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激光杂志
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程正学

双月刊

0253-2743

JGZZ001@163.com

023-63051328

401123

重庆市黄山大道杨柳路2号A塔楼14楼140室

激光杂志/Journal Laser JournalCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是国家新闻出版局批准的国内外公开发行的刊物，以报导光电与激光技术为主的科技期刊。从1992起被列为中国科技论文统计源刊物，所刊登论文被美国《EI》检索。
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    迷宫机器人迷宫信息提取方法研究

    袁臣虎张丽娜
    129-135页
    查看更多>>摘要：针对迷宫机器人自主获取迷宫信息耗时长、耗能高、信息缺失等问题，提出借助图像处理相关方法获取迷宫单元格信息，以提升迷宫机器人迷宫任务效率。针对迷宫图像中的亮度不均、色彩异化等固有缺陷，提出一种融合Kirsch和改进Canny算子的迷宫单元格边缘检测方法，实现了迷宫单元格的边缘特征提取。利用图像形态学原理，对迷宫单元格特征进行去噪、合并、膨胀和填充，实现图像边缘增强。针对迷宫单元格特征，提出了一种像素分块匹配特征法进行迷宫单元格信息匹配，以实现迷宫单元格的信息提取。实验结果表明对亮度范围在y=1。1且拍摄角度30度及以上的迷宫图像信息提取正确率达到100％，因此，提出的迷宫信息提取方法是实际可行的，为后续迷宫机器人迷宫任务的高效执行提供了保证。

    透视变换特征匹配边缘检测迷宫机器人

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    基于激光视觉的光照变化图像分割研究

    邓舟舟冯祥赵继平
    136-141页
    查看更多>>摘要：光照变化图像在分割过程中，若不能有效抑制图像中的噪声，会直接影响图像的分割精度，为提升图像的分割效果，提出基于激光视觉的光照变化图像分割方法。将图像输入至激光视觉系统中实施去噪、目标增强等处理，过程中通过该系统中的控制传感器，严密跟踪图像处理流程，提升图像的处理效果;获取图像直方图，根据直方图的平滑结果确定光照变换图像灰度直方图阈值选取范围，对图像实施区域划分获取对应的阈值，根据确定的阈值完成光照图像的精准分割。实验结果表明，使用该方法开展图像分割时，有效去除了图像噪声，分割效果较好，能够实现对图像目标的高效、准确分割。

    激光视觉系统光照变化图像图像去噪灰度化处理图像分割

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    基于深度学习的红外图像超分辨率重建方法

    李岩杨得成于光华高爽...
    142-147页
    查看更多>>摘要：为了提高红外图像的超分辨率重建效果，提出基于深度学习的红外图像超分辨率重建方法。利用红外图像的反射特性与红外辐射特性建立红外图像的显著性区域检测模型;通过可见光与近红外图像之间样貌差异度水平检测图像的边缘轮廓特征，提取可见光与近红外光融合性特征参数;根据融合层次不同对图像信号级、像素级、特征级、决策级四个维度进行重建，提取图像的边缘、形状、纹理特征;根据特征分布的噪声水平与配准质量，采用深度学习算法实现对红外图像超分辨率重建。仿真测试结果得出，该方法进行红外图像重建的显著性特征检测能力较强，重建后将图像分辨率提升到1 280×960 PPI，模板匹配准确率为49。4％，峰值信噪比PSNR值高于36。34 dB，结构相似度SSIM值高于0。972，重建效果较好，更适合用于特定场景下的红外图像目标特征识别。

    深度学习红外图像超分辨率重建可见光近红外光

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    基于LWT的可见光OFDM-IM系统研究

    王宁赵黎张峰孟祥艳...
    148-153页
    查看更多>>摘要：针对索引调制正交频分复用(OFDM-IM)技术峰均比过高，对相位噪声和载波频偏敏感，系统复杂度高等问题，提出基于小波提升变换(LWT)的可见光OFDM-IM系统。首先选择正交小波基作为子载波，通过对信号的分裂、预测和更新，将信号分为高频信号和低频信号，再结合可见光信道构成LWT-OFDM-IM系统，最后通过理论分析和蒙特卡罗方法对系统的可靠性、峰均比特性和最佳小波分解层数进行了仿真验证，结果表明:当子载波N=256，子块中子载波数量L=4，激活子载波数量k=2，系统误码率为10-4时，LWT-OFDM-IM比FFT-OFDM-IM改善约8 dB，相较于DWT-OFDM-IM提高约4 dB。当系统互补累计分布函数(CCDF)为10-1数量级时，LWT-OFDM-IM的峰均比较FFT-OFDM-IM改善约2。3 dB。随着小波层数的递增，系统的误码性能越好，当小波层数为3层时，大约在10 dB附近，误码率可到10-5量级。

    可见光通信正交频分复用提升小波变换索引调制峰均比

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    基于干涉模块增强共驱混沌同步密钥分发系统的安全性

    周敏郭存有张宇鹤高震森...
    154-158页
    查看更多>>摘要：基于共同信号驱动两相同激光器可以实现密钥分发，但驱动信号和响应激光器的输出信号存在的强相关会降低密钥分发的安全性。提出一种增强共驱混沌同步密钥分发系统安全性的方案。通过引入硬件变换模块，降低驱动与响应信号之间的相关性，进而保障密钥分发的安全性。选择马赫-曾德尔干涉仪(MZI)作为变换模块，利用MZI的延迟干涉效应实现对激光器输出信号的变换，并对MZI输出的时序波形进行双阈值量化，实现了 100 km的光纤传输，速率为0。23 Gbit/s的密钥分发。实验结果证明:在基于混沌同步的密钥分发方案中，引入的硬件变换模块可以有效防止非法用户直接量化驱动信号窃取密钥，避免信息的泄露，实现合法用户的安全密钥分发。

    保密通信密钥分发半导体激光器混沌同步

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    一种基于SSA-DBN的室内可见光指纹定位算法

    王鹏云邵建华王宗生程悦...
    159-165页
    查看更多>>摘要：室内可见光定位在精度方面有着较高的要求，针对这一问题，文中提出了一种麻雀搜索算法(Spar-row Search Algorithm，SSA)优化深度置信网络(Deep Belief Network，DBN)的室内可见光指纹定位算法。首先，采用信号强度特征值与位置坐标建立离线指纹库;其次，利用麻雀搜索算法较好的全局探索和局部开发的能力，对深度置信网络的初始权阈值进行优化，建立网络训练模型，对待定位目标的位置进行预测，避免了 DBN陷入局部最优以及收敛速度较慢的问题。最后，利用已建立的离线指纹库数据，计算定位误差并分析。在4mx 4 m×2。5 m的空间中进行实验，结果表明:文中算法的平均定位误差为3。51 cm，定位误差在6 cm以内的概率为89。9％，与DBN定位算法相比，平均定位误差下降了约22。5％。

    可见光室内定位麻雀搜索算法深度置信网络

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    基于RepVGG-A0改进的公路车型识别网络

    任成汉黄俊
    166-171页
    查看更多>>摘要：针对当前车型识别过程中检测精度与实时性难以平衡的问题，提出了一种基于RepVGG-A0改进的公路车型识别网络，利用结构重参数化思想融合多分枝网络以提升网络推理速度。使用混合空洞卷积替换传统卷积，强化了模型对大目标的识别能力。在网络主干中插入融合残差结构的坐标注意力(RES-CA)模块，提升了网络对有效特征信息的提取能力，同时避免了梯度消失与梯度退化造成的影响。此外采用了标签平滑正则化方法对损失函数进行改进，降低了模型过拟合对检测结果的影响，提升了模型的泛化性。经验证，本方法在公路车辆数据集BIT-Vehicle上的识别准确率达到了 97。17％，较原模型提升了 2。67％，优于现有的ResNet-18，VGG等网络模型，同时保证了模型的检测速度。

    车型识别结构重参数化残差结构混合空洞卷积标签平滑正则化

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    基于分类平均跳距的无线传感器网络节点CADV-Hop定位方法

    杨迪赵宣植张文刘增力...
    172-178页
    查看更多>>摘要：针对原型DV-Hop定位算法中平均跳距的计算产生较大定位误差的问题，提出了一种分类平均跳距的CADV-Hop算法。首先，揭示了无线传感网络中不同跳数路径的单跳距离分布不一致的现象，并分析了这种差异出现的原因与规律。其次，按照跳数对信标间路径分类再计算各类路径平均跳距的分类平均跳距。最后，在分类平均跳距所提供未知节点与最近信标节点之间更精确距离估计的基础上，结合加权最小二乘法最终实现节点坐标解算。仿真实验表明，CADV-Hop算法在不增加算法复杂度以及额外硬件的情况下有效地降低了定位误差，随着信标节点数量增加，CADV-Hop算法比原型DV-Hop算法和两种改进的DV-Hop算法具有更高的定位精度。

    无线传感器网络CADV-Hop算法分类平均跳距加权最小二乘

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    基于孤立森林算法的弹性光网络异常流量自动识别方法

    李橙何孙秦卫星张国华...
    179-183页
    查看更多>>摘要：弹性光网络流量传输受到时间波动导致异常，为了提高网络传输稳定性，提出基于孤立森林算法的弹性光网络异常流量自动识别算法。根据流量的异常分布特征和正常数据的差异性进行波谱密度检测，构建弹性光网络流量的谱特征提取模型，通过低通滤波器卷积向量重组，实现对异常流量的谱特征筛选，采用孤立森林算法实现对网络流量异常检测的自适应寻优控制，结合多维空间结构重组方法实现对弹性光网络异常流量检测和识别。结果表明，漏检率及误检率较低，分别为3。16％，1。03％。检测用时较少，仅用16秒。在进行检测时，外部入侵率未超过1％，抗扰性较强。

    孤立森林算法弹性光网络异常流量谱特征提取

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    基于激光传感器的无人驾驶变换轨迹跟踪系统

    陈炜峰仇昊吉爱红胡凯...
    184-190页
    查看更多>>摘要：针对常规无人驾驶轨迹跟踪过程依据一个给定的参考轨迹，存在跟踪角度及速度协同性较差、精度较低的问题，提出基于激光传感器的无人驾驶变换轨迹跟踪系统。设计包含激光传感器、电机控制、液晶显示、上位机通讯模块、键盘控制、微控制器的硬件结构，根据角速度及速度误差调整角速度协同控制器误差，通过神经元加权处理偏置数，优化双推角速度协同控制效果;引入滑模控制器，得到速度控制指令及角速度控制指令回角速度协同控制器，通过轨迹控制器和角速度协同控制器的设计，实现无人驾驶变换轨迹跟踪控制。实验结果表明，应用该系统后，角度轨迹跟踪结果更接近期望角度，直线状态和曲线状态下的轨迹跟踪误差均较小，最高为4 cm，轨迹跟踪精度高、定位准，整体应用效果更佳。

    无人驾驶激光传感器变换轨迹跟踪系统期望角度

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