基于RDWT与改进SIFT的DT网格运动估计与补偿*

为进一步提高运动估计和补偿的效果,提出了一种基于RDWT与改进SIFT的DT网格运动估计算法。首先在RDWT域内提取潜在运动区（PMA）,并设计了自适应的特征点提取模板;然后对SIFT算法进行了改进,它能快速进行特征点的精确提取与匹配,进而生成DT网格;最后利用仿射变换在PMA内进行运动估计与补偿。实验表明,该算法能快速有效地提取视频图像的特征点,在保持较高峰值信噪比(PSNR)的情况下提高运动估计的效率,且重建图像的主观质量很好,较现有基于不规则三角网格的运动估计算法在PSNR和效率上有一定优势。     

安全操控下5 kW固体氧化物燃料电池电堆预测控制器设计

基于5 kW固体氧化物燃料电池(SOFC)电堆,考虑建模仿真—2温度层模型在模型精度与复杂度上做了更好的折中,可以更有效地应用于控制器设计.本文首先对2温度层模型在常用稳态工作点附近采用泰勒级数展开,获得其状态空间方程.然后考虑其安全操作特性,设计了两种带约束的预测控制器:即面向SOFC电堆的快速负载跟踪与燃料亏空控制器与面向SOFC电堆温度安全的控制器.重点分析了不同切换速率工况下的温度及其梯度、功率以及燃料亏空特性,使得系统在快速进行功率跟踪的同时工作在安全范围以内.结果发现随着电流调节速率的增大,跟踪过程虽然加快,但其存在安全风险也相应增大;此外,安全指标相对避免燃料亏空指标而言,对电流调节速率的要求更加苛刻,在控制器设计时必须综合进行考虑.     

基于冗余小波变换的自适应运动估计与补偿算法研究*

为进一步提高运动估计和补偿的效果,提出了一种基于冗余离散小波变换（RDWT）的自适应运动估计算法。该算法提出了一种自适应块匹配和用于划分块运动状况的自适应阈值的计算方法;对静止块不进行估计,只对运动块采用自适应搜索起点预测方法和自适应阈值算法进行运动估计与补偿。实验结果表明,该方法能在保持较高峰值信噪比的情况下提高运动估计效率,且重建图像主观质量很好,较现有RDWT域运动估计算法有明显优势。     

双FPGA高速数字系统的设计与实现

系统以两片Spartan-3E系列FPGA器件XC3S500E为核心,选用A/D转换芯片MAX12529进行高速同步采样、D/A转换芯片DAC902进行实时信号产生。两片FPGA通过8bit数据位互连或共享高速双口RAM方式实现通信。两片独立配置,分别辅以FLASH存储器,构成一个功能较强的数字系统。     

基于椭圆极坐标的一站固定式双基地低频UWB SAR FFBP成像处理

一站固定式双基地低频UWB SAR具有方位移变的距离徙动和较长的合成孔径,这导致其距离方位耦合变得非常复杂,从而限制了频域算法的应用.为此,本文提出一种基于椭圆极坐标的一站固定式双基地低频UWB SAR FFBP算法.基于一站固定式双基地SAR的成像几何,分别推导了直角坐标与椭圆极坐标下后向投影算法的解析表达式,并讨论了双基地FFBP算法中采用椭圆极坐标的优势.然后分别从频带和斜距误差角度推导了子图像的采样间隔.最后讨论了该算法的实现过程和计算量.仿真结果证明了所提方法的有效性.     

双站前视低频超宽带SAR的快速因式分解后向投影算法成像处理

双站前视低频超宽带(UWB)SAR兼具双站前视的复杂成像构型和低频UWB的强距离方位耦合两个特点,因此极大地增加了实现高精度成像处理的难度。针对这个问题,该文提出一种基于快速因式分解后向投影(FFBP)算法的双站前视低频UWB SAR成像处理方法。首先,基于双站前视低频UWB SAR的成像几何构型和信号模型,给出了双站前视低频UWB SAR 原始BP算法成像的原理和流程。其次,在上述基础上,推导了双站前视低频UWB SAR FFBP算法成像处理的精确相位误差形式,并分析了相位误差对成像处理的影响,据此建立了双站前视低频UWB SAR FFBP成像处理中的子孔径和子区域划分原则。接下来,给出了双站前视低频UWB SAR FFBP算法成像处理流程,并对比分析了BP算法和FFBP算法的成像效率。最后,利用仿真实验证明了文中所作理论分析的正确性和所提方法的有效性。     

混合能源直流微电网能源优化管控策略研究

混合能源直流微电网在快速跟踪负载方面具有较大优势,弥补了固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell, SOFC)直流微电网功率跟踪缓慢的问题。现有能源管控策略重点关注能源分配,对系统效率、运行安全性和燃料亏空方面缺乏相关研究和成熟策略。为此,提出了一种混合能源直流微型电网能源优化管控策略。首先,搭建了混合SOFC直流微电网模型。其次,采用最优操作点(optimal operating points, OOPs)实现最大效率,然后采用平均电流控制模式保证稳定的电力供应。最后,设计了基于SOFC电流的时滞控制算法来避免燃料亏空。实验结果表明,所提出的能源优化管控策略具有时间响应迅速、输出效率高和热特性良好等优势。