空间弱小目标图像检测方法研究

针对背景缓慢运动的空间弱小目标图像检测问题,提出了序列图像背景配准方法及基于目标特征的空域滤波方法.通过对动态背景序列图像的背景恒星配准及背景消除,得到了目标图像.通过基于目标特征的滤波,并用质心法计算出每帧目标代替点得到轨迹投影图.最后使用Hough直线检测算法和最小二乘法提取目标轨迹.实验选择了实拍的序列图像,检测结果验证了该方法的有效性.     

梯度方向图像分解的直线边缘提取算法

针对复杂背景下的直线边缘提取问题,提出了一种基于梯度方向图像分解,然后累积投影的直线边缘提取算法。该方法首先把图像分解成梯度方向子图像,再在子图像梯度垂直方向上进行投影,得到8个方向的投影序列。接着,对投影序列进行了二次非线性回归分析,得到了投影序列的残差序列,滤除原投影序列的低频成份。然后,提出了基于奇异点的支持邻域能量的判定方法,解决了残差序列奇异点提取问题,得到了直线边缘的位置。最后,建立了图像模型,分析了图像复杂度和可提取的直线边缘长度的关系,并进行了实验。该方法可以对直线边缘空间中的75%的直线边缘进行成功位置提取,满足复杂背景图像的直线边缘提取需求,具有良好的鲁棒性。     

基于粗糙集理论的序列离群点检测

作为数据挖掘的一项重要任务,离群点检测已经引起人们的广泛关注.本文基于粗糙集理论来讨论离群点的定义与检测问题,提出了一种新的离群点定义--粗糙序列离群点以及相应的离群点检测算法RSOD.该算法利用粗糙集理论中的知识熵和属性重要性等概念来构建三种类型的序列,并通过分析序列中元素的变化情况来检测离群点.在UCI标准数据集上...     

红外图像中人体目标检测技术研究

针对红外序列图像中人体目标检测问题,采用了基于特征点的特征区域提取方法,先用FAST算法快速提取特征点,然后基于提取出的特征点,使用LBP算法提取特征区域,在得到感兴趣的特征区域（ROI区域）后,用对ROI区域进行基于离散小波变换的小波熵特征提取,并采用复合分类方法对ROI区域进行分类,利用此方法有效地将人体目标从红外序列图像中检测出来。     

序列图像轴对称物体中轴线提取方法

针对轴对称目标三维姿态参数中的偏航角、俯仰角的提取问题,提出了一种自动提取目标中轴线方法.该方法运用自适应Canny算子检测目标边缘,改进的Hough变换获得边缘图像中各条直线边缘的坐标点;通过优化的最小二乘算法将各条直线边缘的坐标点进行拟合获得边缘直线方程;结合序列图像中目标特性,检测出边缘直线中特定的两条平行直线进而获得目标的中轴线方程.实验表明:该方法能够有效地、高精度地提取轴对称目标的中轴线,提取的中轴线平均角度误差为0.022°.     

一种改进的FMCW雷达线性调频序列波形

采用线性调频序列波形（chirp sequence waveform）的调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW）雷达在汽车防撞探测等领域得到了广泛应用.针对该体制雷达的多目标解多普勒模糊问题,本文对线性调频序列波形进行了改进,在所有偶数序号扫频周期前插入了延时.改进后的波形可分解为两个扫频重复频率相同的传统调频序列,一个由奇数序号的扫频周期构成,另一个由偶数序号的扫频周期构成.波形中的延时会使两个序列对应的差频信号组之间产生相位差,利用此相位差信息可以解多普勒模糊.仿真结果验证了改进波形及其信号处理方法的多目标环境适应性和抗噪性.     

基于正交分解的正弦信号波形恢复

针对正弦信号的检测问题,提出了基于正交分解的一种正弦信号波形恢复方法.该方法对混有噪声的信号进行正交分解,正弦信号能量会集中在最大正交分量上,而噪声能量却被分散到各个正交分量上不会聚集于最大正交分量,提取最大正交分量将得到原正弦信号的无失真传输波形.该方法能改善信噪比,仿真结果验证了其有效性.     

基于Hessian矩阵的黑白棋盘格角点检测

针对棋盘格角点的检测,提出了一种运算速度快、定位精度高的Hessian矩阵子像素角点检测算法。简述了Hessian矩阵的原理、算法的执行流程和黑白棋盘格子像素坐标提取的基本方法。通过实验检测出了黑白棋盘格中的角点,得到了角点坐标,并利用二阶泰勒展开式得到了角点的子像素坐标。最后,在不同的噪声水平下,与Harris算法作比较,计算出提取误差与提取时间。实验证明,Hessian矩阵对黑白棋盘格角点检测的更加精确。该实验结果可应用于摄像相标定中。     

基于改进的ST-GCN模型的跌倒检测算法

针对当下基于图像的传统跌倒检测算法难以提取时域动作特征所导致的模型检测过程中所存在无法提取动态信息问题,建立了一种基于关节点提取和改进的ST-GCN模型的实时跌倒检测算法.首先根据姿态识别算法Alphapose提取视频中人体的骨架关节点信息;然后对时域中的骨架关节点序列进行Kalman滤波估计,得到稳定变化的人体时空图...     

基于小波变换的动态心电图波形特征聚类研究

研究了动态心电图(Holter)中的心电波形聚类,找到了占据大部分心电波形的基本波形.以二次样条小波变换(WT)方法检测Holter中的R波,从而确定完整心动周期的波形.同时根据WT找到心电波形中极值点及其相关斜率,利用自组织映射(SOM)神经网络进行心电波形的聚类,完成特征提取.通过实验表明,Holter的R波检测率达到99.5%,相对于基于人工神经网络、线性滤波器等方法要好;24 h的Holter中所包含的106次心电基本波形的识别率达到91.4%,达到了将心电数据分析量降为5～10 %的目的.     

Pulse Pile-up Correction by Particle Swarm Optimization with Double-layer Parameter Identification Model in X-ray Spectroscopy

In X-ray spectrum analysis, the pulse pile-up is a long-standing issue which deteriorates the energy resolution and count rates of the radiation detection systems. In this study, a novel pulse pile-up identification method based on particle swarm optimization and double-layer parameter identification model (PSO-DLPIM) is proposed. Different Gaussian pile-up waveforms are realized by exponential pulse through Sallen-Key (S-K) low-pass filtering. Then, the proposed model recognizes the parameters of each sub-Gaussian pulse. Especially, it can be used to modelling the pulse indirectly without a certain model parameter and overcomes the model mismatch troubles. Finally, computer simulations and experimental tests are carried out and the results show that this method has higher accuracy for the recognition of pile-up pulses. The example shows that the minimum distance between pulses that can be identified by this method is 0.05 μs. And when the pulse generation time is known and the environmental noise is low, the relative error of the amplitude of pulse pile-up recognition is as low as 0.15%. Therefore, this method can greatly improve the resolution of the X-ray spectrum.

     

基于半导体光放大器环形腔的全光频率倍增/恢复

提出了一种利用具有干涉作用的半导体光放大器(SOA)环形腔实现全光频率倍增/恢复的新方法,该方法同相关实验比较具有显著优势.数值结果表明:2.5 GHz的光脉冲序列注入SOA环形腔,可输出重复频率为5～25 GHz振幅均衡、与入射光偏振无关的光脉冲序列;SOA的偏置电流对SOA环形腔输出脉冲振幅的均衡度影响显著,对于基频为2.5 GHz和10 GHz输入脉冲序列分别存在一最佳的SOA偏置电流值;从传输速率为2.5 Gbit/s的27-1伪随机信号中可提取出重复频率为分别2.5 GHz和5 GHz的幅度均衡的时钟信号.     

一种CFAR检测雷达的可控干扰新方法

针对目前常见恒虚警（CFAR）检测雷达干扰方法所产生干扰效果单一的问题,提出一种基于多相位分段调制的干扰方法。对该方法的基本原理进行说明,推导干扰信号的脉压输出结果,基于单元平均恒虚警检测方法,分析了该方法对CFAR检测雷达的干扰效果。最后进行仿真与分析,说明该干扰不仅可以形成压制干扰,还能够形成假目标欺骗干扰,并且通过对分路数、调制相位数以及调制相位值三个参数的变化,可以实现对假目标数与假目标幅值的控制,是一种灵活可控的干扰方法。     

宽带相控阵雷达信号的二分推理提取算法

宽带相控阵雷达是电子对抗侦察的重点关注对象,在接收机截获的交错脉冲数据中将这一类雷达信号优先提取出来具有重要军事价值。针对接收机截获的全脉冲数据,文中提出了一种宽带相控阵雷达信号优先提取方法。该方法利用宽带相控阵雷达采用电子扫描方式的特点,分析其在同一工作模式下脉冲幅度的不变特性,引入一种生物信息学中的二分推理算法,并结合宽带信号的脉宽特性。首先,对经过脉宽阈值过滤的全脉冲数据按照脉幅大小重新排序;然后,利用二分推理算法进行脉幅突变点检测,将脉冲序列分为若干个脉幅相同的片段;最后,对每一片段进行脉冲个数阈值过滤,实现对宽带相控阵雷达脉冲的提取。仿真实验验证了方法的有效性。     

基于脉冲位置调制的激光雷达距离速度测量方法北大核心CSCD

汽车激光雷达根据脉冲飞行时间测量道路环境中障碍物的距离,但受限于脉冲的宽度,不能利用多普勒测量障碍物的相对速度,且不具备抗干扰的性能。针对这些问题,文中开展汽车激光雷达发射波形调制与信号处理关键技术研究,提出了一种能够实现激光雷达同时测量障碍物距离和速度的脉冲位置调制方法,并评价该方法在城市道路环境中的抗干扰性能。综合考虑距离、速度测量精度要求以及空间解像度的要求,限定完成一次测量的脉冲序列长度,并在限定的时间范围内制定随机分配脉冲位置的规则,对比不同分配机制的优劣。在距离测量方面,设计针对脉冲位置调制波形的数据累加方法,提高障碍物的检测灵敏度;在速度测量方面,提出非等间隔采样数据的频谱分析方法,计算多普勒信号的频率;最后,以城市道路为背景,设计干扰波形,分析外部干扰对距离和速度测量性能的影响。     

Automated Extraction of Activity Features in Linear Envelopes of Locomotor Electromyographic Patterns

For the envelope of the electromyographic activity recorded during locomotion, a feature extraction scheme has been developed. It recognizes the time, duration, and amplitude of phases of activity. The method is based on the Tauberian approximation for modeling waveforms as a sum of identically shaped pulses with different time delays and amplitudes. Initial conditions on the pulse properties are set and an optimal solution is sought. Any multiple pulses that model one phase of activity are then combined into one equivalent pulse. The method is completely automated; thus, it operates without any user intervention.     

基于Golay互补序列空时编码的MIMO雷达波形设计

针对多输入多输出(MIMO)雷达正交波形设计中数值优化方法所得波形脉冲压缩旁瓣较高的问题,该文提出一种基于Golay互补序列空时编码的设计方法。该方法利用Golay互补序列的互补性,并通过对序列构成的脉冲串进行扩展的空时编码,减小了波形的自相关旁瓣和互相关,从而降低了脉冲压缩波形的旁瓣;然后,为解决多普勒频移导致波形检测性能下降的问题,利用零空间向量加权法对脉冲压缩后波形进行多普勒补偿,显著提高了其目标检测能力。仿真结果验证了该文方法的有效性。     

Waveform classification and information extraction from LIDAR databy neural networks

Two different neural network schemes for the classification of light detection and ranging (LIDAR) waveforms for the LARSEN 500 airborne system and for extraction of ocean information are proposed. The first method employs a single layer of linear neurons for classification of waveforms into various clusters. Both unsupervised and supervised learning algorithms have been employed to demonstrate the spatial distribution of milt in near-shore waters. In the second method, a new multistage multilayer feedforward architecture is used for the classification of the waveforms and for the extraction of various types of ocean information. The stage I networks work in a parallel fashion and map the input waveforms to a set of characteristics. The networks in stage II use these characteristics to assign a signature number to the waveform or extract other information. Both the schemes are used with real-world data collected by the LARSEN 500 system. The paper concludes with experimental results and comparisons     

一种新的MIMO雷达发射波形设计方法

该文提出一种约束基波束权值动态的MIMO雷达发射波形设计方法。首先,构造一组发射波形集并从理论上推导了阵元发射波形的恒模特性,在此基础之上,将各阵元平均发射功率的均匀性控制问题转化为基波束权值动态的定量约束问题;其次,建立了直接约束权值动态的基波束优化模型,利用切线投影法和区域迭代法将其进行凸松弛,并且给出了二阶锥规划子问题和序列锥迭代流程;最后,利用二阶锥规划设计出了基波束的比例系数。所提方法在保证MIMO雷达发射方向图匹配性能的前提下,能够兼顾阵元发射功率均匀性和发射方向图旁瓣功率的性能,因而在设计发射波形时更具灵活性。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

A Discrete‐Amplitude Pulse Width Modulation for a High‐Efficiency Linear Power Amplifier

A new discrete‐amplitude pulse width modulation (DAPWM) scheme for a high‐efficiency linear power amplifier is proposed. A radio frequency (RF) input signal is divided into an envelope and a phase modulated carrier. The low‐frequency envelope is modulated so that it can be represented by a pulse whose area is proportional to its amplitude. The modulated pulse has at least two different pulse amplitude levels in order that the duty ratios of the pulse are kept large for small input. Then, an RF pulse train is generated by mixing the modulated envelope with the phase modulated carrier. The RF pulse train is amplified by a switching‐mode power amplifier, and the original RF input signal is restored by a band pass filter. Because duty ratios of the RF pulse train are kept large in spite of a small input envelope, the DAPWM technique can reduce loss from harmonic components. Furthermore, it reduces filtering efforts required to suppress harmonic components. Simulations show that the overall efficiency of the pulsed power amplifier with DAPWM is about 60.3% for a mobile WiMax signal. This is approximately a 73% increase compared to a pulsed power amplifier with PWM.