非平稳非高斯测量噪声条件下改进差分粒子滤波算法研究

针对非平稳非高斯测量噪声(NSNGN)条件下差分粒子滤波(DDPF)算法状态估计精度低、易发散的问题,提出了一种改进DDPF(IDDPF)算法. IDDPF算法采用高斯混合密度函数近似估计测量噪声,替代传统算法中测量噪声的高斯密度函数近似估计,采用似然函数的对数最大化法求解高斯混合密度函数模型参数,并将该模型应用于粒子权值计算,避免了高斯密度函数近似估计噪声模型所易于导致的粒子退化问题;通过建立水下目标纯方位角跟踪系统模型,将IDDPF算法应用于闪烁测量噪声条件下水下目标纯方位角跟踪问题的求解。50次Monte Carlo对比仿真实验结果表明：在NSNGN条件下IDDPF算法具有跟踪响应快、估计精度高、鲁棒性较好等优点。     

基于时空LBP特征的自适应运动目标提取算法

传统的运动目标检测算法主要基于像素值的统计模型,对于光照突变和噪声极为敏感。为此,提出了一种基于时空LBP建模的自适应运动目标检测算法。通过使用结合了时序信息的LBP描述视频图像序列中像素特征,通过经典的高斯混合模型对像素特征进行建模,提取出运动目标。实验结果表明,该算法能够适应光照变化,具有良好的检测性能。     

基于平移不变小波变换的图像滤波算法

为克服传统滤波法在去除高斯噪声时存在的不足,研究了一种基于平移不变小波变换的图像高斯噪声滤波算法,分析了小波分解函数、阈值系数及平移间距对滤波结果的影响。仿真试验表明,文中算法能够在去除噪声的同时较好的保持图像边缘,同时,峰值信噪比也较均值滤波法、小波软阈值和硬阈值等方法有所提高,是一种有效的高斯噪声图像滤波算法。     

存在非高斯重尾分布噪声的纯方位目标跟踪算法

纯方位目标跟踪是目标跟踪研究中的热点问题,针对目标跟踪方程中的非高斯重尾分布噪声问题,提出了一种针对非高斯重尾分布噪声的卡尔曼滤波算法。该方法通过建立基于存在异常值的高斯分布的层次高斯模型来近似未知的非高斯重尾分布系统过程噪声和测量噪声,并使用变分贝叶斯推断来学习混合概率,解决混合概率不确定带来的滤波性能下降的问题,从而提高滤波的鲁棒性。同时针对纯方位目标跟踪模型的非线性,结合修正增益卡尔曼滤波来降低量测方程非线性的影响。数值仿真结果表明,相对于EKF、UKF和变分贝叶斯卡尔曼滤波PEKF-VB、VBEKF,新算法VBMGEKF估计精度分别提高了69.31%、58.08%、127.84%和9.36%,具备更好的鲁棒性与精度。     

目标纯方位定位方法研究现状分析

纯方位定位方法因其测量实现较为简单，在低成本定位系统应用方面前景广阔。针对动态目标定位这一研究热点，从方位测量方法、动态目标运动模型、滤波估计算法方面对近年文献的研究现状进行了总结，并阐述了相关原理。方位测量方面，重点分析了光学测量和无线电测量；动态目标模型方面，在运动模型建模的基础上讨论了多模型算法；滤波估计算法方面，针对测量模型的非线性、噪声特性不准确、非高斯白噪声、测量值异常四个问题，阐述了目前的研究成果。最后探讨了纯方位定位的发展趋势。     

一种基于4阶累积量的信号检测方法

针对高斯噪声中对称分布的非高斯信号及正弦信号的检测问题，提出了以匹配滤波器输出的4阶累积量零延迟的绝对值为检验统计量的检测器算法，详细分析了算法的检测性能，给出了检测概率和虚警概率表达式。理论分析和仿真结果均表明，该算法可以在高斯色噪声中有效检测对称分布的非高斯信号，其性能优于高斯色噪声下的匹配滤波器。     

基于OpenCV的运动目标检测技术

研究了基于混合高斯模型的运动目标检测技术，在分析了混合高斯模型的基本原理的基础上，使用了一种改进的混合高斯模型更新算法．在Visual C＋＋6．0中利用OpenCV完成了相关算法，成功地提取出了运动目标和实验场景的背景，验证了该改进的混合高斯模型更新算法的可行性．     

基于高阶累积量的聚束合成孔径雷达二维目标特征提取

本文研究了聚束式合成孔径雷达目标特征提取算法。证明在目标由几个主要散射点构成时,特征提取实际是二维谐波恢复的过程。针对高斯色噪声的影响,提出采用高阶累积量的特征提取算法。并提出一种简单的谐波配对算法。该算法与FFT和基于自相关函数的MUSIC算法相比, 能更有效地抑制高斯色噪声的影响。     

一种贝叶斯目标选择算法

为了解决多假目标干扰环境下的舰艇编队目标选择问题,在线性高斯假设下,建立了编队目标运动模型和量测模型,并基于贝叶斯方法推导了复合假设后验概率,提出了一种反舰导弹目标选择算法。该算法充分利用了导弹导航位置误差、编队机动和队形等信息,并且适用于量测噪声方差不同的实际情况。同时,为了降低算法的计算复杂度,设计了基于队形的预滤波器,大大削减了复合假设数量。算例仿真表明,该算法具有优良的性能,显著提高了编队目标正确选择概率。     

一种混响中高速运动目标检测方法

水下主动探测不可避免的受到混响的干扰,运动目标在匀加速运动时,单频发射脉冲的回波信号经过距离压缩后可视为一个线性调频(LFM)信号,根据这些特点,利用分数阶傅立叶变换(FRFT)对LFM信号进行能量聚集性,并将4阶累积量作为后置处理算子抑制混响,研究了基于分数阶傅立叶变换的4阶累积量切片算法(FRFT-FOMCS),检测了混响中的高速运动目标,对实测混响数据和LFM信号进行了仿真,结果表明,该算法能够在混响背景中有效地检测和识别运动目标回波.     

基于离散匹配傅里叶变换的高速运动目标逆合成孔径雷达距离像补偿

本文分析了高速运动目标的逆合成孔径雷达(ISAR)回波信号模型,讨论了目标高速运动特征对ISAR信号处理的影响.结果表明,高速运动特征会导致目标一维距离像的畸变和二维像的模糊.因此,必须对高速运动目标的距离像进行有效的补偿以消除距离像的畸变.针对高速运动目标的ISAR回波信号模型,本文提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的高速运动目标距离像补偿算法.该算法采用DMFT谱包络最小Shannon熵准则进行参数估计,可解决幅度最大准则下参数估计性能恶化的问题.仿真结果表明了该距离像补偿算法的有效性.     

基于提升算法的3 阶Daubechies 离散小波变换的FPGA 实现

为提高小波变换的计算效率,研究基于提升算法的3阶Daubechies离散小波变换及其逆变换的FPGA实现。简要介绍提升算法的基本原理,给出3阶Daubechies小波变换及其逆变换的提升算法过程,对正变换与逆变换的硬件实现结构进行设计,该结构无需附加内存,且采用流水线技术实现小波系数的快速并行输出,大大节省了传统变换所需的存储空间并提高了计算速度。在Quartus设计软件中对提升算法结构进行仿真,验证了提升结构的正确性。分别使用传统的基于卷积的DB3小波滤波器和设计的DB3提升结构对包含噪声的模拟信号进行小波阈值滤波处理。结果表明:提升结构算法计算复杂度小,在可承受的信噪比范围内,能够快速实现信号的小波变换处理。     

基于动态粒子群小波动态加权多模盲均衡算法

为了提高对高阶正交振幅调制 (QAM) 信号的均衡效果,提出了基于动态粒子群优化(DPSO)的小波动态加权多模盲均衡算法(DPSO-WTDWMMA). 该算法将DPSO算法和正交小波变换结合起来应用于动态加权多模盲均衡算法(DWMMA)中。利用DPSO对均衡器权向量进行优化,利用正交小波变换降低输入信号的自相关性,利用动态加权多模算法来选择合适的误差模型匹配发射的QAM信号,降低了稳态误差。理论分析及水声信道仿真结果表明：DPSO-WTDWMMA算法可获得较快的收敛速度和较低的稳态误差。     

基于实数离散傅里叶变换的图像数字水印算法

数字产品的迅速发展给多媒体安全和版权保护技术提出了新的要求,数字水印技术作为一种重要的解决方案引起了人们的高度重视。实数离散傅里叶变换( RDFT)是Ersoy提出的一种实的酉变换,具有和快速傅里叶变换(FFT)相似的快速算法,本文提出一种基于该变换的图像数字水印算法,在图像的RDFT域的中频系数中嵌入具有高斯分布的水印序列,该算法具有算法复杂度低、嵌入量大、计算高效等优点。实验结果表明,算法具有良好的不可见性,并且对于一般的图像处理操作具有良好的鲁棒性,性能优于传统的傅里叶域数字水印算法。     

INS／Vision组合导航中地标识别算法研究

以陆用车辆的惯性导航地标修正为背景，研究地标的图像识别算法。针对地标在摄像机中的成像存在旋转变换和尺度变换，首先利用INS输出的姿态数据，解决旋转变换问题，并提出2种解决尺度变化的方法——基于连续边缘特征值和基于尺度变化无关性的特征值。最后根据地标识别过程中出现误判率的问题，提出相应的解决方案，实验结果表明该算法较好地解决了实际问题，满足了修正惯导系统的需求。     

An Orthogonal Wavelet Transform Fractionally Spaced Blind Equalization Algorithm Based on the Optimization of Genetic Algorithm

An orthogonal wavelet transform fractionally spaced blind equalization algorithm based on the optimization of genetic algorithm(WTFSE-GA) is proposed in viewof the lowconvergence rate,large steady-state mean square error and local convergence of traditional constant modulus blind equalization algorithm(CMA).The proposed algorithm can reduce the signal autocorrelation through the orthogonal wavelet transform of input signal of fractionally spaced blind equalizer,and decrease the possibility of CMA local convergence by using the global random search characteristics of genetic algorithm to optimize the equalizer weight vector.The proposed algorithm has the faster convergence rate and smaller mean square error compared with FSE and WT-FSE.The efficiency of the proposed algorithm is proved by computer simulation of underwater acoustic channels.     

Application of Mellin Transform in Wideband Underwater Acoustic Signal Processing

According to the features of the wideband underwater acoustic signals, an algorithm for the wideband ambiguity function is put forward based on Mellin transform. The wideband acoustic signal processing using the fast Mellin transform is also explored. The theoretical analysis and simulation results show that the algorithm has not only high computation efficiency but also good concentration in wideband ambiguity domain. It suits for the wideband underwater acoustic signal processing.     

基于遗传优化的正交小波分数间隔盲均衡算法

针对传统的常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大和局部收敛的缺点,提出了一种基于遗传优化的正交小波分数间隔盲均衡算法(WT-FSE-GA).该算法通过对分数间隔均衡器的输入信号进行正交小波变换,以降低信号的自相关性,并利用遗传算法全局随机搜索的特性,对均衡器权向量进行优化,以降低CMA陷入局部收敛的可能性.与...     

基于梅林变换的宽带水声信号处理研究

根据宽带水声信号的特点,提出了一种基于梅林变换的宽带模糊函数求解方法,研究了基于快速梅林变换算法的宽带信号处理。理论分析和仿真结果表明,对于宽带水声回波信号,该算法具有计算效率高、宽带模糊函数聚集性好等特点,具有一定的应用价值。     

基于平衡正交多小波变换的盲均衡算法

为了克服常模算法(CMA)收敛速度慢的缺点,提出一种基于平衡正交多小波变换的常模盲均衡算法(MWTCMA)。该算法引入了平衡正交多小波,弥补了多小波在实际应用时必须进行预滤波的缺陷,并推导出了平衡正交多小波变换矩阵的通用表达式。水声信道盲均衡的仿真结果表明:与基于正交小波变换的常模盲均衡算法(WTCMA)和常规CMA相比,该算法的收敛速度得到了显著的提高,均方误差得到了一定的改善。