE）、基于灰度均值保持的峰值剪切直方图均衡化法（BHEPL）和基于峰值剪切的动态象限的直方图均衡化法（DQHEPL）。不同的均衡化方法会得到不同的累积函数，使得结果存在不确定性，因此提出一种基于证据理论的直方图均衡化法。该算法把不同方法下的直方图均衡化看作一个多准则决策问题，使用FCOWA-ER综合上述三种方法做出融合决策。实验表明，基于证据理论的直方图均衡化方法图像增强效果更好，不仅能保持很好的亮度，而且细节也更丰富。 数字图像识别方面，论文提出了基于差异性度量的多分类器系统对图像进行识别。多分类器系统是一种有效的提高分类精度的方法，但仅当子分类器间存在较大差异性时才会体现。首先从纹理、空间、颜色三方面提取图像特征，设计BP和近邻分类算法，然后基于不同的特征子空间和不同的分类算法进行子分类器的构建，然后从子分类器中选取差异性较大的子分类器集构成基于差异性度量的多分类器系统。实验数据表明，基于差异性度量的多分类器系统与单分类器相比，其识别性能有明显提高，识别准确率更高。 视频运动目标检测方面，论文首先对传统的目标检测算法，包括帧间差分法、均值滤波差分法、码本差分法、混合高斯差分法、Vibe差分法进行了研究与分析。然后针对算法中存在的不确定性，提出了不确定性建模与融合检测算法，即基于COWA-ER的融合检测算法和基于证据理论的Vibe检测算法。其中，基于COWA-ER的融合检测算法是综合使用均值滤波、混合高斯、码本三种方法进行融合决策。基于证据理论的Vibe算法针对Vibe算法中的不确定性采用了双阈值机制，利用证据理论融合H、S、V三通道的信息，最后做出决策，进行目标检测。实验数据表明基于不确定性建模与融合的目标检测算法与传统算法相比，有更好的检测效果，平均准确率更高。 本文的最后利用跨平台c++图像用户界面应用程序开发框架QT，在Windows+Visual Studio+Opencv平台下，开发了面向用户的多分类器融合识别系统，包括图像处理、特征提取、差异性度量、融合识别等模块，便于用户更好的理解和研究多分类器系统。

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QT 不确定性建模与融合 机器视觉 目标检测 数字图像处理 数字图像识别

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随着现代化信息技术的飞速发展以及图像图形学应用领域的不断拓展，如何快速准确地进行三维空间建模已成为一个急待解决的问题。 三维扫描技术的出现为这个问题提供了一种新的解决方案。该技术能够快速，准确地获取室内场景的三维信息，无需接触，即可高效便捷的完成空间实体的三维重建。三维建模的本质是将真实世界的场景数字化。 针对Kinect点云数据噪声过大、配准时部分重叠等主要问题，本文设计了一种结合正态分布变换配准算法和TrICP的Kinect点云配准方法，该方法首先针对Kinect数据噪声过大问题，分析了主要噪声来源，在原有的中值滤波、均值滤波、直通滤波等去噪算法基础上，结合Kinect点云数据质量特性，对点云数据进行去噪处理；然后用正态分布思想对点云数据先进行粗配准，从而找到了一个较恰当的初始变换矩阵，再结合TrICP的特性，求出目标点集和模型点集的重叠比例，用重叠子集和模型点集来进行迭代配准；随后为了避免噪声强干扰，在配准策略对应点选取上，采用点到三角形的映射点替代传统的点到点度量。在上述研究工作的基础上本文设计并实现了一套基于Kinect的室内场景三维重建系统。该系统使用了面向对象的系统分析和设计技术，应用UML语言完成了该系统的交互模型、行为模型和静态模型的分析，并设计与实现了Kinect点云数据的获取、Kinect点云配准、点云重建等功能，最后对该系统进行了测试。 实验结果表明，本文设计的方法对Kinect点云数据配准效果好于裁剪迭代最近点配准算法和正态分布配准算法的效果，以该算法为基础的基于Kinect的室内场景三维重建系统可以很好的进行室内场景重建。

Keyword ：

配准 去燥 三维重建

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随着无线通信业务和硬件设备的广泛应用与发展，人们对位置服务的需求也日益增加。全球定位系统GPS能够很好地完成室外定位的任务，完全能够满足人们对室外位置服务的需求。但是在室内由于存在建筑物的遮挡等因素，使得定位效果不尽如人意。室内定位技术应运而生。在多种室内定位技术中，基于接收信号强度的室内定位技术由于无线信号覆盖广泛、信号强度获取简单方便、硬件成本低等优点成为了各大企业和研究学者关注的焦点。由于近几年WiFi的广泛应用，WiFi无线信号定位技术成为了大家研究的主要对象。本文针对基于WiFi的无线室内定位技术主要完成以下工作： 首先，针对定位工作的第一步，信号的采集工作进行了研究。这里主要分析了影响室内无线信号传播的关键因素，包括多径效应、建筑材料、终端方位还有人流量。这些因素会对室内无线信号的传播和信号的采集造成较大的影响。所以我们通过滤波的手段来减少实验环境对采集的信号强度带来的误差，通过分析对比均值滤波和卡尔曼滤波的滤波效果。最终选择卡尔曼滤波，因为均值滤波只能减小由多径效应和非视距等因素产生的幅度较小的高斯噪声，而卡尔曼滤波既能减小高斯噪声还能处理由人流等因素造成的突发噪声。 其次，针对定位算法进行了研究和分析。我们采用基于传播模型定位算法中，定位精度较高而且计算复杂度较小的最小二乘算法。考虑到无线信号接收信号强度值应该与信号的传播距离息息相关。在研究已有算法的基础上，通过对传播模型进行变型和泰勒级数的近似，提出了新的加权最小二乘算法。这种最二乘算法的权值只取决于距离和信号衰减因子，在保证定位精度的同时大大降低了计算和算法复杂度。 再次，对现有基于接收信号强度的实际应用和室内定位系统进行研究。发现绝大多数室内定位系统应用的定位算法都是位置指纹法和k近邻法的结合。所以我们针对基于接受信号强度的另一种算法传播模型法，提出了通过实际环境来估计传播模型参数的算法。利用估计参数应用传播模型算法进行定位。并通过仿真实验验证了上述方法的可行性。 最后，通过Android平台，开发了用于WiFi信号采集的手机应用。分别在四大发明广场和实验室这样真实的存在各种干扰的环境下，用实测数据对传播模型定位算法在室内定位中应用的可行性进行验证。通过实验得到，利用环境估计参数的传播模型定算法，在干扰较小的情况下定位精度在0.5m到3m之间。在环境干扰较大的实验室条件下，定位精度在0.5m到6m之间。定位精度随着接收信号传感器的数目增加而增加，能够较好的完成室内定位的任务。

Keyword ：

Android WiFi 室内定位 数据滤波 最小二乘

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近些年，随着微电子、人工智能等领域高速发展，数字图像处理技术也得到了迅猛的提升。现如今，该技术已在在航空、航天、医学、工业检测、视频监控、军事安全、网络、多媒体、娱乐生活等多个领域受到了广泛重视并取得了大量的成就。其中，智能相机就是数字图像处理的一种典型应用，其体积小、空间利用率高、低功耗等特点，使其广泛适用于环境严苛的特定场合。本文所研究的智能相机旨在实现场景检测和位姿监控功能，并实时输出视场内的监控信息和监控目标的位姿状态。为矿山不稳定性监测、大型构筑物形变监测等领域提供技术支撑。 本文以智能相机数字图像预处理为主要研究内容，通过贝尔图像插值、自动白平衡、快速图像去雾、彩色空间转换等手段完成对贝尔图像的画质提升；利用高斯滤波、自动阈值分割及二值化、连通域标记等方法完成高对比图像的特征提取，并结合图像预处理实时性的要求利用FPGA进行图像预处理，为后续位姿计算及保障监控图像质量提供便利条件。贝尔图像插值采用双线性插值法实现、自动白平衡采用灰度世界法实现；高斯滤波与彩色空间转换都使用移位相加的方法实现，放弃少量精度的同时减少硬件资源消耗、保证实时性；图像快速去雾基于均值滤波的方法，设计中使用多个行存来解决要运算的两个数据流时钟不匹配问题；阈值分割以经典大津法为基础，使用多个双口RAM存储计算类间方差的中间量，为节省硬件资源，行消隐期间计算类间方差时串行使用乘除法器；连通域标记采用两次扫描方式，使用双口RAM与DDR3存储临时标号、等价关系表等信息，并将连通域信息整理以约定的格式输出。 本文利用Matlab进行图像预处理算法的前期选择与仿真验证，并将图像预处理算法进行改进以适应FPGA实现，同时选择Verilog语言代码输入通过Modelsim对算法进行仿真，最终在FPGA平台上进行验证测试。以ZC706开发板作为硬件平台，将图像预处理各模块的结果以图像的形式展示效果。结果表明，用FPGA实现图像处理，达到了预期的效果，并满足了项目中对图像处理实时性的要求。

Keyword ：

FPGA 图像预处理 智能相机

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电子装备和智能制造工程是中国制造“2025”所提到的重大领域和工程。作为装备制造中最重要的连接之一，螺纹和螺母之间的连接，其可靠性显得极为重要，尤其是像铁路、桥梁、汽车、船舶、飞机等重要的交通领域。如果连接不可靠，极易发生安全事故。如果螺栓预紧力过大，又容易造成连接件的变形和损坏。这就需要用到扭矩扳手来进行预紧力的控制。 目前市场上已经存在一些扭矩扳手，但主要为指针式和定值式，精度较低。而高精度的数显式扭矩扳手大多来源进口，国内研究相对较少，在扭矩扳手的误差补偿、数据传输等方面存在一些不足，且缺乏可用于定期校准的数据管理软件。因此，本文提出了一种具备误差补偿和双重数据传输功能，并能进行上位机校准和数据保存等操作的数显扭矩扳手。本课题受企业委托研发，具有广阔的市场前景。 针对传统的数显扭矩扳手测量方法由于施力点位置偏差所带来的影响，本文提出了两种改进的应变片传感器粘贴方法，进行了有效地消除。针对由于传感器的零点漂移误差和非线性误差，本文采用了软件去零点算法以及六点标定算法进行补偿，效果明显。同时采用均值滤波和消抖滤波的方式，对系统的噪声和干扰进行了处理。对于应变片机械滞后现象所引起的误差，本文在实验基础上采用包络图形插值的方式进行补偿，补偿结果较为有效。 在硬件设计方面，本文采用TI公司的MSP430F149作为主控芯片，进行电源电量及温度采集，采用24位高精度采样芯片HX711来进行扭矩信号的采集，设计段码液晶屏用于显示。同时采用串口芯片CH340T和蓝牙芯片BC309，进行数显扭矩扳手USB和蓝牙的双重数据传输。整个硬件系统实现了温度、电量和扭矩数值的采集显示，预警值的设置，五种单位切换，数据传输、EEPROM存储和声光报警等功能。 在系统的软件设计方面，本文采用VC++进行上位机的界面编写，实现了上位机的参数设置，数据传输、波形显示、在线跟踪及软件校准等功能。同时加入Acess数据库，可以对数显扭矩扳手的测量数据进行存储和查询，对测量结果进行打印。 实验结果表明，本课题研制的具有双重数据传输功能的数显扭矩扳手，各项技术指标均达到了设计要求。软硬件设计合理，可视化和人机交互功能良好，能很好的满足市场需求。

Keyword ：

Acess 数据库 补偿 扭矩扳手 数显 无线传输 校准 应变

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水稻生长区域识别是指在图像中找到水稻像元的所在位置，它是遥感技术与计算机视觉研究的重要内容之一，对水稻生长情况监测以及产量预估具有重要意义。遥感影像具有丰富的时空信息，是水稻识别研究的主要手段。基于遥感影像的水稻识别方法包括单时相遥感影像识别方法和多时相遥感影像识别方法，两类方法各有利弊。本文在对这两类现有识别方法的实验基础上，对其性能进行验证和分析，并针对它们的局限性提出了一种基于多时相融合模型的水稻识别方法，主要研究内容包括： 1）对现有的水稻识别方法进行实验，验证并分析了它们的有效性以及局限性。单时相识别方法利用水稻生长期内关键时期的遥感影像进行识别，由于所利用的信息有限，导致异物同谱现象，识别精度不高；多时相融合识别方法通过将多个不同时期的信息结合起来，克服了异物同谱问题，在一定程度上提高了识别的精度，但仍然存在云污染、椒盐现象和配准误差等问题。 2）本文提出了一种新的多时相识别方法——多时相融合模型，通过加入“云地域标识”环节，解决了普通多时相识别方法（如多数投票模型）中的云污染问题。该环节首先通过计算云地域增强值，对云污染程度进行量化；其次，通过构建云值投票函数求取与云地域增强值对应的投票权重。 3）多时相融合模型在云标识模型的基础上，通过加入“窗口滤波”环节，克服了普通多时相识别方法中的椒盐现象和配准误差问题。该环节采用均值滤波的思想，首先设定窗口尺寸，计算窗口中水稻像元出现的比例，将该比值作为空间归属度赋值给该窗口的中心像元。 本文设计并实现了一个基于多时相融合模型的水稻识别方法，该方法通过融合不同时期的遥感信息，解决了单时相识别方法由于信息缺失导致的异物同谱问题；通过对传统的多时相识别方法加入云地域标识以及窗口滤波两个环节，在一定程度上克服了传统多时相识别方法中的云污染、椒盐现象和配准误差问题。通过在标注数据集上进行对比实验，验证了我们的模型在水稻识别中能够取得优于现有方法的优良性能。

Keyword ：

多时相融合 水稻识别 遥感影像

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随着国民经济的高速发展，社会对电能质量的要求越来越高，无功补偿尤其是动态无功补偿作为直接影响电能质量的迫切问题受到越来越多的关注。本文以基于混合调节型变压器式可控电抗器的无功补偿系统为研究对象，研究了无功补偿系统的实现方法，主要工作如下： 1) 论述了混合调节型变压器式可控电抗器的基本原理，并推导得到这种可控电抗器的三射线等效模型。给出了可控电抗器本体的设计要点，并通过理论分析，Ansoft数值仿真和实验样机数据对其实现方法进行深入研究。最后提出可控电抗器本体的两种本体设计方案。 2) 提出了基于平均值滤波法的单相无功电流检测算法，并对算法进行了仿真分析。仿真结果表明，相比现有的单相无功电流检测算法，本文提出的改进算法具有响应速度快，测量精度高，算法简单，抗谐波干扰能力强的优点。 3) 提出了基于混合调节型变压器式可控电抗器功补偿系统的控制策略。基于混合调节型变压器式可控电抗器的等效电路模型，搭建了整个无功补偿系统的仿真模型。通过仿真对该无功补偿系统的响应速度，谐波含量进行了分析，验证了本文提出的基于混合调节型变压器式可控电抗器无功补偿系统的可行性。 4) 研究了基于混合调节型变压器式可控电抗器的无功补偿系统的硬件结构和控制软件。完成了元器件的选型，调理电路、驱动电路的设计和制作。编写了基于DSP的无功补偿系统的控制程序。搭建了基于混合调节型变压器式可控电抗器功补偿系统的实验平台，并对其进行电压电流双闭环调试，获得了初步实验结果，实现PWM整流器直流侧电压的控制。

Keyword ：

DSP控制 PWM整流器 变压器式可控电抗器 无功补偿

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红外成像技术及处理技术被广泛地应用在各个领域中，特别是在军事领域，其研究价值尤为显著。红外视频场景模拟技术研究主要是为了解决真实红外数据获取的复杂性与成本问题。红外模拟数据能够模拟多样化测试场景，以满足红外图像处理的研发需求。本文利用Creator生成目标模型数据，并借助Vega工具进行场景合成。红外视景仿真主要为算法研究提供数据支撑，本文依据算法特性设计可视化仿真系统，将不同的算法库进行封装，以方便完成对红外数据的处理，并根据算法需求进行参数和评价指标的子窗口设计。数据和算法是可视化算法库系统的两大载体，本文重点实现基于单幅图像的透雾算法，并根据实时性需求进行算法优化改进。本文主要进行了以下三方面的研发工作： （1） 红外视频模拟。本文利用Creator软件生成目标模型数据，借助TMM工具模拟真实纹理辐射特性；通过MAT工具计算大气辐射，借助Vega红外传感器模块，对红外辐射的大气传输特性，目标的辐射特性以及红外探测系统效应等做了合理而有效的模拟，生成了不同背景和不同目标下的红外数据，并做了一定的分析与探讨。 （2） 可视化算法库系统设计。为了避免大量的重复性工作，需要将不同功能的算法库进行可视化封装，并对红外图像和视频数据进行算法处理。可视化算法库系统的主要目的是减少重复工作，并可以反复进行调试试验和优化。该系统采用Qt工具进行设计，根据不同功能算法的参数范围和步长进行子窗口设计，为了客观评价算法优劣程度，选取国际上最新的指标来设计评价指标子窗口。 （3） 透雾算法的实现与优化。本文重点实现了基于单幅图像透雾算法，但该方法无法达到实时性的要求。经分析可知，上述方法耗时主要在均值滤波求取透射率部分，针对算法耗时问题，提出了加速改进的方法。本文通过建立积分图求取透射率，加快算法运行速率，达到实时性，同时该方法易于实现，透雾效果好，能够满足工程项目的要求。

Keyword ：

红外模拟,Vega,辐射特性,可视化,透雾

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