小波变换在多源航迹处理中的应用

航迹滤波、航迹关联和航迹融合是多源航迹处理中的关键问题。利用小波去噪和小波重构原理,将一段时间内的多信息源目标航迹估计看作带噪声的一维信号,并对这些航迹进行小波变换。将得到的小波分解系数进行不同的处理,最后进行航迹重构,实现航迹去噪、航迹关联及航迹融合等相关处理。     

基于改进加权航迹关联的异步融合算法与仿真

在分布式多传感器信息融合系统中,来自各传感器的局部航迹往往是不同步的。针对分布式多传感器异步航迹关联与融合问题,文中提出一种基于改进加权航迹关联的异步航迹顺序融合算法。把多传感器异步航迹外推校准到同一时刻,实现异步航迹的同步化,再用改进的加权航迹关联算法进行航迹关联,并利用顺序融合算法对已关联航迹进行融合。仿真结果表明了该算法的有效性。     

M-最优假设组合航迹关联算法

本文在深入研究基于M-最优假设航迹关联方法和假设管理技术的基础上,提出了构建组合关联体的假设管理技术。利用该技术,提出了基于M-最优假设组合航迹关联算法。该方法在有效低可行假设数目的情况下,能够得到较为精确的关联航迹并且缩短了算法运行时间,适合用于密集杂波环境下的多目标航迹关联。仿真结果表明了算法的有效性。     

基于新型AFCM的多传感器目标跟踪航迹融合

多目标跟踪是多传感器系统信息融合中的核心技术之一.采用新型的AFCM模糊算法实现对多目标交叉状态下航迹数据关联.该算法定义了一种新的度量空间中的距离,通过新的距离定义有效抑制含有噪声点的样本及目标航迹交叉在迭代中对数据关联聚类中心点的大幅偏差.同时应用改进带加权的航迹融合算法对红外和毫米波雷达传感器测量的航迹数据进行融合.仿真试验证明,新的算法在综合多传感器探测优势的基础上,对航迹的融合结果优于SF算法.新的数据关联算法和改进的加权航迹融合算法为多源信息融合提供了一种可靠有效的多目标跟踪技术.     

基于多因素模糊和灰色关联度综合的AIS与雷达数据关联

为提高多目标密集环境下AIS与雷达探测目标关联正确率,将多因素模糊判断和灰色关联度进行结合,提出一种新型关联算法。该算法将目标航迹看作四个因素的时间序列。首先利用多因素模糊判断对四个因素的时间序列集合进行初步关联判断,然后对满足初步关联条件的目标进行四个因素的灰色关联度决策,确定最终航迹相关的目标。仿真证明,该算法相较于单独使用多因素模糊判断,有效提高了关联正确率;相较于单独使用灰色关联度算法,有效缩小了关联范围。     

分布式系统模糊航迹关联算法分析

目标航迹关联是分布式多传感器系统数据融合研究中的一个关键问题,传统航迹关联多采用统计相关的方法,计算较为复杂,且存在较大的不确定性.文中以分布式系统的航迹关联问题为研究对象,采用多因素模糊综合决策方法,建立了该算法的模糊因素集、评价集、单因素模糊矩阵、多因素模糊综合决策准则以及航迹关联质量域脱离质量等数学模型,最后给出了典型环境下的仿真结果,并与最近邻域法和K近邻法进行了比较,显示了该算法的优越性.     

基于K-中心点聚类的模糊航迹关联算法

为提高目标航迹相交和近距平行状态时航迹关联的正确率,提出了一种基于K-中心点聚类的模糊航迹关联算法。该算法基于K-中心点聚类算法,将系统航迹作为聚类中心,采用局部航迹与系统航迹关联的策略,为描述航迹间的相似性,采用模糊分析方法,综合考虑各个因素的影响,构造模糊关联矩阵,并利用历史信息和先验知识进行航迹关联。仿真表明该算法在航迹相交状态下,相交时刻关联正确率比K-medoids聚类算法提高5%左右,近距平行状态下关联正确率的收敛速度优于K-medoids聚类算法。     

基于雷达和红外传感器的目标检测方法

航迹关联是多传感器数据融合的一项重要内容,其目的在于评判不同的航迹是否来自同一个目标。取不同目标的位置和速度之间的距离作为模糊因子,提出了一种基于模糊推理的雷达和红外传感器航迹关联算法;该算法采用正态型隶属函数,在加权处理的基础上利用最大隶属函数原则进行航迹相似性评判。仿真结果表明了该算法的有效性。     

分步的基于模糊聚类的多雷达航迹关联算法

针对采用传递闭包模糊聚类的多雷达航迹关联算法运算量较大的问题,提出了分步的基于模糊聚类的多雷达航迹关联算法。首先基于欧氏距离对航迹进行预关联判断,然后通过模糊相似计算,简化了航迹相似矩阵,进而减少了相似计算与矩阵迭代的次数,最终达到了减小运算量的目的。仿真结果表明:所提算法在保证关联正确率的前提下,耗时减小了54%,有效地提高了多雷达航迹关联算法的效率。     

基于先验知识与记忆信息的航迹关联聚类算法

为提高目标密集环境下航迹关联的正确率,提出了基于先验知识与记忆信息的航迹关联聚类算法.对来自不同传感器的航迹进行自动聚类,并根据单个传感器中不同航迹代表不同目标这一先验知识,对目标数目过多的聚类进行处理.另外,算法考虑了航迹关联中的记忆信息,提高了航迹关联的准确性,有效地解决了目标密集环境下的误关联问题.仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于子带四叉树合并的图像位平面编码

利用图像经过小波变换后系数的分布特点，能够有效地进行图像编码。为了充分利用小波系数的带内相关性和带间相关性，提出了一种有效的位平面编码算法。该算法将各个子带四叉树合并成一棵扫描树，然后再根据扫描树提供的扫描信息进行位平面编码。该算法能够有效地对纹理丰富的图像区域进行编码，比EZW和SPIHT算法具有更好的编码效果。除此之外，该算法还具有实现简单、执行速度快和消耗存储空间资源少等特点，降低了硬件实现的难度，具有很强的实用性。     

基于小波分析和Kalman滤波的心电QRS波检测

本文首先采用RLS自适应算法对心电信号进行实时建模。经过约20个心电周期，本算法使可以基本完成自身的调整。利用多尺度理论，将小波分析和Kalman滤波结合起来，在对信号预测的同时定位心电信号的R峰。对于心电信号中因伪迹造成的误判，可通过在小波检测方法中设置相应的检测策略克服。实验表明，该算法提高了抗噪声性能。     

基于多尺度小波变换和短时分形理论的航迹关联方法

在多传感器监视系统数据处理过程中，航逮关联是数据融合首要解决的问题之一。对多传感器观测到的目标数据，要识别哪些数据组成的目标航迹源于同一目标。利用多尺度小波变换方法对航迹数据序列进行多层次分析，动态提取航迹数据的特征，建立关联准则并结合短时分形方法，实现了目标航迹自动关联的目的。仿真实验表明这种方法是可行且有效的。     

An Adaptive Image Watermarking Algorithm Based on HMM in Wavelet Domain

An adaptive image watermarking algorithm based on HMM in wavelet domain is pro- posed.The algorithm is abstracted as follows:1)the vector HMM model is employed to describe the statistical characteristic of image wavelet coefficients and the resulting HMM based detector achieves significant improvements in performance compared to the conventional correlation detector; 2)adaptive watermark embedding based on HVS analysis;3)a novel embedding strategy which is optimized for the HMM tree structure is adopted;4)the strategy of dynamical threshold is applied in watermark detection.High robust results are achieved against Stirmark attacks,such as JPEG compression,adding noise,median cut and filter.     

基于小波域HMM模型的自适应图像水印算法

An adaptive image watermarking algorithm based on HMM in wavelet domain is proposed. The algorithm is abstracted as follows: 1) the vector HMM model is employed to describe the statistical characteristic of image wavelet coefficients and the resulting HMM based detector achieves significant improvements in performance compared to the conventional correlation detector; 2) adaptive watermark embedding based on HVS analysis; 3) a novel embedding strategy which is optimized for the HMM tree structure is adopted; 4) the strategy of dynamical threshold is applied in watermark detection. High robust results are achieved against Stirmark attacks, such as JPEG compression, adding noise, median cut and filter.     

基于Java的发动机紧致型小波神经网络故障诊断

鉴于发动机是一种复杂的机电液一体化设备,其故障现象和原因之间存在复杂的非线性关联。本文结合小波变换的良好时频域特性和神经网络良好的非线性映射的优势,将MexicanHat小波基作为神经网络的传递函数,组建紧致型小波神经网络,用于发动机的故障诊断;本文以小波神经网络为算法基础,应用具有跨平台、可移植优点的Java语言和SQL Server2005数据库,开发出发动机智能故障诊断软件。     

一种基于提升小波变换的图像融合改进算法

提出一种基于提升小波变换的图像融合算法.对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像.仿真实验结果表明该算法能有效地减少融合图像的失真,是一种有效的图像融合算法.     

基于小波阈值的图像增强算法

本文针对传统的图像增强算法中存在的一些问题,如增强噪声、丢失细节、对比度差等.提出了一种基于小波变换的图像增强算法.图像经过多尺度小波分解后,得到不同尺度的小波系数,然后根据噪声在不同尺度的分布情况和小波系数的特点,对不同尺度的小波系数采用不同的小波阈值增强算法,最后进行小波重构,即可得到增强后的图像.经过仿真实验证明该方法可以有效地增强图像的细节信息,保持图像的边缘特征.改善图像的视觉效果.     

基于二进小波变换的多车牌定位算法

为提高多车牌定位的精度,提出一种基于二进小波变换的车牌定位算法.该算法可对单、多车牌定位,具有精度高、对光照影响不显著等特点.以实际监控的图像为实验数据进行对比,结果表明,在不同背景和不同光照情况下,基于二进小波变换的车牌定位算法在定位精度、漏判率和误判率等方面均优于基于金字塔分解的定位算法.     

一种基于小波多级提升的数字图像水印算法

针对基于第一代小波的多分辨率水印算法运算速度慢、图像的重构质量与变换时延拓边界的方式有关等不足,根据第二代小波变换的特点,给出一种基于小波多级提升来实现的改进型多分辨率图像水印算法。实验结果表明,该算法不仅保持了传统小波多分辨率图像水印算法的优点,而且弥补了传统小波多分辨率图像水印算法中当滤波器增长时,含水印图像质量下降的不足。该算法较传统算法显著地提高了处理速度,其嵌入的水印具有信息量大、鲁棒性强等优点。