基于加权模糊c均值聚类与统计检验指导的 多阈值图像自动分割算法

图像分割是计算机视觉中一个重要的研究课题.本文提出一种基于直方图的多阈值灰度图像自动分割方法,该方法利用加权模糊c-均值聚类算法快速实现分割过程,同时通过单峰统计检验指导来自动确定多阈值的合适数目.实验结果表明了该方法的有效性.     

改进的多模型粒子PHD和CPHD滤波算法

多模型粒子概率假设密度(Probability hypothesis density, PHD)滤波是一种有效的多机动目标跟踪算法, 然而当模型概率过小时,该算法存在粒子退化问题,而且它对目标数的泊松分布假设会夸大目标漏检对其势估计的影响. 针对上述问题,本文提出一种改进算法. 该算法并不是简单地对模型索引进行采样, 而是用粒子拟合目标状态的模型条件PHD强度, 在不对噪声做任何先验假设的前提下, 通过重采样实现存活粒子的输入交互,提高了滤波性能. 在此基础上, 进一步将算法在Cardinalized PHD (CPHD)的框架下加以实现,提高其目标数估计精度. 仿真实验表明,所提算法在滤波性能和目标数估计精度方面均优于传统的多模型粒子PHD算法,具有良好的工程应用前景.     

脉冲噪声下一种自适应ASR稳健滤波方法

在基于alpha稳定分布模型的脉冲噪声处理领域中,经典滤波方法多采用Cauchy分布和Meridian分布等alpha稳定分布特例,其脉冲抑制能力有限.对此,该文基于M估计理论和ASαS分布模型,构造稳健滤波代价函数簇,提出ASR稳健滤波方法,利用影响函数分析其稳健性,构建稳健滤波的统一理论基础,将Myriad滤波,Meridian滤波统一起来.给出线性度参数表达式,并采用阈值选择法实现自适应选择.此外,提出AS-FT滤波方法,以线性调频(LFM)信号在脉冲噪声下的参数估计为例,表明ASR滤波方法的稳健性.仿真实验表明,ASR稳健滤波方法,与中值滤波、Myriad滤波、分数低阶等传统的稳健滤波方法相比,具有良好的鲁棒性.     

新型雷达辐射源识别

目的 雷达辐射源识别是指先提取雷达辐射源信号特征,再将特征输入分类器进行识别。随着电子科技水平的提高,各种干扰技术应用于雷达辐射源信号中,使得信号个体特征差异越来越不明显,仅靠传统的模板匹配、分类器设计、决策匹配等辐射源识别技术难以提取信号可辨性特征。针对这一问题,利用深度学习良好的数据解析能力,提出了一种基于卷积神经网络的辐射源识别方法。方法 根据雷达辐射源信号的特点,对未知辐射源信号提取频域、功率谱、信号包络、模糊函数代表性切片等传统域特征,从中获得有效的训练样本特征集合,利用卷积神经网络自动获取训练样本深层个体特征得到辐射源识别模型,将其用于所有测试样本中,获得辐射源识别结果。结果 在不同域特征下对卷积神经网络的识别性能进行测试实验,并将本文方法与基于机器学习和基于深度强化学习的深度Q网络模型（depth Q network,DQN）识别算法进行对比,结果表明,当卷积神经网络的输入为频域特征时,本文方法的识别准确率达100%,相比支持向量机（support vector machine,SVM）提高了0.9%,当输入为模糊函数切片特征和频域时,本文方法的平均识别准确率与SVM模型、极限学习机（extreme learning machine,ELM）分类器和DQN算法相比,分别提高了16.13%、1.87%和0.15%。结论 实验结果表明本文方法能有效提高雷达辐射源信号的识别准确率。     

基于块对角化表示的多视角字典对学习

字典学习作为一种高效的特征学习技术被广泛应用于多视角分类中。现有的多视角字典学习方法大多只利用多视角数据的部分信息,且只学习一种类型的字典。实际上,多视角数据的相关性信息和多样性信息同样重要,且仅考虑一种合成型字典或解析型字典的学习算法不能同时满足处理速度、可解释性以及应用范围的要求。针对上述问题,提出了一种基于块对角化表示的多视角字典对学习方法(Block-Diagonal Representation based Multi-View Dictionary-Pair Learning,BDR-MVDPL),该方法通过引入字典对学习模型获得包含更多对分类有用的信息的表示系数,并通过显式约束使其具有块对角化结构,保证了编码系数矩阵的判别性;然后采用特征融合的方式将所有视角的编码系数进行串联,并将串联后的编码系数回归到对应的标签向量上,使多视角数据的多样性信息和数据相关性能够同时被利用;最后,该算法将字典学习与分类器学习整合到一个框架中,采用迭代求解的方式,交替更新字典对和分类器,使所提方法能够自动完成分类。3个多特征数据集上的实验结果表明,与主流的多视角字典学习算法相比,所提算法在保持低复杂度的同时具有更高的分类准确率。     

强跟踪输入估计概率假设密度多机动目标跟踪算法

针对多机动目标跟踪中,目标数目未知及加速度不确定的问题,提出一种强跟踪输入估计（modifiedinputestimation,MIE）概率假设密度多机动目标跟踪算法．在详细分析算法的基础上,通过引入强跟踪多重渐消因子,以不同速率实时调节滤波器各个通道的预测协方差及相应的滤波器增益,从而实现MIE算法对加速度未知或发生人幅度突变的机动目标白适应跟踪能力;并将该算法与概率假设密度滤波算法有效结合,町以较好地跟踪未知数目的多机动目标．仿真结果表明,新算法比传统的多机动目标跟踪算法具有更岛的跟踪精度,且具有较好的实时性．     

高斯混合粒子Cardinalized概率假设密度滤波被动测角多目标跟踪

为解决目标数未知或随时间变化的多目标跟踪问题,通常将多目标状态和观测数据表示为随机集形式,通过Cardinalized概率假设密度(CPHD)滤波,递推计算目标的强度(即概率假设密度,PHD)及目标数的概率分布.然而对于被动测角的非线性跟踪问题,CPHD无法获得闭合解.为此,本文提出一种新的高斯混合粒子CPHD算法,利...     

CDCE906倍频性能分析

倍频后的时钟作为采样时钟提供给模数转换器(ADC),倍频带来的时钟抖动会限制输出信噪比的提高。为了尽可能降低时钟抖动,可以采用专用时钟合成器实现倍频。CDCE906是一款高稳定性的时钟合成芯片,时钟抖动较低。本文提出了CDCE906倍频在某雷达信号处理机中的软硬件实现,并对倍频后时钟进行分析,实验结果证明其性能优于普通FPGA。     

对断续点迹的速度模糊聚类航迹起始研究

由于RCS随照射姿态异常分布和地物遮蔽等影响,常规雷达探测这些目标的点迹将出现断续.数据处理系统用传统方法判断断续点迹是否关联的难度增大,航迹起始率低,且容易漏情.结合目标的运动特性,提出一种适用于断续点迹条件下雷达网航迹起始的速度模糊聚类法.实验表明,该算法航迹起始成功率高、虚假航迹占有率低、运算实时性显著提高.     

一种新的红外弱小运动目标检测算法

为检测强杂波背景中的红外弱小运动目标,提出一种基于Power-Law检测器的目标检测新方法．利用图像中弱小目标经过时像素点灰度值有起伏变化这一特点,将其看作是一种弱瞬态信号,利用Power-Law检测器对瞬态信号良好的检测性能,实现对弱小运动目标的检测．仿真结果表明该算法能够可靠地检测出信杂比(SCR)大于1的弱小运动目标．