空间自适应卷积核滤波红外弱小目标检测

为了减少复杂红外图像中平滑背景边缘的影响,将具有各向异性特性的PM扩散模型应用到红外弱小目标检测,提出了空间自适应卷积核滤波检测算法,并对扩散系数进行了优化。针对模型中扩散参数难以确定的问题,提出了一种利用Sobel边缘检测算子估计扩散参数的方法。滤波后采用信噪比(SNR,Signal Noise Ratio)和接受机工作特性(ROC,Receiver Operating Characteristic)曲线进行性能评价,实验结果表明,与PM扩散模型滤波和中值滤波相比,该算法有效抑制了边缘,大大提高了信噪比,提高了检测概率,降低了虚警概率,具有更好的性能。     

基于支持向量机核函数算法的图像分割研究

为了提高图像分割的质量,采用支持向量机核函数算法。首先寻找像素分类间隔最大的最优分类面,将非线性输入空间的样本映射到高维特征空间进行求解;然后局部核函数选择高斯径向基核函数,全局核函数选择多项式核函数,为了满足训练集中支持向量取值带来的连续性要求,通过组合系数平衡高斯核函数和多项式核函数的权重;接着选择像素的邻域灰度均值作为用于分割的特征,利用不规则度统计图像邻域灰度均值连通区域的离散程度;最后给出了算法流程。实验仿真显示本文算法分割图像清晰,目标区域十分突出,定性分析中指标归一化互相关系数为0.9946,分割时间为0.7512,误割率为0.0237。     

基于粒子群优化的直觉模糊核匹配追踪算法

针对现有直觉模糊核匹配追踪算法采用贪婪算法搜索最优基函数而导致学习时间过长的问题,汲取了粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势对最优基函数的搜索过程进行优化,提出了一种基于粒子群优化的直觉模糊核匹配追踪算法,并将该算法应用于时效性要求更高的空天目标识别领域.实验结果表明,与传统方法相比,本文方法在识别率相当的情况下有效缩短一次匹配追踪时间,计算效率明显提高,且所得模型具有稀疏性好,泛化能力高等优点,特别适用于兼顾识别率和实时性的应用领域.     

一种咬尾卷积译码的修正算法

在LTE系统中,物理广播信道和物理下行控制信道均采用了咬尾卷积编码,咬尾卷积编码拥有很多优良的性能.针对咬尾卷积译码,提出了一种基于Viterbi译码的修正算法——正逆序结合译码算法,根据分支度量确定误码在数据帧的分布,最后确定采用正序还是逆序译码结果.仿真结果表明,Viterbi的修正方法有效地降低了系统误码率,而且具有普适性,适合应用于LTE系统.     

基于判别核窗宽的掌纹识别方法

提出了一种新的判别 核窗宽方法,进而研究了基于判别核窗宽的KPCA和LPP在掌纹识别中的应用。首先根据训练 样本和类标签计 算类内核窗宽和类间核窗宽;在分类密集区选择较小窗宽,在分类稀疏区选择较大窗宽,可 以有效提取数 据的关联特征;然后运用基于判别核窗宽的KPCA和LPP方法提取低维特征向量,计算特征向 量间的余弦 距离进行掌纹匹配;最后运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明,与 传统算法相比, 本文算法的识别率最高,识别时间小于0.6s,验证了方法的有效性 。     

SOC系统中高效的卷积解交织实现结构

目前ASIC芯片高度集成,针对解调芯片在SOC系统中的集成,设计了一种高效的卷积解交织实现结构,对地址产生及整形单元做了详细阐述,并以DTMB解调模块为例,描述实现过程及实现成果,该设计通过FPGA及ASIC的充分验证,结果证明,此方案设计具有高度的可靠性和稳定性,在SOC系统中极大提高了卷积解交织对总线的访问效率,极大降低了DDR的占用带宽.     

基于转换脉冲神经网络的雷达辐射源识别方法

为提高雷达辐射源识别智能水平,提出一种新的基于转换脉冲神经网络进行雷达辐射源调制模式识别的 方法。将仿真产生的雷达信号转换为2 维时频图,将传统的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)转化 为脉冲神经网络(spiking neuron network, SNN),使用SNN 进行雷达辐射源识别。仿真实验结果表明：该方法具有 优良的检测精度,当信噪比高于-9 dB 时,识别概率可达96%以上。     

基于帕德近似法模拟一般色散媒质电波传播的ADE-FDTD-CPML统一实现方案

为方便一站式处理常见几类各向同性、线性、无磁耗电色散媒质的电波传播问题,提出了一种ADE-FDTD-CPML统一实现方案:一是问题空间和吸收边界的统一处理;二是色散特性的统一建模:适用的媒质类型可以是单一的Havriliak-Negami(H-N)媒质、Davidson-Cole(D-C)媒质、Cole-Cole(C-C)媒质、Debye媒质、常规媒质或其任意组合;媒质属性可以是单极或多极的、有电耗的或无电耗的.该方案利用帕德(Padé)近似法,导出了一组整数阶辅助微分方程(ADEs),既克服了时域描述时遇到的分数阶导数困难,又展现了通用性好、复杂度低等优势.几个一维、三维算例解析、数值结果之间的对比,初步证实了统一实现方案的可行性和有效性.     

有向非刚体形变局部不变特征描述符

当前局部不变特征描述符主要针对刚体形变的图像匹配问题,但非刚体形变图像匹配的需求普遍存在且应用日趋广泛.非刚体形变的复杂性会导致同名特征点的局部支撑区域难以保持结构特性的相似性.构造更具针对性的局部不变特征描述符成为解决非刚体形变图像匹配问题的关键.针对如何准确地确定局部特征的主方向并划分局部支撑区域,提出了一种有向非刚体形变局部不变特征描述符及其构建方法.首先根据特征点的二阶矩阵估计其椭圆邻域并指示主方向,然后对局部支撑区域进行同性化处理,以消除各向异性形变的差异,最后把局部支撑区域加权嵌入到三维空间,用热核信号的形变不变性进行特征点局部支撑区域描述.对比实验结果表明,在非刚性形变和光度变化情况下,本文描述符的匹配正确率高于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)和GIH(Geodesic Intensity Histogram)描述符,且保持了较好的旋转不变性.     

二维DFT域全相位数字滤波器设计与实现

一维全相位数字信号处理已经在谱分析、自适应、模板设计、滤波器组分析与综合等领域得到应用,但对于二维全相位理论的推导很少而且没有实现的方法.因此,本文在一维全相位信号处理方法的基础上,首先系统地分析二维全相位信号处理模式,理论推导出无窗、单窗和双窗模式下传输函数表达式;其次,首次设计出二维全相位处理的系统实现框图,并对算法复杂度进行了优化分析;还有,对二维全相位信号处理的性质进行了分析;最后,借助MATLAB实现了DFT滤波器设计并画出3D特性曲面,完成设计二维DFT全相位滤波器的理论、方法和实验验证.