三通道非成像氧气吸收被动测距系统中光电倍增管光谱特性测量

在设计三通道非成像氧气吸收被动测距系统过程中,确定各通道光电倍增管的绝对光谱响应率对确保系统测距精度具有重要意义。为了克服光电倍增管灵敏度高、易饱和而导致的单色光功率测量困难的问题,提出了一种光电倍增管绝对光谱响应率测量方法。在该方法中,利用积分球与可调狭缝构建通量可调的系统光源,利用响应率已知的标准探测器测量单色光源辐射功率。搭建了光电倍增管绝对光谱灵敏度测量系统,并对三根滨松H10722-01型光电倍增管模块进行绝对光谱响应率测量。同时,为了检验该测量方法的有效性,在外场条件下开展了近程被动测距实验,将测量得到的光电倍增管绝对光谱响应率作为三通道被动测距系统各通道的光谱响应率参数。实验结果表明:在60~300m范围内,测距平均相对误差为6.25%。实验结果证明了该绝对光谱响应率测量方法的有效性。     

高分辨率光谱视频采集研究

相比于当前常用的红、绿、蓝三通道成像技术,光谱采集能够提供更多的颜色通道,从而更加精细地反映光源与场景的物理特性,因此可以广泛应用于遥感、材料、医疗、环境等诸多领域.光谱采集技术需要捕获光线在不同时刻和不同空间位置的光谱信息,主要表现在光谱、时间、空间三个维度上的信息获取.传统的光谱采集设备大多采用时序滤波或空间扫描机制记录光谱信息,需要很长的成像时间,因而不能用于光谱视频信息的采集.近年来,伴随着采样理论和电子元器件技术的迅速发展,光谱的视频(动态)采集成为了可能.本文着眼于近年来刚刚起步的光谱视频采集技术,从采集技术的背景和基本原理出发,对于近年来涌现的高分辨率光谱视频采集方法和系统进行介绍,并对于基于直接采集和计算重构的各类技术手段展开讨论,详细阐述这些方法的光学原理、采集理论以及实际系统构建中的问题.此外,本文对各种方法在光谱视频采集中的一些重要性能指标和系统实际运行优缺点进行对比.最后,本文也对光谱视频采集的相关应用与发展前景进行了讨论.     

基于FPGA马赫－泽德干涉仪的光谱数据采集系统

针对马赫-泽德(M-Z)干涉仪中干涉条纹采集和处理的要求,为了使其具有高速实时光谱数据处理能力,设计了一种通过FPGA硬件编程实现干涉条纹采集处理的方法.系统由CMOS探测器采集马赫-泽德干涉仪获取的干涉图像,再将干涉图像中的灰度信息输入到FPGA芯片中,通过去噪、切趾、快速傅里叶变换、标定等求解入射激光的光谱特征.系...     

基于超光谱热红外数据的一氧化碳反演通道选择

一氧化碳(CO)在热红外波段吸收强度弱且吸收区内具有较多的干扰信号,利用热红外数据反演高精度CO廓线的难度大。超光谱红外探测仪的开发和应用,为提升CO廓线的反演精度提供了可能。然而,随着超光谱热红外数据分辨率的上升、通道之间的间隔变窄,这在给数据引入特有可反演信息的同时产生大量冗余信息。为了保证反演精度和效率,有必要对通道进行选择来获取包含最大可反演信息的通道同时剔除冗余信息。提出了一种同时考虑通道灵敏度和权函数特性的峰采样通道选择方法,用于从超光谱红外数据中反演CO廓线。该方法首先通过分析通道对不同气体的灵敏度情况,去除受其他气体干扰较大的通道获得初选通道。然后,分析初选通道的权函数特性后发现,位于CO亮温变化谱线中峰顶和峰底的通道分别包含了不同大气层的CO反演信息,将这些通道选取为最终通道选择结果。以阿拉善沙漠地区、京津地区、长江三角洲及珠江三角洲的冬夏晴空大气为主要研究对象,比较峰采样法与最优灵敏度剖面法(OSP)所得的通道选择结果及相应的CO廓线反演精度。结果表明,该方法选择的通道比OSP方法选择的通道能覆盖更宽的光谱范围且包含更多的CO反演信息。而且,峰采样通道选择方法的应用可以有效提高本文所研究区域和季节的CO廓线反演精度,其中在阿拉善地区冬季大气条件下改善效果最为明显,反演结果的均方根误差(RMSE)由3.23×10~(-8)g/g降至3.07×10~(-8)g/g,平均反演精度提高了10.56%。     

量测重构线性混合模型高光谱图像目标检测

针对高光谱图像中无背景和目标先验信息情况下的目标检测问题,给出了一种基于量测重构光谱混合模型的目标检测算法.通过构造投影算子削弱背景干扰,提高自动搜索目标光谱特征的准确性;对光谱空间进行估计后,构造量测重构光谱混合模型;以此量测重构混合光谱模型为基础,使用投影抑制背景并提高信噪比以改善检测效果.同时给出了目标信号与局部杂乱背景之间的均方根误差SLCR及目标信号峰值与局部杂乱背景均值的比例PSLCMR两个检测评价指标的定义.利用可见光/近红外波段高光谱图像进行了实验,实验结果和理论分析表明了算法的有效性.     

基于稀疏表示的多光谱颜色数据降维方法研究

针对多光谱激光雷达系统在实景三维立体图像的真实颜色的再现问题,提出了一种基于稀疏信号表示的多光谱颜色数据降维方法,该方法利用字典学习和稀疏编码交替更新,以迭代的方式对光谱误差进行修正.实验结果表明,所提出的方法均方根误差的平均值较主成分分析法降低了35.29％,光谱拟合系数的平均值达到了99.8％以上,色度精度也较主成分分析法平均提高了70.23％,在不同光源观测条件下仍能保持颜色的稳定性,其重构精度优于主成分分析法.该方法利用稀疏表示可以通过低维观测向量复原高维稀疏信号的特性,从数量相对较少的训练样本中对大量测试样本进行精确复原,提高了数据处理中的成本效率,对真实反映遥感多光谱影像的地物信息有较大的帮助.     

白光辐照多光谱CCD的干扰效应研究

为了研究多光谱CCD相机的干扰效果,分别采用氙灯(白光)、671nm激光、473nm激光和532nm激光对多光谱CCD相机进行干扰实验,提取了红、绿、蓝三通道下的干扰图,并对干扰效果进行了分析,最后利用光生载流子的扩散模型对白光辐照多光谱CCD进行仿真。结果表明, 白光辐照多光谱CCD相机时,红、绿、蓝三通道会同时被干扰,干扰效果明显优于单波长的干扰效果;当白光的入射功率为10.5μW时,白光辐照多光谱CCD的饱和像元数为2382pixel,随着入射功率的增大,多光谱CCD的饱和像元数也逐渐增加,当白光的入射功率为980μW时,白光辐照多光谱CCD的饱和像元数稳定在320078pixel;多光谱CCD对各个波长连续激光干扰响应程度从大到小依次为白光、532nm、473nm、671nm;仿真所得干扰图以及饱和像元数随激光功率的变化关系曲线与实验结果基本相符。该结果有助于多光谱CCD相机干扰机理的深入研究。     

基于全局结构和自相似性约束的高光谱多光谱图像融合

光谱信息丰富的高光谱图像被广泛应用于航海、军事、农业等领域,但其空间结构信息较为匮乏、图像空间分辨率较低。鉴于此,提出了一种基于耦合稀疏表示策略的高光谱和多光谱图像融合方法。该策略首先将高光谱图像进行光谱学习得到完备字典,其次把多光谱图像的全局结构和光谱自相似性作为约束条件,实现空间结构信息和光谱信息的充分利用,最后进行全局凸优化求解得到高质量融合图像。通过开展非盲融合及盲融合实验,进一步验证上述算法对于高光谱图像重建空间分辨率的提升效果。实验结果表明,本算法的峰值信噪比(PSNR)、全局相对误差(ERGAS)、均方根误差(RMSE)的值分别为46.78 dB、0.77、1.39。相较其他算法而言,基于此算法的融合效果图具有更丰富的纹理细节、重建误差更小。     

改进的PCNN模型在多光谱与全色图像融合中的应用研究

介绍了PCNN模型原理,提出了基于双通道自适应的PCNN多光谱与全色图像融合算法。该算法首先将RGB空间的多光谱图像转换为HSV彩色空间,然后将HSV彩色空间中的非彩色通道(V通道)的灰度像素值和全色图像的像素灰度值分别作为PCNN-1及PCNN-2的神经元输入,利用方向性信息作为自适应链接强度系数,对非彩色通道图像和全色图像进行自适应分解,再将点火时间序列送入判决因子得到新的非彩色通道图像,最后将原多光谱图像的H通道分量、S通道分量及新的V通道分量经HSV空间逆变换获得最终的融合图像。实验结果表明,该算法不仅解决了链接强度系数自动设置的问题,而且充分考虑到图像边缘和方向特征的影响,无论在主观视觉效果,还是客观评价标准上均优于IHS、PCA、小波融合等其他图像融合算法,同时降低了计算复杂度。     

基于非下采样三通道不可分对称小波的多光谱图像融合

针对IHS变换融合方法不能保持好的光谱信息,张量积小波变换融合方法生成的融合结果图像空间分辨率偏低、且易产生方块效应等不足.提出了一种基于三通道不可分对称小波的多光谱图像融合方法.利用矩阵扩充的方法,给出了三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的不可分小波滤波器组分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作非下采样...     

基于PSD估计的OFDM系统多径信道估计方法

本文通过功率谱估计(PSD)估计来估计无线多径信道,然后在系统中进行信道均衡.仿真结果证明,PSD估计信道的均方误差优于最小二乘估计和最小均方误差估计的均方误差;通过信道均衡,系统性能基本接近于信道已知条件下的性能.     

Mean square error of s.s.b.a.m. class 4 partial response data signals due to slope, sag and ripple group delay components

An expression is derived for the minimum mean square error of an s.s.b.a.m. data signal using class 4 partial response coding when distorted by a channel with group delay slope. This result supplements previously published results which describe the effects of group delay sag and ripple. It is shown that the total minimum mean square error from a combination of all three group delay components can be determined by adding the distortion from each component independently.     

Reduced-rank technique for joint channel estimation in TD-SCDMA systems

In time division-synchronous code division multiple access systems, increasing the system capacity by exploiting the inserting of the largest number of users in one time slot (TS) requires adding more estimation processes to estimate the joint channel matrix for the whole system. The increase in the number of channel parameters due the increase in the number of users in one TS directly affects the precision of the estimator's performance. This article presents a novel channel estimation with low complexity, which relies on reducing the rank order of the total channel matrix H. The proposed method exploits the rank deficiency of H to reduce the number of parameters that characterise this matrix. The adopted reduced-rank technique is based on truncated singular value decomposition algorithm. The algorithms for reduced-rank joint channel estimation (JCE) are derived and compared against traditional full-rank JCEs: least squares (LS) or Steiner and enhanced (LS or MMSE) algorithms. Simulation results of the normalised mean square error showed the superiority of reduced-rank estimators. In addition, the channel impulse responses founded by reduced-rank estimator for all active users offers considerable performance improvement over the conventional estimator along the channel window length.     

基于动态校准测量数据的不确定度评定

提出一种基于比较法的自动式高冲击台的高g值加速度传感器动态校准方法,并针对校准环境的复杂性,标准加速度传感器本身具有的误差性,对校准结果的不确定度进行灰色评定。该方法将校准系统看成为灰色系统,先用灰色准则剔除粗大误差,然后利用灰色方法对校准结果的不确定度进行评定,最后与A类不确定度进行比较,验证了灰色评定方法的可靠性。     

Soft-Output MMSE V-BLAST Detector under ML Channel Estimation and Channel Correlation

Channel estimation errors have not been taken into account by existing soft-output minimum mean square error (MMSE) vertical Bell Lab Space Time (V-BLAST) detectors. As a result, the system performance will be degraded under practical channel estimation. In this letter, we propose a novel soft-output MMSE V-BLAST detector, which takes the estimation error of maximum likelihood (ML) multiple-input multiple-output (MIMO) channel estimation and receiver spatially correlation into account in the computation of the MMSE filter and loglikelihood ratio (LLR) of each coded bit. When compared with existing MMSE V-BLAST detectors, simulation results show that the proposed novel detector can obtain sizable performance gain.     

DVB-T与地面数字电视国标信道估计算法分析

介绍了DVB-T基于导频的信道估计算法与国标基于PN序列的迭代相关检测信道估计算法,对其进行了估计精度、均衡后的误码率性能、运算量、信道估计对冗余开销的影响等方面的比较,并理论推导出DVB-T基于导频的信道估计方法加入虚拟载波后导致的误差,最后得出国标信道估计具备令人满意性能的结论.     

A signal power adaptive regularized sphere decoding algorithm based multiuser detection technique for underdetermined OFDM/SDMA uplink system

This work considers a regularized Fincke‐Pohst Sphere Decoder (R‐FSD) to detect the multiuser data of orthogonal frequency division multiplexing/space division multiple access (OFDM/SDMA) uplink system with underdetermined and rank‐deficient channel. Rank‐deficiency of the detected channel coefficients makes error‐free multiuser detection (MUD) a difficult task. In literature, most of the papers deal with either a determined or over‐determined full‐rank system. The method proposed in this work transforms an original ill‐posed least squares (LS) problem to a well‐posed one at the receiver, by using the standard Tikhonov regularization method. This is an efficient, direct, and less complex approach where the channel is modified using a regularization parameter that adapts to the signal power at the receiver. The result obtained is compared with maximum likelihood (ML), zero forcing (ZF), minimum mean squared error (MMSE) and ordered successive interference cancellation (OSIC) based detection techniques.     

一种改进的直接判决信道估计算法研究

信道估计技术是正交频分复用(OFDM)系统中的关键技术。其中直接判决信道估计算法在减少均方误差(MSE)和误码率(BER)等方面具有优越性而备受关注。提出了一种基于循环线性最小均方误差(LMMSE)的直接判决信道估计算法,并且在高斯白噪声信道和多径瑞利信道下进行了仿真。实验结果表明,该算法与其他的算法相比,在减少MSE和BER等方面具有明显的优势。     

基于垂直分层空时编码的自由空间光通信

垂直分层空时编码(V-BLAST)是一种将空间复用和空间分集相结合的技术,它具有极高的频谱利用效率和传输速率,因此将垂直分层空时编码技术应用于自由空间光通信。在研究了大气信道的特性之后,提出了一种基于垂直分层空时编码的自由空间光通信系统的信道模型。介绍了垂直分层空时编码的编码原理,并分析了该系统的信道容量。利用仿真实验比较了采用垂直分层空时编码前后系统信道容量及误码性能的变化。结果表明,当接收天线数大于或等于发送天线数时,系统的信道容量与发送天线数成正比例增长,误码性能被有效改善。说明该系统具有垂直分层空时编码所提供的信道容量和良好的误码性能,且能有效克服大气湍流所产生的闪烁效应。     

基于BP神经网络的OFDM系统信道估计

针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中传统信道估计算法复杂度高或估计精度低的问题,给出一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的信道估计方法.采用Simulink仿真工具构建OFDM信号采集平台,建立了基于BP神经网络的OFDM系统信道估计模型,并以均方误差和误码率为主要评价指标,分析了不同网络参数和导频数量对信道估计性能的影响.仿真结果表明,与传统信道估计算法相比,基于BP神经网络的信道估计算法可以提供更优的系统性能,而且可以减少导频数量,提高频带利用率.