异类传感器合成量测的模糊航迹起始方法
摘要：雷达/红外联合探测是复合精确制导技术的一个重要发展方向.针对二维雷达、红外传感器存在系统误差以及测量空间不同的情况,提出一种基于量测合成的异类传感器模糊航迹起始方法.该方法首先计算相同周期内异类传感器方位角的拓扑序列,综合利用拓扑序列法和加权平均法对维数不同的量测进行分类与合成,然后累积多个周期的合成量测建立候选目标量测集,最后通过模糊Hough变换（FHT）方法检测目标航迹、实现航迹起始.在航迹检测中,充分利用量测序列的时间信息和目标的运动信息,同时考虑了量测数据的不确定性和航迹确认准则对航迹起始的影响.实验结果表明,提出方法能够有效地实现异类传感器航迹起始,与传统的Hough变换（HT）方法相比,能够降低算法的计算量和提高直线航迹检测的准确率.MAC层协作的VHT WLAN吞吐量增强方案及其性能研究
摘要：本文针对超高吞吐量无线局域网（VHT WLAN）引入多用户和带宽扩展后造成的载波侦听机制呈现的一些问题,提出了基于媒体接入控制层（MAC,Medium Access Control）协作的两层网络分配矢量（TLNAV,Two Level Network Allocation Vector）方案,该方案不仅有效解决了传统机制存在的问题而且在实际应用中简单易行,并能获得系统吞吐量的有效提升;在此基础上,本文提出了超高吞吐量无线局域网的不等带宽发送方案,该方案不仅解决了多用户模式发送时带宽的浪费问题,而且获得了系统吞吐量的进一步提高;本文对所提方案进行了性能分析,获得了所提方案在单用户和多用户发送模式下的吞吐量增益;最后本文通过仿真验证了所提方案的有效性以及理论分析的正确性,从仿真结果可以看到随着传输机会内剩余时长的增加所提方案能获得显著的吞吐量性能增益.SAR振动目标成对回波聚焦的改进Keystone变换算法
摘要：在高分辨率SAR成像中,成对回波是振动目标典型的多普勒特征,常规聚焦成像算法处理后会出现散焦现象,不利于对目标振动参数的分析.本文提出了一种振动目标成对回波的聚焦算法.在推导振动目标二维频域解析式基础上,采用Keystone变换进行徙动校正,接着在距离-多普勒域中完成二次相位误差补偿,实现了振动目标与静止目标的同时聚焦.该方法不需要振动目标先验知识,适合对不同振动状态下多目标成对回波的聚焦,点目标仿真验证了算法的有效性.云存储中隐私保护的线性同态加密方案
摘要：云存储数据具有访问方便、可靠性高及可测量等优势,然而也存在一些安全风险,如敏感数据泄露、未授权访问及数据完整性等.针对敏感数据泄露问题,本文提出了一基于整多项式环上差错学习（R-LWE）问题的有效线性同态加密方案（LHES）,该方案可对要上传云端的数据进行加密并以密文形式分布式存储,其安全性是基于R-LWE问题的困难性.分析表明,该方案在效率上较基于LWE的加法同态加密方案有很大改进,并且在标准模型下是选择明文攻击安全的.最后,给出了本文方案在云存储隐私保护中的应用架构.曲率-HOG目标检测算法研究
摘要：HOG算法充分利用梯度方向与幅值分布信息,在行人、车辆等特定目标检测定位中得到广泛应用,针对如何在HOG算法中融合梯度信息和曲率信息,本文提出基于HOG的梯度曲率相结合的目标检测算法并将其应用于目标检测问题中.算法首先计算图像的曲率信息和梯度信息,利用梯度的幅值和方向作为约束条件,统计曲率的分布直方图;然后将曲率直方图特征与HOG特征相连接,构成新的性能更好的特征描述子,最后将这一特征描述子用于检测实验.在ETZH形状数据库和INRIA马匹数据库上的实验结果表明,本文算法能够更好地检测目标并获得较高的精度.量子遗传神经网络语音水印算法
摘要：传统的BP神经网络通常以梯度下降法作为训练搜索算法,极易陷入局部最优.本文将量子遗传算法引入到神经网络,提出了一种改进量子遗传算法优化BP神经网络系数的语音水印算法.首先利用改进量子遗传算法的良好全局搜索特性,优化BP神经网络的初始系数找出粗略解,然后采用梯度算法精细搜索出神经网络的最优权值和阈值系数,提高网络的收敛精度.理论分析和实验仿真表明,与传统的BP神经网络和遗传算法优化神经网络系数相比,本文提出的神经网络输出误差更小,有更大的水印容量.精度分类量测数据的变分贝叶斯自适应Kalman滤波算法
摘要：针对带有精度分类信息的方差未知量测数据的滤波问题,本文提出了一种扩展的变分贝叶斯自适应Kalman滤波（EVB-AKF）算法.该算法在量测数据精度等级不变或降低时将后验分布参数修正为原VB-AKF算法外推近似值与精度分类信息对应的方差上界的加权和的形式,并在精度等级提高时利用精度分类信息重置后验分布参数,解决了VB-AKF算法后验分布参数一阶常系数模型不能完全适应量测噪声方差动态变化的问题.仿真结果表明,该算法能够快速有效的估计出动态变化的量测噪声方差,并且能够有效的实现数据滤波.超长点数FFT的设计与实现技术
摘要：随着宽带雷达系统所采用的信号带宽不断增加,为了实时完成脉冲压缩处理,需要进行超长点数FFT运算.本文提出一种超长点数FFT运算的实现方法.运用二维FFT算法,基于高性能FPGA处理平台,将超长点数FFT运算转换为两级短点数FFT的级联处理,并通过片外存储器解决片内存储资源有限的问题.实现结构上采用并行处理结构,显著提升了运算速度,可以实现在5ms内完成4M点数的FFT运算.实验结果表明,在相应的处理平台上,本文提出的超长点数FFT实现方法可以满足雷达系统的实时性需求,解决了宽带雷达实时脉冲压缩的关键问题.调整量最小的多视图像校正算法
摘要：在多视自由视点电视（FTV）系统中,摄像机阵列拍摄的多视视频存在垂直视差、且水平视差分布不均等问题,严重影响合成视频的质量效果.现有的多视图像校正方法虽然消除了垂直视差,但是校正图像过程中引入的旋转和平移失真较大,使人眼产生不舒适感.为此,本文提出一种适于平行摄像机阵列的多视图像校正算法,首先建立理想的摄像机安放位置,然后计算多视图像校正变换,将实拍图像映射到理想摄像机位置处,得到校正后图像.在设计理想的摄像机安放位置时,考虑人眼视觉特性,确保坐标轴旋转和平移调整量最小化,实现多视图像校正变换引入图像失真总量最小.实验表明,该算法不仅可以消除垂直视差,而且图像校正过程中引入的失真小,符合人眼视觉习惯,能有效改善合成视的图像质量,提高人眼观看舒适程度.联合LDPC解码的宽带电力线信道噪声抑制迭代方法
摘要：宽带低压电力线信道的噪声干扰很强,严重影响通信系统性能.本文提出一种联合LDPC解码的宽带电力线信道噪声抑制迭代方法.该方法利用LDPC解码与迭代噪声抑制相互促进的特点,在传统迭代噪声抑制算法基础上,通过增加LDPC解码器来对接收端均衡后的信号进行解码,以抑制信号中的干扰噪声,提高迭代过程中噪声估计的准确性,改善噪声抑制性能.本文方法的迭代收敛较快,噪声抑制性能好.仿真实验验证了本文方法的有效性.重大突发事件决策支持的语义协同模式构建的案例推理研究
摘要：重大突发事件能引发社会连锁响应和严重后果,并可能危及社会稳定.因此当突发事件发生后,能及时生成预案、开展行动,将能最大程度上减少损失.本文将基于案例推理的案例表示与相似度度量方法应用到应急辅助决策中,尝试通过3个方面构建合适的相似度度量建模表达：（1）语义约束下的案例属性提取过程;（2）基于多案例多属性的事物概念设计,允许案例属性存在同语义不同表达;（3）协同特征匹配下的案例新描述,基于Wordnet词汇关联分析多类中心的特征距离,推理出案例属性的最可能对应语义.实验表明其可以显著提升案例匹配效率.将为今后重大突发事件的处理提供有效而及时的决策支持.小波模极大值点的信号稀疏表示及重建
摘要：作为压缩感知理论的前提,稀疏表示要求信号本身是稀疏的或者在某种正交基下可以稀疏表示.本文针对信号本身及小波变换后均不够稀疏的情况,提出一种基于模极大值点的信号稀疏表示算法.该算法在小波变换的基础上,利用小波分解的结构,对各层高频小波系数通过寻找其模极大值点的方法进行稀疏化,然后通过测量矩阵得到它的测量值,对测量点数进行熵编码以实现数据压缩传输.解码时,采用正交匹配追踪算法得到模极大值点的估计值,最后通过交替投影法重构出原信号.仿真结果表明,与经典压缩感知算法相比,该算法恢复信号的质量有较大提高,且由于稀疏度增大,所以信号具有更好的可压缩性,实验表明本文算法对复杂信号效果更明显.阅读认知模式下的图案识别方法研究
摘要：本文模拟人类对图案的认知识别机理,提出了一种基于阅读认知模式的特征提取方法,提取基于视觉信息的图案特征,并提出了一种基于基元拓扑关系建模的通用图案识别方法.利用滑动窗来实现对人类认知图案机制的模拟,通过滑动窗的滑动过程完成对图案局部结构特征提取以及空间拓扑关系的构建.在图案识别建模方法中,采用了人工神经网络和隐马尔科夫模型相结合的混合识别模型,利用人工神经网络的强大计算能力完成基元建模,结合隐马尔科夫模型的强大的处理时序数据的优势,实现了图案的整体拓扑结构建模.实验结果验证了本文提出的图案识别方法的有效性和通用性.SAR回波模拟中回波信号多普勒相位计算方法在FPGA上的实现
摘要：多普勒相位作为被测目标信息获取的重要来源,其计算精度成为基于FPGA实现合成孔径雷达实时回波模拟技术的关键要素.本文针对多普勒相位计算过程中存在的数值开方运算以及FPGA中专用开方器件的缺失性问题,在保证原始数据的仿真精度以及满足大位宽数据的仿真需求基础下,以Xilinx Virtex6 sx315t为硬件平台,使用两种FPGA常用的近似方法…泰勒级数展开和CORDIC算法,对于多普勒相位的定点求解进行了程序设计与实现,并将仿真结果与MATLAB双精度理论数据进行对比,验证了精度的有效性.具有自适应MB-LBP前置滤波的CAMShift人脸跟踪算法
摘要：基于颜色分布的连续自适应均值移动（CAMShift）人脸跟踪算法简单、易于实现,被广泛应用于实时跟踪.但因其采用肤色模型作为跟踪模式,所以当目标处于类肤色背景区域时,跟踪窗口极易错误收敛到背景区域从而导致跟踪失败.为此,本文提出一种具有自适应MB-LBP前置滤波的CAMShift跟踪算法.首先训练一个能检测人脸基本特征的级联MB-LBP节点分类器.当跟踪窗口进入类肤色干扰区时,系统自适应地把该分类器接入作为CAMShift跟踪算法的前置滤波器,以排除背景中的类肤色干扰,提高算法的鲁棒性.实验结果表明,该算法既能有效排除背景中的类肤色干扰、显著提高CAMShift人脸跟踪算法的鲁棒性,又能保持人脸跟踪的实时性.多频GNSS射频采样接收机设计与实现
摘要：针对多频GNSS接收机采用模拟射频前端存在的缺陷,研究基于直接射频采样技术的多频GNSS接收机设计与实现.根据当前公开导航频段,设计了一种可配置、可兼容的前端数字信号处理结构,将模数转换器件紧接在天线后端,直接在射频域对导航信号进行数字化,射频以下的所有处理功能全部采用软件模块来实现,使接收机通过参数设置就可以兼容多种导航系统.对采样频率选择、本振频率选择、抽取滤波等关键技术进行了分析,基于可编程片上系统平台给出一种射频采样GNSS接收机的实现方案,分析了其中各功能模块的实现框图与工作流程,通过测试给出接收机的性能指标.非再生式星上处理和程控交换及其支持IP业务的可能性
摘要：星上处理技术对提高卫星通信的传输质量和频谱利用率起着关键性的作用,已经成为卫星通信领域研究的热点.再生式星上处理虽然优点显著,但其技术难度大、设备复杂度高及应用灵活性小,系统容量也受到设备复杂度的限制.针对再生式星上处理的一些不足,本文通过将连续波时分复用技术和程控电路交换相结合,提出一种非再生式星上处理和交换技术,并论证了其支持IP业务的可能性.得出结论：基于连续波时分复用和程控电路交换相结合的中继设备能够实现强实时性IP业务的一跳传输,在一定程度上提高了卫星通信系统的通信容量,降低了卫星设备复杂度.无线传感器网络中的分布式压缩感知技术
摘要：本文对无线传感器网络中分布式压缩感知的关键技术进行了详细阐述.首先,简要论述了压缩感知方法的基本原理;其次,分析了无线传感器网络中的分布式压缩感知技术与单个信号的压缩感知技术的区别,针对无线传感器网络中联合稀疏模型的建立、分布式信源编码以及联合稀疏信号的重构技术等问题进行了详细讨论;分析了在无线传感器网络的实际应用中,联合稀疏模型、分布式信源编码方式及联合稀疏信号重构方法的性能.最后,对无线传感器网络中分布式压缩感知技术的未来研究方向进行了展望.
