基于航天器的空域通信网络在区域信息增强和应急通信中具有广泛的应用。 提出了一种用于多径路由拥塞度检测的路由算法（CD_AOMDV）。 业务启动前采用整体拥塞度检测与局部拥塞度检测相结合的方法。 及时，准确地判断拥塞程度，降低了热节点的丢失率，降低了平均丢包率。 仿真结果表明，与传统的AOMDV协议相比，本文提出的CD_AOMDV减少了丢包，提高了时延性能，更适合空域通信网络。

新版本代码特点：（注意目前只适用于2560*720分辨率的双目，其他分辨率需要修改) 1、替换“回”字形查找改为“米”字形查找，可以设置存储像素点的个数20可修改，然后取有效像素点的中位数（个人觉得比平均值更有代表性）。 2、每10帧（约1/3秒）双目匹配一次，提升代码的运行速度。 3、可以进行实时检测，运行速度与机器的性能有关。

在应用EMD方法分解信号时，可能造成固有模态函数中不同的振动模态混合，从而淹没能量较小的振动模态而导致无法识别其模态参数。为了提高结构模态参数识别的精度和比较精确地识别低频模态及能量较小模态的参数，文章对结构响应信号进行带通滤波后再应用EMD方法进行分解，最后得到结构的各阶模态频率和阻尼比；仿真结果表明，该方法可以有效提高结构模态频率和阻尼比的识别精度。

针对数字可调光源输出能量较低的问题,提出一种改进型Offner凸面光栅光谱辐射定标光源光学系统的设计方法。基于光线追迹原理,理论推导Offner型光谱成像结构狭缝和像散的关系,利用双柱面透镜对Offner型光谱成像系统大狭缝下的残余像散进行补偿。使用所提方法设计了光谱范围为500~800 nm,狭缝长度为0.4 mm的传统Offner光谱成像系统和狭缝长度为8 mm改进型Offner光谱成像系统。结果表明:改进型Offner光谱成像系统具有良好的成像质量,全视场点列图方均根(RMS)半径小于8.1 μm;系统沿Y方向RMS半径小于6.7 μm,在一个像元尺寸内;谱线弯曲为单像元尺寸6.2%、色畸变为单像元尺寸5.8%,消除了谱线重叠和谱线偏移现象。设计方法对提高遥感仪器的光谱辐射定标精度具有一定的研究意义和工程价值。

针对云计算中无法合理分配资源的问题,提出了采用改进的粒子群算法对其进行分配。由于粒子群算法存在局部收敛速度快,容易陷入局部最优解的情况,从粒子的选择、参数调整和预防过早收敛三个方面进行改进: (1)选择粒子的时候采用适应值最小的粒子,并根据约束函数淘汰不合格的粒子;(2)对惯性因子、个体最优因子和全局最优因子进行改进;(3)通过设定系数来防止算法过早收敛。仿真说明,将改进后的算法运用在云计算方面,在云计算的资源失效、云端用户完成时间和云计算环境下的能量消耗三个方面都优于粒子群算法。

FIR低通滤波器具有设计简单，易于实现的优点，缺点是只能用于低通滤波器，不能用于高通滤波器，所以，通过粒子群算法对FIR低通滤波器进行优化，提高FIR滤波器的性能

随着新系统雷达的实际使用，复杂雷达信号的特性正在发生变化和发展。 一维变换域的传统分析方法已不再适用于现代雷达信号处理，有必要在二维变换域中寻求新的方法。 时频分析方法是二维转换领域中使用最广泛的方法。 本文针对典型雷达侦察线性调频信号的时频变换，研究了短时傅立叶变换和维格纳-维勒分布的两种典型时频分析方法，针对精度低，灵敏度高的问题。针对信号噪声的常见方法，提出了改进的小波变换算法。

在基于粒子群优化的节点定位过程中，惯性权重的设置对算法收敛速度和定位精度有着重要影响。本文从两个方面对其进行改进：利用节点间的连通信息对未知节点可能存在的区域进行估计，缩小粒子搜索范围；根据未知节点存在区域，对粒子群优化算法的惯性权重设置进行改进。仿真结果表明，改进算法的定位精度和稳定性有明显的提高，是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案。

关于FCOS的一些改进（FCOS：完全卷积One-Stage对象检测）

matlab检索相似图像 -一种改进的基于内容的图像检索系统 文献中最早使用基于内容的图像检索一词的似乎是Kato[1]。在CBIR中， 图像根据其自身的视觉内容（如颜色、纹理和形状）进行索引。尽可能自动地从图像中提取视觉内容[2]。因此，CBIR系统比TBIR系统具有两个主要优点。首先，他们尽量减少人力。第二，由于减少了人们的干预，主体性也减少了。这一特性使CBIR系统在许多领域更加有用，例如搜索和浏览大型图像集。