一种基于多传感器的红外图像正则化超分辨率算法

提出一种红外图像多传感器超分辨率重建算法。 算法存在两个关键点:一是有效利用两类图像的相关性;二是针对红外图像的特点利用其自 身信息 构造正则化模型。采用相位一致性算法提取可见光图像边缘,利用此边缘信息对正则化模型 加权,以 充分利用可见光和红外图像的相关性;将一阶梯度锐化算子引入总广义变分模型,构成针对 红外 图像特点的正则化模型;最后采用一阶主-对偶优化算法求得加权后模型的最优解。实验表 明,本文算法可获得边缘清晰的重建结果,并且有效抑制噪声,在主观视觉效果和客观评价 指标方面均优于其他算法。     

基于梯度和光流统计特性的人体行为识别

提出利用梯度和光流的统计特征进行人 体行为识别的 新方法.首先,通过数理统计分析得到不同行为的梯度和光流的直方图分布均符合非对称广 义高斯分布 (AGGD);然后,分别提取梯度和光流的AGGD模型的参数,并把这些参数作为描述人体行为 的统计特征; 最后,通过计算训练集行为视频与测试集行为视频的统计特征间的马氏距离进行人体行为识 别。在 KTH数据库和Weizmann数据库上分别进行了实验仿真,两个数据库上的平均识别率分别高达95.20%和 93.16%,与其它行为识别方法相比可以明显提高行为平均识别率。     

北斗二号B1信号捕获方法研究

为了缩短北斗B1信号的捕获时间,提高多普勒频率和码相位的估计精度,针对北斗NH码对差分相干累积值的影响,改进了广义差分相干累积捕获方法。并采用二次频率-码相位捕获法来提高载波多普勒频率和码相位的估计精度。理论分析与仿真实验表明,改进的广义差分相干累积法能够克服NH码的影响。用4个1ms的相干累积值,改进的广义差分法可成功捕获信噪比为-27dB的信号。最后,用实测的北斗数据验证了算法的正确性。     

一种基于广义协方差矩阵的欠定盲辨识方法

针对欠定盲源分离模型中的混合矩阵估计问题,研究了一种基于广义协方差矩阵的欠定盲辨识方法。该方法利用观测信号采样数据的广义协方差矩阵性质,将构建的一系列模型函数堆叠为一个张量模型,进而将欠定的混合矩阵辨识转换为张量分解模型中秩一分量的估计。理论分析和仿真结果表明,基于广义协方差矩阵的欠定盲辨识方法比经典的基于二阶协方差矩阵和基于四阶累积量的欠定盲辨识方法具有优越的性能。     

一种改进的分布式MIMO递增天线选择算法研究

分布式MIMO系统的天线数目与点对点MIMO相比进一步增多,文章通过对分布式MIMO系统模型进行分析研究,在原有次优的递增选择算法基础上,提出一种改进的递增选择算法。该算法通过选取贡献最大天线与更新信道矩阵合并的方法,逐步去除对信道容量贡献最小的天线。结果表明,该算法可以快速选择出使系统容量最大的天线子集,且复杂度大幅降低,在强相关信道下表现出良好的适应性。     

基于广义数字的垃圾短信拦截策略的研究

当短信已经成为人们生活当中不可或缺的通信方式时,短消息业务也为信息垃圾的传播提供了一条便捷的渠道,因此针对垃圾短信的拦截成为各运营商的社会责任和网络运维的一部分。但低速、短信内容频繁变异让传统的拦截策略束手无策,而中文的博大精深又让新颖的语义分析拦截法命中率低及误拦率高。本文以不变应万变,抽取垃圾短信内容中的联系电话、诈骗卡号等数字串信息作为特征码进行拦截,则实现了对垃圾短信的精准打击,收到事半功倍的效果;如果进一步建立垃圾短信的大数据平台,则可使得基于广义数字的垃圾短信拦截策略如虎添翼。     

基于相似理论和贝叶斯理论的航材失效率确定

为提高舰载航空装备航材备件保障能力,结合某舰载航空装备供应保障需求,基于相似理论和贝叶斯理论进行航材备件失效率研究。基于相似理论初步确定航材备件的初始失效率,在实际使用数据的基础上,运用贝叶斯理论对初始失效率修正得到后验失效率,最后结合实例进行了理论应用分析。     

一种应用于图像去噪的广义回归神经网络模型设计研究

为了更好地去除图像中的椒盐噪声、保留图像细节信息,提出了一种广义回归神经网络模型,适用于图像去噪。首先,对传统广义回归神经网络的原理进行了分析,并对采用的广义回归神经网络进行具体设计。然后对广义回归神经网络中的唯一可调参数（平滑因子）进行了优化。采用归一化均方误差和峰值信噪比指标进行具体算法性能分析。仿真试验结果显示：相比径向基神经网络和传统广义回归神经网络,提出算法的去噪能力更强,具有较高的峰值信噪比和较低的归一化均方误差,验证了提出算法的有效性和先进性。     

基于广义逆波束形成的扩展性噪声源定位误差影响因素仿真研究

实现噪声控制的前提是正确识别出主要的噪声源,研究噪声源空间指向性对于噪声源的辨识和预测有重大意义。为提高复杂声源的分辨率,以单极子点源形成扩展性声源表征噪声源,引进广义逆波束形成算法对扩展性声源进行声源定位。通过仿真计算,分析了广义逆波束形成(Generalized Inverse Beamforming,GIB)算法中麦克风阵列阵元数、测量距离对定位效果的影响,系统比较了去自谱算法和GIB算法对点声源、扩展性声源(5个紧密相连的单极子点源)的分辨率。仿真表明:GIB算法中定位效果受阵元数目影响不大,相对提高了点声源的定位精度,而且能分辨出扩展性声源。     

基于多尺度广义S变换和深度残差网络的雷击跳闸故障类型识别方法

为提高雷击跳闸类型判断的效率和智能化水平,提出一种基于多尺度广义S变换和深度残差网络的雷击跳闸故障识别方法.首先采用广义S变换对雷击跳闸暂态信号进行时频变换,通过改变广义S变换中的调节因子A获得多尺度时频分布图像,然后将变换得到的多尺度时频分布特征图作为特征图像输入到深度残差网络中,进行特征提取和识别模型建立,最终识别出雷击跳闸故障类型.以124个输电线路实测雷击跳闸暂态电压信号样本作为训练集和测试集输入到识别模型中,并与其他方法进行对比,验证提出方法的有效性.结果 表明,采用多尺度广义S变换和深度残差网络构成的雷击跳闸故障识别模型识别反击跳闸和绕击跳闸的准确率分别为96.67％和95.94％.