一种基于异步传感器网络的空间目标分布式跟踪方法

为解决传感器网络在空间目标分布式跟踪过程中的异步采样及通信延迟问题,该文提出一种异步分布式信息滤波算法(ADIF)。首先,局部传感器与相邻节点之间以一定的拓扑结构传递带采样时标的局部状态信息和量测信息,然后将收到的异步信息按时间排序,使用ADIF算法进行计算,分别对目标状态进行估计。该方法实现简单,传感器间通信的次数少,支持网络拓扑的实时变化,适用于空间目标监测中的多目标跟踪问题。该文分别对空间单目标、多目标跟踪进行了仿真,结果表明算法可以有效解决异步传感器滤波问题,分布式滤波精度一致逼近于集中式结果。     

车载分布式MIMO雷达原理与实测数据分析

文中分析了分布式构型多输入多输出(MIMO)雷达及其处理框架,并针对车载应用场景,结合超分辨测角算法给出了一套基于分布式MIMO雷达的成像、测速、跟踪处理流程。在此处理流程的基础上,文中创新性地提出了基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)跟踪算法的距离-角度-速度关联方案,并对GM-PHD算法进行了改进,增加了标签配对功能,同时实现了多维信息的快速关联和目标的航迹跟踪。最后,利用实测数据验证了相关算法的有效性和实用性,与单一雷达成像及跟踪结果对比并进行了详细分析,验证了分布式MIMO雷达具有更优的目标检测性能及目标跟踪效果。     

G.729矢量量化算法优化研究及ARM实现

基于ARM体系架构和嵌入式Linux操作系统构建了算法平台,并在该平台上移植了G.729语音编解码算法.为了降低G.729算法的复杂度,提出了一种基于NOS和PDS的LSP矢量量化算法及基于ARM指令集的算法优化策略.实验结果表明:改进后的G.729算法和ARM实现方案大大降低了语音处理时间,极好地满足了点对多点实时语音通信的要求.     

改进的Canny算子在靶场光学数据处理中的应用

光学数据事后处理利用光学测角数据进行交会解算,由于存在光轴不稳定的现象,影响试验结果的准确性。在光学设备数据处理过程中,利用改进的Canny算子进行十字丝边缘检测,运用自适应的迭代阈值分割技术进行直线提取,采用加权整体最小二乘法获取十字丝中心坐标,利用计算得到的中心点位置进行设备光十字丝修正。结果表明,与其他高精度弹道对比,使用算法修正后的光学弹道相对于简单进行十字丝修正的光学弹道,无论是在反算测元测角、位置还是速度,总体精度要更高,因此采用基于改进Canny算子的边缘提取算法可以提高光学数据解算的精度。     

一种基于码谱数值算法的改进算法

码谱是一种分析分布式算术码的编码性能和解码复杂度的工具,能有效提高编码性能。码谱的计算一般采用数值算法,该方法是一个迭代计算的过程,时间复杂度很高。针对时间复杂度高这个问题,通过去掉多余的函数精简数值算法,提出一种基于码谱数值算法的改进算法,进而降低时间复杂度。从理论上证明改进数值算法的正确性,实验结果表明,改进后的数值算法能有效提高码谱的计算效率,拓宽码谱的实际应用范围。     

快速并行中值滤波的探讨

传统中值滤波算法时间复杂度比较高,实际使用中运算时间比较长,在实时数据处理时很难满足要求,这里提出了一种快速中值滤波算法,该算法有效地提高了中值滤波的执行效率,很大程度上降低了传统中值滤波算法的时间复杂程度,可以满足大图像、大数据实时处理的需求,具有很强的实际应用价值。     

一种基于Hadoop的改进减法聚类算法

传统的减法聚类算法时间复杂度高,算法不具有分布式特性,不满足大数据处理的要求.提出一种基于Hadoop的改进减法聚类算法,利用MapReduce模型改进减法聚类执行过程,实现求解邻域半径、初始化密度指标、更新密度指标和划分数据记录等过程的并行化.实验结果表明,同传统的串行算法相比,提出的算法能够对大数据进行快速聚类,同时表现出良好的稳定性与扩展性.     

一种有效的异质多传感器异步量测融合算法

提出一种不同类型传感器异步量测融合算法,即首先将量测方程线性化,再在融合中心通过建立伪量测方程,得到同步化的量测数据,然后利用一种扩维滤波的思想进行融合处理得到全局估计,最后进行仿真分析。结果表明了该算法的有效性。该算法体现一种并行处理的思想,故数据处理的速度高,特别适用于异步数据的融合处理。     

相控阵卫星跟踪系统角度测量研究

运动平台相控阵卫星跟踪系统是一种高速运动目标实时跟踪系统,测角算法为系统的关键技术之一。结合相控阵卫星跟踪系统方案,重点研究了适用于相控阵卫星跟踪系统的测角算法,在单脉冲测角理论的基础上进行研究和改进,提出了一种基于子阵划分的互相关角度测量方法。该方法能有效地提高输出信号信噪比,并具有运算量小、测角精度高、适宜工程实现等特点,较好地解决了卫星跟踪系统中角度测量的工程需求问题。数值仿真分析了影响测角精度的若干因素,验证了算法的有效性。最后给出了保障测角精度的措施。     

一种基于改进FCM聚类联合概率数据关联算法

针对多目标跟踪系统中的数据关联问题,提出一种基于改进FCM聚类联合概率数据关联算法(FJPDA)。该算法将改进的FCM聚类方法引入JPDA算法中,避免了对联合事件的概率计算,也避免了对确认矩阵拆分造成的计算量组合爆炸现象,实现了量测与航迹的关联,继而实现对多目标的实时跟踪。仿真结果表明算法简单有效,与JPDA算法相比,在跟踪性能相当的前提下,算法的复杂度和实时性得到了明显的改善。     

天线跟踪系统多站测量数据自动交会的实现

天线双随动系统跟踪非合作目标时,需要外部搜索雷达的配合来提供非合作目标的位置坐标。为了保证天线跟踪系统的可靠跟踪,在两测站交会的基础上提出了多测站数据交会的方法,并对多测站交会数据采用了平滑滤波处理、预估插值处理等实时数据处理方法,从而保证了交会引导的精确性。最后给出了多站测量数据自动交会的软件实现流程图。该方法已在工程实践中获得应用,取得良好的效果。     

基于Hadoop云计算平台的海量文本处理研究

针对海量文本数据处理,为实现快速文本处理响应,缩短海量数据为辅助决策提供服务的时间,基于Hadoop云计算平台,建立HDFS分布式文件系统存储海量文本数据集,通过文本词频利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式数据库HBase存储关键词索引,并提供实时检索,实现对海量文本数据的分布式并行处理。实验结果表明,Hadoop框架为大规模数据的分布式并行处理提供了很好的解决方案。     

基于SPU的雷达信号处理技术

研究了基于信号处理单元（SPU）平台的雷达信号处理技术,结合某雷达系统需求,采用高性能双数字信号处理器（DSP）和现场可编程门阵列（FPGA）的SPU硬件处理平台实现雷达信号处理,使用串行设计技术提高雷达信号处理的实时性、通用性、可靠性,同时减少信号处理的硬件设备量。实验结果验证了基于单块SPU雷达信号处理的可行性。     

Improvement Design for Distributed Real-Time Stream Processing Systems

In the era of Big Data, typical architecture of distributed real-time stream processing systems is the combination of Flume, Kafka, and Storm. As a kind of distributed message system, Kafka has the characteristics of horizontal scalability and high throughput, which is manly deployed in many areas in order to address the problem of speed mismatch between message producers and consumers. When using Kafka, we need to quickly receive data sent by producers. In addition, we need to send data to consumers quickly. Therefore, the performance of Kafka is of critical importance to the performance of the whole stream processing system. In this paper, we propose the improved design of real-time stream processing systems, and focus on improving the Kafka's data loading process. We use Kafka cat to transfer data from the source to Kafka topic directly, which can reduce the network transmission. We also utilize the memory file system to accelerate the process of data loading, which can address the bottleneck and performance problems caused by disk I/O. Extensive experiments are conducted to evaluate the performance, which show the superiority of our improved design.     

分层异构信号处理平台调度方法研究

异构多处理器的高效性和可靠性能够满足日趋复杂的信号处理任务需求,因此分层异构系统已成为信号处理平台的发展趋势.为提高平台强实时性并解决高吞吐量的问题,文中对分层异构信号处理平台的软硬件模块及架构进行了研究,并采用有向无环图对组件任务及硬件资源进行建模.将已提出的调度算法按照任务类型、调度目标、调度过程和研究方法进行分类...     

一种机载SAR实时成像信号处理系统的设计

提出了一种基于VME总线的机载SAR实时成像信号处理系统的设计方案。方案充分考虑了SAR实时成像所需的数据处理能力和传输带宽，在硬件设计上采用了由多片DSP组成的紧耦合分布式并行处理结构，有效地解决了大量数据传输带来的数据瓶颈问题。同时结合具体的成像算法，给出了详细的软件设计流程。     

基于FPGA的相控阵探测器高速信号处理电路

为了降低相控阵探测器结构的复杂度,基于现场可编程门阵列FPGA设计了五通道高速信号处理电路。采用坐标旋转数字计算机CORDIC和多相分解滤波器设计了数字下变频器,降低每个数据流的处理负担。在波达方向DOA模块中,引入改良的收缩阵列方法,实现了对数据的并行处理,缩短了空间谱的搜索时间。利用嵌入式乘法器和加法器实现了波束形成网络BFN的可编程设计,使响应速度达到了毫秒级。实验结果表明:设计的电路总延迟仅为1.242 ms,能将原始信号放大到近13 dB,方向角测量误差小于1°,实现了对无线电基带信号的高速处理。     

基于DSP＋FPGA的高速通用实时信号处理平台设计

为了数据采集处理设备小型化、智能化和一体化,完成大量数据的采集和实时处理,并通过特殊算法完成复杂运算的目的,本文杓建了一种基于DSP＋FPGA的信号处理平台。该平台采用FPGA来实现FFT运算,利用DSP来完成频域信号的分析和处理以及与上位机的通信,应用CPLD来完成整个系统时序控制。该平台主要特点是硬件电路器件具有实时快速的执行速度,并使用了低功耗、低成本的DSP芯片。     

移动数字信号基带处理平台的设计与实现

设计了基于ARM,DSP和FPGA多处理器的分时长期演进系统(TD-LTE)移动数字信号基带处理平台。该处理平台能够灵活实现移动通信中基带信号的各种操作,主要功能模块包括协议软件实现、物理层算法实现、系统定时等。经测试,在LTE模式及20 MHz带宽下,平台符合LTE标准技术指标要求,验证了其实时性、高效性。另外,该基带处理平台从硬件设计上还满足TD-SCDMA,WCDMA,CDMA2000等各种无线通信系统的数字信号处理需求,只需适当修改部分软件,即可实现多种制式的基带处理功能,具有良好的通用性。     

基于DAM6416P处理平台对光学图像弱小目标的分割

针对空天背景光学图像中弱小目标的特点,结合以TMS320DM6416 DSP芯片为主处理器的硬件处理平台的资源性征,设计了两种适合硬件处理平台实现的目标提取算法,并进行了比较.实验证明该算法检测效率高,实时性好.