李亚杰 作品数:3 被引量:18 H指数:2 供职机构: 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院 更多>> 发文基金: 中央高校基本科研业务费专项资金 国家自然科学基金 国家高技术研究发展计划 更多>> 相关领域: 矿业工程 自动化与计算机技术 更多>>
矿井EPON生存性与冗余可靠性研究 被引量:2 2016年 针对现有矿井通信网络在可靠性设计方面考虑不足、网络系统容灾能力较弱问题,分析了网络链路冗余度对矿井网络可靠性的影响,建立了矿井以太无源光网络(EPON)的网络生存性模型,并在此基础上提出了矿井EPON的树形、总线形和环形网络冗余结构,进而推导出上述结构的网络生存性计算方程。实验结果表明,矿井EPON的网络生存性与灾害强度、覆盖范围和网络结构有关,灾害强度和覆盖范围越大,网络生存性越小。在相同灾害强度和网络覆盖范围条件下,冗余结构网络的可靠性优于无冗余网络,双总线形冗余结构的生存性最高,双环形冗余结构的生存性次之,树形冗余结构的生存性最差。这对数字化矿井通信网络的可靠性预测和性能评估提供了理论依据。 张帆 闫秀秀 李栋 李亚杰关键词:矿井通信 以太网无源光网络 冗余结构 网络生存性 网络可靠性 无线感知与视觉融合的井下目标跟踪定位方法 被引量:7 2018年 针对矿井非视距(not line of sight,NLOS)环境下监控区域有限、目标被遮挡以及多径干扰导致井下目标定位精度下降、定位延迟等问题,提出了一种面向井下巷道场景的移动目标无线感知与视觉融合跟踪定位方法。该方法首先通过射频识别感知、获取井下目标位置信息,然后利用视觉跟踪移动目标并捕获其位置信息,最后将对目标的感知信息与视觉跟踪位置信息进行加权融合,从而获得井下目标位置估计。研究结果表明:本文方法可以提高定位精度、减小定位误差和运算耗时,相比射频识别和视觉定位方法,平均定位误差、计算耗时分别减少62.8%和79.5%;在噪声环境下具有较强的鲁棒性,可有效地实现对井下目标的实时跟踪与精确定位。 张帆 李亚杰 孙晓辉关键词:矿井 视觉识别 多源信息融合 基于稀疏度自适应的矿井智能监控图像重构方法 被引量:11 2017年 矿井智能监控是实现少人或无人工作面自动化开采和可视化作业的重要保障。针对矿井监控图像易受噪声干扰和雾尘环境等影响,采用传统的基于奈奎斯特(Nyquist)采样和压缩方法存在分辨率低、图像模糊和运算时间过长等问题,根据压缩感知和稀疏重建理论,提出了一种利用分块压缩感知模型和自适应匹配追踪均衡策略获取矿井图像的方法。该方法通过建立矿井图像分块压缩感知模型,信源编码过程先利用稀疏随机矩阵对块图像进行压缩、采样、获得观测值,然后使用DFT作为稀疏基进行信号稀疏表示,最后利用一种改进的自适应匹配追踪算法进行图像重构实现解码。研究结果表明,提出的方法在与其他算法的比较中体现了较好的优越性,能有效提高矿井图像在压缩感知重构阶段的解码质量及其压缩处理速度,具有较强的抗噪声性能和鲁棒性,有助于改善矿井监控图像的清晰度和实时处理性能。 张帆 闫秀秀 李亚杰关键词:矿井 智能监控 图像重构 压缩感知