一端固定的双站SAR体制下基于距离补偿的毫米波快速成像算法

本文提出了一种一端固定的双站SAR(OS-BiSAR)体制下基于距离补偿的毫米波快速成像算法.在图像重构过程中,该算法通过保留回波模型中的幅度衰减因子来补偿信号传播衰减,并根据目标回波方程特性对接收阵列维执行了卷积操作,最后通过快速傅里叶变换(FFT)以及相干累加等步骤求解出最终目标图像.仿真分析和实验结果表明,与OS...     

穿墙雷达建筑物结构布局稀疏成像方法

在穿墙雷达建筑物布局成像中,鉴于内部目标、墙角及杂波会对墙体回波产生较大的影响,导致形成的墙体图像模糊、轮廓不明显。为此,提出一种联合低秩稀疏分解和全变分约束稀疏重构的成像方法。该方法首先通过快速迭代软阈值算法求解低秩稀疏分解,恢复出墙体回波,然后通过增广拉格朗日和交替方向算法求解全变分约束下的稀疏重构系数,重构墙体图像。仿真和实测结果表明,该方法可以有效消除建筑物内部目标、墙角及杂波对墙体成像的影响,从而得到清晰的建筑物布局轮廓。     

基于快速SBL的双基地ISAR成像

针对稀疏孔径条件下双基地ISAR成像分辨率低、运算时间长等问题,提出了一种基于快速稀疏贝叶斯学习的高分辨成像算法。首先,建立基于压缩感知的双基地ISAR稀疏孔径回波模型,然后将整个二维回波数据进行分块处理,并假设目标图像各像元服从高斯先验,建立稀疏贝叶斯模型,再利用快速边缘似然函数最大化方法求解得到高质量目标图像,最后将所求的每块回波对应的目标图像合成整个二维图像。由于采取了分块处理,在每块图像重构时减少了数据存储量和计算量。另外,相比于传统的稀疏贝叶斯学习求解方法,本文所提快速算法在保证重构质量的同时进一步缩短了运算时间,仿真实验验证了算法的有效性和优越性。     

基于非均匀FFT的压缩感知雷达信号快速重构方法

雷达处理是压缩感知理论重要的应用方向之一,基于压缩感知的雷达处理可以降低对回波信号的采样速率要求,并且在部分应用中也可改善处理性能。然而,压缩感知重构算法的计算复杂性限制了压缩感知理论在实际雷达信号处理中的应用,尤其是大尺度雷达数据的处理。本文提出了一种基于压缩感知的雷达信号快速重构方法,利用均匀和非均匀快速傅里叶变换运算实现了常规压缩感知重构算法中的矩阵-向量乘法运算,有效降低了重构算法的计算复杂度,加快了压缩感知雷达信号的重构速度。同时,由于引入了快速傅里叶变换运算,该方法消除了大多数常规重构算法对感知矩阵的存储需求。仿真实验验证了该方法的可行性和高效性。      

星载SAR DPCMAB技术的方位向非均匀采样研究

在星载SAR分离相位中心方位多波束(DPCMAB)系统中,发射脉冲盲区和星下点回波盲区的存在会引起方位向非均匀采样,从而在方位向冲激响应的主瓣两侧产生不期望的尖峰。该文采用Spectral-Fit法和时域重构法在不影响图像性能的基础上,消除了非均匀采样带来的影响。最后通过对两者运算量的分析,指出时域重构法优于Spectral-Fit法。     

基于谱分析的分布式无源雷达非均匀成像

分布式无源雷达空间构型不规则,导致目标回波采样在空间谱域分布不均匀,目标反演质量较差。首先构建三维投影模式下的二维成像模型;对非均匀谱域进行量化分析,建立空间谱支撑域、扭曲度和RMSE三项指标评价空间谱填充非均匀度;然后提出一种快速高斯网格NUFFT的成像方法,通过高斯卷积核对非均匀采样回波在空间谱上进行平滑处理并进行过采样FFT,同时对高斯核进行分裂处理实现快速重构。仿真实验表明,本文评价指标合理评估了空间谱非均匀性,成像方法进一步改善成像质量,且大幅提高计算速度,验证了空间谱非均匀度对成像质量的影响。     

基于两步迭代收缩法的多稀疏空间图像快速重构方法

由于多稀疏空间图像重构时,像素范围选取过大、峰值信噪比低以及重构时间长,导致图像重构方法存在重构效果差的问题,提出基于两步迭代收缩法的多稀疏空间图像快速重构方法。明确多稀疏空间图像重构存在的问题,在明确问题后,以迭代收缩阈值算法为基础,引入迭代加权收缩算法,结合每一轮迭代结果作为初值,完成图像重构的两步迭代收缩法设计,实现多稀疏空间图像快速重构。实验结果表明：应用该方法后的重构多稀疏空间图像峰值信噪比达到37.9 dB以上,图像重构时间仅为16.0 ms,图像结构相似性达到了0.98以上,并且重构多稀疏空间图像的效果更好,经过实验分析证实了所提方法具备可行性。     

基于多策略的三角网格面快速重构算法

针对三维散乱点云模型,设计了一种基于多策略的三角网格面快速重构算法.该算法首先利用自适应策略寻找自适应k邻,将其进行投影后在局部区域利用相交不可见策略建立顶点连接关系,在此基础上利用角度阈值策略和Delaunay准则变换策略对顶点关系进行优化,最后将此顶点关系逆映射到三维空间,得到三维点之间的连接关系,从而达到三角网格面快速重构的目的.实验结果表明此算法简单高效,处理速度快,重构效果好,并且对点云数据均匀性要求相对不高.     

一种多CCD图像拼接的快速算法

描述了一种用于多CCD图像拼接的快速多分辨率算法.该方法在不损害拼接质量的前提下,通过计算局部化减小了拉普拉斯金字塔分解、多尺度样条拟合和图像重构的计算量.实验表明该算法在不降低拼接质量的前提下在算法效率上比传统算法有明显的提高.     

基于非均匀快速傅里叶变换的SAR方位向运动补偿算法

沿航向的非匀速运动对SAR成像质量有很大影响,而运动补偿后SAR图像存在几何形变,影响子图像拼接和多波段SAR图像融合。当沿航向速度误差较大时,实图像域插值校正后图像残留的几何形变不能忽略。基于上述问题,该文提出一种基于非均匀傅里叶变换的SAR方位向运动补偿算法,算法直接对方位向的非均匀数据进行非均匀快速傅里叶变换(NUFFT)。该算法的定位误差和几何形变比实图像域插值校正几何形变算法小1到2个数量级,对沿航向速度误差有很强的鲁棒性,补偿后数据的幅度和相位信息都得以保留。SAR仿真和实测数据验证了该算法的有效性。     

长序列信号快速相关及卷积的算法研究

文章通过对快速傅立叶变换（FFT）的算法原理分析,根据线性相关和卷积的数学特征及物理含义,针对长序列信号,提出了一种基于FFT的长序列快速相关及卷积算法,用C＋＋进行了算法编程,在计算机上得到较好的实验效果,提高了运行速度,并结合算术傅立叶变换进行了改进。     

变误码率的无线信道中TCP性能研究

描述了TCPReno、TCPVegas和TCPSACK的实现原理,并在NS2中仿真出一个误码率时变的无线信道,把TCP三个版本置于NS仿真环境中进行了仿真,对仿真结果进行了分析,指出了无线信道中TCP的研究方向。     

快速傅里叶变换中逆序数计算的一种快速算法

提出一种基-2快速傅里叶变换中逆序数计算的新算法,该算法较大多数文献上列出的"逢二退一"法及其改进算法,以及生成法均显著减少了运算量,是一种逆序数计算的快速实现方法,从而提高快速傅里叶变换的整体速度。     

大口径大角位移的两维高速压电倾斜反射镜

两维高速压电倾斜反射镜是自适应光学系统和提高跟瞄系统的关键器件。本文介绍了我们研制的各种倾斜镜的性能，对于大口径大角位移的倾斜镜，谐振频率将受以口径和角位移的限制，本文分析了这些限制，并提出提高振频率的措施。     

一种基于Trie的快速IP路由查找算法

Internet的飞速发展要求核心路由器能够实现快速的分组转发和路由更新功能,实现这一功能的关键是路由表的组织结构和快速的路由查找算法.提出了带有转发域信息树的多分支Trie结构路由查找算法,它由固定步长的多分支Tile结构的路由表和转发域信息树两部分组成.对于一个长度为w的路由前缀,其查找、插入、删除路由的时间复杂度均为O((w-m)/n+1),其中m、n为Trie树的步长.它解决路由查找过程中快速更新的问题,具有算法简单、查找速度快、易于更新、空间利用率高、便于向IPv6过渡等优点.     

一种自适应的射线传播多层快速多极子方法

在多层快速多极子方法中,外向波向内向波的转移计算是主要的计算量.传统的转移过程需要计算众多的角谱分量,造成较多计算时间和内存的耗费.一种自适应射线传播多层快速多极子方法可用以降低转移过程计算量.数值计算结果表明,这种算法能够保持合理精度的同时大大减少计算量,适于三维电大尺寸目标RCS的快速求解.     

并行处理技术在电大尺寸复杂目标电磁散射中的应用

虽然快速多极子算法FMM(Fast Multipole Method)和多层快速多极子算法MLFMA(Multi-Level Fast Multipole Algorithm)是解决复杂目标电磁散射问题比较有效的方法,但是当问题的规模较大时,传统的串行FMM 和MLFMA难以胜任.本文在工作站网络系统NOW(Network Of Workstation)上采用并行处理技术来解决电大尺寸复杂目标电磁散射问题.结果表明:本文提出的并行解决方案与国内外相关成果相比不仅更具实用性,并行效率达到54%以上,且解决了串行方法难以解决的电磁散射问题,本文在四台DEC工作站构成的NOW系统上用32小时完成了未知量为160,000的雷达散射截面的计算.     

DAB快速信息通道的解码实现

介绍了DAB快速信息通道的传输结构及其作用,提出了一种应用于DAB接收机的快速信息通道解码模块设计方案。该设计基于微控制器利用软件将快速信息通道解码与人机界面模块结合实现,简化了接收机的硬件设计,并使DAB接收机可以根据实际情况进行灵活的软件升级。     

An approximation to the discrete cosine transform for N=16

An approximation to the discrete cosine transform (DCT) called the C-matrix transform (CMT) has been developed by Jones et al. [3] for N=8. This is now extended to N=16 and its performance is compared with the DCT based on some standard criteria. CMT is computationally simpler as it involves only integer arithmetic. It has potential in signal processing applications because of its closeness to the DCT.     

基于自适应搜索范围及顺序的快速矢量量化编码算法

本文提出了一种新颖的快速矢量量化编码算法.该算法在编码前预先计算每个码字的四个特征量,然后根据各特征量的升序排列分别对码字进行排序以生成四个排序码书.在编码过程中,对于不同的输入矢量,自适应产生不同的动态码字搜索范围及顺序而排除大部分码字.测试结果表明,本文算法只需搜索3%到8%码字而获得与穷尽搜索算法相近的编码质量,实际编码时间减少约93%.