基于神经网络和差分搜索的高光谱图像非线性解混

针对基于双线性混合模型(BMM)的高光谱图像梯度 解混算法的局限性,提出一种基于神经网络(NN)和差分搜索算法(DSA)的非线性 高光谱图像解混算法。在考虑p阶多项式模型的基础上,利用N N估计出实际高光谱图像的非线性阶数。构造解混 的目标函数,将非线性解混问题转化为最优化问题。引入DSA对目标函数进 行优化,将解混过程中的待求参数 映射为差分搜索过程中的位置参数,同时在搜索过程中引入丰度非负和全加性约束映射机制 满足解混要求。仿真数据和 实际高光谱数据实验结果表明,本文算法有效地克服了基于BMM的梯度解 混算法的不足,可有效实现高光谱 图像的非线性解混。当NN采用2000个样本训 练,解混真实高光谱数 据得到相应的重构误差(RE)达到1.15×10－2 ,具有良好解混效果。     

基于微分搜索的高光谱图像非线性解混算法

针对线性混合模型在实际高光谱图像解混过程中的局限性,提出一种新的基于微分搜索的非线性高光谱图像解混算法.在广义双线性模型的基础上采用重构误差作为解混的目标函数,将非线性解混问题转化为最优化问题.将目标函数中的待求参数映射为微分搜索过程中的位置变量,利用微分搜索算法对目标函数进行优化求解.在求解过程中,通过执行搜索范围控制等机制满足高光谱图像解混的约束要求,进而求得丰度系数和非线性参数,实现非线性高光谱图像解混.仿真数据和真实遥感数据实验结果表明,所提出的非线性解混算法可以有效克服线性模型下解混算法的局限性,避免了由于使用梯度类优化方法而易陷入局部收敛的问题,较之其它高光谱图像解混算法具有更好的解混精度.     

基于多目标蝙蝠优化的高光谱图像解混算法

由于高光谱图像的丰度特性,盲源分离算法 不能直接用于高光谱图像解混。同时,在解混过程中用 梯度算法对目标函数进行优化时易陷入局部最优。为此,本文提出了一种基于多目标蝙蝠优 化算法的高光谱图 像解混算法。该算法将高光谱图像模型中存在的丰度非负约束及丰度和 为一约束作为解混的两个目标函数, 将解混问题转化为对目标函数的优化问题,同时引入多目标蝙蝠优化算法来求解,从而实现高光谱图像解 混。实验结果表明,本文算法能有效解决上述问题,并且当改变图像的信噪比 、像元纯度和像素数时,观察光 谱角距离与均方根误差值的变化情况,与其它解混算 法相比,本文算法具有更高的解混精度和很好的抗噪性,在像元纯度很低的情况下也有很好 的性能。     

基于像元混合模型估计的高光谱图像解混

在高光谱图像中,线性混合像元和非线性混合像元同时存在,若采用基于单一混合模型的解混算法,会使解混精度降低。因此,提出采用神经网络对高光谱图像中的像元混合模型进行估计,然后针对不同的混合模型进行相应的像元解混。像元解混时,在目标函数中添加丰度非负和丰度和为一约束项,利用差分搜索算法优化求解目标函数以实现高光谱图像的解混。仿真和实际高光谱数据实验表明,本算法提高了解混精度,适用于线性和非线性混合模型。     

基于回溯优化的非线性高光谱图像解混

为了进一步提升高光谱图像的解混精度,提出一种基于回溯优化的高光谱图像后非线性解混算法。在后非线性混合模型的基础上,以观测图像与重构图像之间的重构误差为目标函数,使用回溯搜索算法在解空间搜索使目标函数取得极小值的最优解。在搜索过程中,利用回溯搜索算法的边界控制机制有效保证了高光谱图像解混过程中的约束条件,进而有效实现了对解混丰度值和非线性参数的精确估计。针对合成高光谱图像和真实高光谱遥感图像的解混实验表明,文中算法具有优异的解混性能,所达到的解混精度显著优于现有非线性高光谱图像解混算法。     

基于高阶非线性模型的多目标高光谱图像解混算法

在高阶非线性混合模型的基础上,提出一种多目标高光谱图像解混算法,解决传统方法受高光谱数据异常值影响而解混精度不高的问题。该算法以重构误差与光谱角分布为目标函数建立优化模型,并同时优化两目标函数以减少数据异常值对模型求解的影响,使解混结果在两个评价指标上得到提升;最后采用差分搜索算法求解多目标优化模型,解决梯度类优化方法易陷入局部极值的问题,从而进一步提升解混精度。实验结果表明,文中算法与传统高光谱解混算法相比,具有更精确的端元丰度估计结果和更高的解混精度。     

逆合成孔径成像激光雷达低信噪比稀疏多孔径成像方法研究

 受目标非合作特性的影响,逆合成孔径成像激光雷达(ISAIL)回波存在缺失;同时受大气衰减和自然背景光等因素的影响,ISAIL回波信号信噪比较低,因此,常规的稀疏多孔径成像方法不再适用。针对上述问题,该文提出了一种结合压缩感知(CS)和权矩阵的稀疏多孔径成像方法。首先,通过基于CS的稀疏多孔径成像方法对原始数据处理,得到目标像的支撑域;然后,据此建立权矩阵,优化采用CS重构时的代价函数,对稀疏多孔径ISAIL原始数据进行成像处理,利用不完整的回波信号获得高分辨目标像。此算法具有较好的抗噪能力。采用室内ISAIL系统实测数据验证了算法的有效性。     

基于光滑0范数压缩感知的多光谱图像去马赛克算法

提出了一种基于压缩感知(CS)的多光谱滤波阵列(MSFA)的多光谱图像去马赛克算法(DMA)。 首先,通过将MSFA采样得 到马赛克图像的过程等效为CS理论中的感知矩阵采样的过程,并充分利用多光谱图 像的空间和谱间 相关性,通过在三维空间傅里叶基上对多光谱图像进行稀疏表示;然后由随机MSFA模式和CS 理论构造的测量矩阵对多光谱图像进行观测投影,最后采用CS重构算法求解0范 数下的最优化问 题,从而得到多光谱图像的稀疏表示系数。给出对算法性能的评估数据和Matlab仿真 图片。实验结果证明,本文算法的峰值信噪比(PSNR)值高于克罗内克CS(KCS)和组稀疏(GS)两种算法,且有效地减少了上述两种算法中出现的模糊现 象,改善了图像的视觉效果。     

地物空间分布特性的高光谱遥感图像解混算法

在高光谱遥感图像中,地物的空间分布往往呈现两种特征:一是都有各自的主导区域;二是在地表空间上分布连续.利用这两种先验信息,分别引入了对丰度的正交约束与平滑约束,提出了一种基于丰度约束的非负矩阵分解算法.为进一步地提高算法的性能,另外还提出了一种新的算法停止准则及权重因子调整策略,以适应信噪比以及像元混合程度的变化.在仿真数据和实测数据上的实验结果表明,该算法不仅能很好地表征地物的分布特征,提高解混精度,而且在信噪比较低,无纯像元的条件下,仍然能得到较好的解混结果.     

基于非负矩阵分解的高光谱遥感图像混合像元分解

传统非负矩阵分解算法的目标函数具有大量的局部极小,在进行高光谱图像的光谱解混时,受初始值的影响很大.为解决该问题,作者通过在目标函数中引入丰度分离性和平滑性的约束条件,提出一种基于有约束非负矩阵分解的混合像元分解方法.同时该算法能够满足混合像元分解问题所要求的丰度值非负以及和为一的约束.模拟和实际数据实验结果表明,所提...     

一种基于贪婪算法的CORDIC改进算法

针对传统串行坐标旋转数字计算方法(CORDIC)耗时且占用较多资源的缺点,提出了一种旋转模式下CORDIC算法的新型改进算法,该改进算法可用来代替直接数字频率合成器(DDS)查找表进行正余弦的计算。通过采用贪婪算法实现对CORDIC旋转方向与旋转角度的优化,从而可以达到串行转并行和减少迭代次数、节约资源的目的。该算法可以应用于三角函数的复杂函数的硬件实现中。仿真结果表明,在迭代次数相同的情况下,改进算法较传统算法可以获得更高的精度。最后,在Xilinx FPGA的Spartan-3E芯片上实现了改进的CORDIC结构。与传统CORDIC算法相比,在运算精度为10-5时,可以节省Slices、LUTs(Look Up Tables)资源分别为28%和25%。     

一种新的轮廓特征提取和检索算法

提出了一种新的轮廓图像检索算法.首先,根据内角大小将轮廓像素划分为凸角点、凹角点及平滑点3种类型,并分别提取其距离直方图;在此基础上,给出了两个新的轮廓空间特征描述符:相对佗置分布及相关单元熵,分别描述角点间及平滑点间的相互关系;最后,结合上述3种特征,给出了轮廓间的相似性度量准则.实验结果表明,该算法取得了比传统方法更好的检索效果.     

移动网络中MCL-MDS定位算法

在深入了解移动网络中蒙特卡洛(MCL)算法的基础上,针对MCL算法在锚节点率较少时定位精度较差的缺点提出了一种结合MCL算法与分布式MDS-MAP(Distribute MDS-MAP,DMDS-MAP)算法的自适应算法MCL-MDS定位算法。算法首先使用所设计的DMDS-MAP算法对节点进行定位,随后利用MCL算法中的过滤原理对定位结果进行验证,若通过验证,则采用该定位结果,否则采用MCL算法的定位结果。仿真显示,MCL-MDS定位算法能在各种环境下获得较好的定位效果。     

一种结合比特翻转的自适应置信传播算法

提出了一种结合比特翻转的自适应置信传播迭代译码新算法,称之为"BP 比特翻转"算法.首先详细描述了新算法的整个流程,然后在相同仿真条件下比较了传统"BP"和"BP 比特翻转"两者的性能和平均迭代次数,发现新算法要优于传统的"BP"算法,特别是在最大迭代次数较小时,优势就会显得更加突出.     

TPC-BASED STBC MULTIUSER DETECTION WITH LSE-RLS ALGORITHM

The Bit Error Rate （BER） performance of a Turbo Product Code （TPC） based Space-Time Block Coding （STBC） multiuser wireless system in the frequency-selective channels has been investigated. Both of the good error correcting capability of TPC and the large diversity gain of STBC can be achieved simultaneously. A Least Square Error-Recursive Least Square （LSE-RLS） algorithm is applied to estimate the channel and cancel the interference. Simulations show that the proposed system can obtain about 2.7dB gain in Es/N0 at the BER of 10^-3.     

一种HEVC帧内快速编码算法

高效视频编码(HEVC)采用编码单元(CU)四叉树的 分割结构,相比H.264/AVC显著地提升了编码效 率,但却使编码复杂度急剧增加。为此,本文提出一种帧内快速编码算法。首先,根据视 频图像纹理复 杂度,提前判断是否进行最大编码单元(LCU)分割。然后,根据空域相邻CU的深度预测当前C U的深度范围, 跳过不必要的计算;最后,根据预测模式被选为最优预测模式的统计特性,去掉可能性小的 帧内预测模式。本文算法在HM14.0的基础上实现。 仿真结果表明,本文算法在全I帧模式下与HM14.0相比,帧内编码时 间平均减少38%,码率(BR)只增加1.41%,峰值信噪比(PSNR)只降低0.29dB,在保证编码性能和视频质量几乎不变的 情况下,本文算法降低了编码的计算复杂度。     

基于PIC的MC-CDMA系统多级型多用户检测技术

为了抑制MAI和远近效应以提高系统的性能,采用多级型多用户检测技术,充分利用各个用户的扩频序列时延幅度和相位信息对各用户进行联合检测,利用前级判决的信息构造所有用户的干扰信号,然后从接收信号抵消掉干扰信号,从总体上提高各用户的性能。仿真验证表明,PIC的处理延迟小,且在用户增多的情况下误码率大为降低,但随着级数的增加,计算复杂度增大,故实际应用中一般选三级为宜。     

基于混沌优化的无线定位算法研究

本文提出一种抗NLOS干扰的TDOA定位算法。基于混沌优化算法对TDOA算法做了改进,采用混沌优化算法计算初值,再利用Taylor级数展开法进行定位。根据产生混沌序列的两种映射Logistic映射和Kent映射的特点,提出了Kent-Logistic模型修正Logistic映射用于定位。在移动台距服务基站较近时,直接采用该模型进行定位。通过和传统蜂窝定位算法的仿真结果进行比较,表明提出的算法能够提高NLOS传播环境下的定位精度。     

AN IMPROVED OPTIMAL CHANNEL SHORTENING ALGORITHM FOR DMT MODULATION SYSTEMS

In Discrete Multi-Tone (DMT) modulation systems, the well-known technique to overcome the Inter-Carrier Interference (ICI)/Inter-Symbol Interference (ISI) caused by the inadequate Cyclic Prefix (CP) length is to use a Time-Domain Equalizer (TDE) at the receiver front-end. An algorithm used to calculate the coefficients of the optimal shortening Time Domain Equalizer (TDE) was given by Melsa. However, this algorithm requires that the length of the TDE must be smaller than or equal to the memory length of the target impulse response. This paper modifies this algorithm and makes it not only fit for calculating the coefficients of the TDE with arbitrary length, but also have a much less computational time.     

基于SURF的红外成像末制导目标跟踪算法

针对红外成像末导引阶段飞行器姿态调整及高速运动导致的目标尺度和姿态迅速变化的问题,提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的红外成像目标跟踪算法。为了实现在末导引阶段对目标进行精确跟踪,采取了点跟踪的策略。首先根据跟踪点在上一帧的位置,在当前帧选取以相同位置为中心的图像子块并求其SURF特征,通过SURF特征匹配得到当前帧图像子块和模板的匹配点集,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点对,进一步用最小二乘算法(LSA)精确地估计出对应的单应性矩阵;然后通过单应性矩阵把跟踪点映射到当前帧获取跟踪点在当前帧的位置,从而实现精确跟踪。试验结果表明,本文算法有较高的跟踪精度和较好的实时性。