基于星座图的PSK、QAM信号联合识别算法应用

针对PSK、QAM信号的理论识别算法在实际应用系统中不能满足较高的识别精度这一问题,提出一种基于星座图的PSK、QAM信号联合识别算法.该算法首先对信号同步处理并恢复信号星座图,然后进行相位统计与星座图聚类,提取出星座图的中心点个数N、相位个数P以及最大半径与最小半径比R等特征参数,再构造评估函数C(N,R,P)以识别PSK、QAM信号的调制方式.实际应用表明,对码元数目大于800的PSK和QAM信号的识别准确率均高于94％;对信噪比为8.25 dB的860M数字集群TETRA信号的识别率高达94.12％.该算法流程清晰且不需要任何先验知识,非常适合实际应用,此方法已经在某公司的信号分析系统上得到了应用.     

基于改进UKF的滚动时域估计方法及其在PVC聚合过程中的应用

聚合过程具有高度非线性和时变性等特点,参数在线估计有助于聚合过程控制性能和优化效果的改善。滚动时域估计(MHE)方法是一种用于聚合过程参数和状态估计的有效方法。本文提出了一种基于改进无迹卡尔曼滤波(UKF)的滚动时域估计方法,用于氯乙烯聚合过程机理模型时变参数的估计。滚动时域估计方法的关键问题之一是抵达成本(Arroval Cost)的近似估算,文中采用2种采样策略来实现抵达成本的自适应计算和更新。将提出的方法应用于氯乙烯聚合过程传热系数的在线估计,并与传统的滚动时域估计方法相比较,体现了该方法的有效性。     

基于视觉标记的增强现实系统建模及配准误差问题研究

针对当前基于视觉的增强现实系统标记大、成本高的缺陷,提出一套结合简单组合标记的增强现实系统的实现方案.基于弱透视模型,以色彩和形状作为融合特征,研究了利用冗余特征实现标记物体的3D位姿还原方法.为使配准方案能够适应普通的视觉采集设备,提出根据摄像机标定时得到的扭曲参数对渲染后的模型进行再扭曲的配准修正方法.结合OpenCV和OpenGL中的空间变换的概念,给出了虚拟和物理世界配准融合的解决方案,并基于统计学数学模型,提出降低配准时的误差以及提升配准稳定性的方案.实验结果表明,提出的算法能有效地将静态标签的抖动降低至亚像素级.     

基于人脸图像的年龄估计

年龄是人固有的生物特征,随着年龄的变化,人脸特征也不断变化.近年来基于人脸图像的年龄估计方法的研究不断深入.基于人脸图像的年龄估计主要有两个阶段:特征提取和估计方法.针对以上两个阶段,分别提出相应的方法.在特征提取方面,为了更好地描述年龄变化,特别是针对未成年人,引入了方向梯度直方图(Histogram ofOriented Gradient,HOG)特征,并将其与局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)特征进行融合;在估计方法方面,提出了软双层估计模型,其采用由粗到细的策略.首先,在第一层将人脸分成“未成年人”与“成年人”两类;然后,在第二层通过在两类的边界设置重叠区域,分别对其建立年龄估计模型,以对第一层的错误分类进行补救.通过实验发现,融合的特征具有更强的年龄判别性,同时,软双层模型也进一步提高了年龄估计的准确度.     

基于系统误差和状态联合估计的目标跟踪算法

针对线性系统中系统误差对状态估计精度造成的不利影响,在卡尔曼滤波算法框架下提出一种基于系统误差和状态联合估计的目标跟踪算法。在算法实现过程中,首先定量分析了系统误差对目标状态估计及其估计误差协方差矩阵的影响,进而结合状态扩维技术构建系统误差配准的实现过程,最终依据标准卡尔曼滤波迭代流程设计了算法实现步骤。仿真实验结果表明: 在系统误差恒定和时变两种情况下,新算法在系统误差配准和状态估计上具有可行性和有效性。     

光纤陀螺随机误差特性ThêoH辨识

随机误差特性分析是光纤陀螺进入工程应用阶段的关键技术.针对Allan方差、总方差、Thêo1 (Theoretical variance #1)等分析方法的不足,以Thêo1为基础,通过偏差消除获得ThêoBR(Bias-removed ver?sion of Thêo1),并将其与Allan方差合成,得到光纤陀螺随机误差特性分析的ThêoH(Hybrid-ThêoBR)法.通过计算重叠Allan方差、总方差、Thêo1以及ThêoH的等效自由度,结合仿真和实测信号的随机误差特性分析实验,证明ThêoH法不仅提高了Allan方差估计的置信度,且解决了Thêo1估计有偏的问题,表明了该方法是目前能够有效辨识光纤陀螺随机误差特性的最佳方法.     

复杂环境下基于角点回归的全卷积神经网络的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中核心部分,具有较高的研究和应用价值。尽管近些年来该研究取得了很大的进展,但仍无法很好地解决低亮度、低分辨率和车辆倾斜等环境下的定位问题。本文提出了一种新的全卷积神经网络,通过回归车牌角点的方式准确地进行车牌定位。为了保证训练的有效性,对45 000幅含有车牌的图像进行人工标注。同时,对标注的图像随机进行平移、缩放、旋转和加噪,提高训练样本的数量和多样性。在本文构建的卡口图像数据集和复杂环境数据集上与两种方法进行了比较,验证了本文方法的有效性。     

在裂纹尖端引入奇异单元的偶应力有限元法

针对在微观状态下结构力学行为会受尺度效应影响的问题,在偶应力理论中考虑微观结构的旋转梯度可以较好解释结构的尺度效应.建立基于一般偶应力理论的有限元法的基本方程,并在裂纹尖端引入奇异单元,计算受单向拉伸的中心斜裂纹板裂纹尖端场的应力强度因子(Stress Intensity Factor,SIF),分析特征长度变化对SIF的影响,对比偶应力理论下的结果与经典理论下的结果.结果表明：在裂纹尖端引入奇异单元可以提高计算精度和稳定性;偶应力使得裂纹尖端SIF比经典理论下的值小,并且SIF随着特征长度增大而减小.     

微型航姿系统抗加速度干扰姿态估计研究

基于加速度计、陀螺仪和磁强计的航姿参考系统(AHRS)可提供航向角、俯仰角和横滚角等信息,但加速度计读数中包含的载体运动加速度会影响AHRS航姿精度.针对常用的基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的姿态估计算法,讨论了对运动加速度进行估计和补偿的两种不同方法,即内部估计法和外部估计法.仿真和实验结果表明,加速度外部估计法比内部估计法计算量小且补偿效果好,在动态环境下能获得较高的航姿精度.     

采用面积采样的反走样字符旋转算法

目的 针对现有字符反走样算法中灰度分配不准确导致的字符抖动、实时性较差等问题,提出一种高效的反走样算法.方法 首先,算法基于面积采样原理,根据周围邻域的像素点来分配灰度,使像素点的坐标定位更加准确,从而解决了字符动态显示时抖动的问题;其次,通过反向坐标变换消除了字符旋转后出现的空洞现象;最后,算法充分利用了FPGA的并行计算能力,在时间和空间上都做到了优化.结果 实验结果表明,本文算法很好地解决了字符抖动问题,并且新算法的仿真速度约为传统算法的6倍以上,比五株排列算法提高了30%.结论 相比其他算法,新算法的优势体现在两个方面,一是字符的灰度过渡平滑,反走样效果更好;二是速度快,实时性高,新算法适用于工程中各种场合下点阵字符的显示,尤其是实时性要求高的环境.