基于分段线性模型的卡尔曼滤波非均匀校正算法

为了降低探测器响应的漂移以及非线性对非均匀性校正的影响,提出了一种基于分段线性模型的卡尔曼滤波红外焦平面阵列非均匀性校正算法。该算法引入探测器响应曲线的分段线性模型,对基于卡尔曼滤波器的红外焦平面非均匀性校正算法进行了扩展和改进,不仅能减小探测器的偏置和增益随时间漂移对校正的影响,而且还能消除探测器响应非线性对非均匀性校正性能的影响。一组利用真实红外图像序列进行的实验验证了该算法可获得较好的校正性能。     

基于场景运动分析的红外图像非均匀性校正

提出了一种基于场景运动分析的红外焦平面阵列成像的非均匀性校正算法,通过利用各探测器单元的输出在时间轴上形成的特征进行图像序列的块匹配,以获得各探测器元的相对响应关系,完成红外图像的非均匀性校正.该算法不仅能适应非均匀性随时间和环境的变化而发生缓慢变化的情况,而且对普通基于场景分析校正算法中形成的校正虚像也有很好的抑制作用.     

场景自适应的红外焦平面阵列非均匀性校正新方法

提出了一种基于神经网络的红外焦平面阵列 (IRFPA) 非均匀性自适应校正方法,重新设计了隐含层结构以获得更接近真实信号的期望信号,此外,还将变步长归一化LMS (VSS-NLMS)自适应滤波技术引入到校正参数的迭代估计过程中,以实现对校正速度和稳定性的提升．实验结果表明,该方法在校正精度、收敛速度和稳定性方面的性能均显著优于传统的神经网络校正算法．     

基于高性能DSP的红外焦平面阵列非均匀性实时校正

基于离散小波变换(DWT)理论,提出了一种基于场景的红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性实时校正算法;针对算法所涉及的运算量和数据量庞大的特点,设计了实时非均匀性校正的红外图像处理系统,系统是以高性能DSP(TMS320C6713)为核心器件,采用DSP不同的传输通道并行传输数据,并充分利用DSP硬件的并行性和流水线操作进行非均匀性校正;以真实的红外图像序列为例,进行了非均匀性校正的仿真实验,结果表明,基于高性能DSP的非均匀性实时校正系统完全可以达到实时校正的要求,所用算法对慢变化量具有较好的自适应性。     

基于场景的焦平面阵列非均匀性校正算法研究

为了克服基于传统神经网络法的红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性校正算法收敛速度慢和校正精度不高的缺点，提出了一种新的基于场景的IRFPA非均匀性校正算法.该算法利用校正误差的均方值和增益因子的均值包含的信息，提出了一种新的误差函数，并将误差函数作为目标函数，利用最陡下降法，得到计算增益校正因子和偏移量校正因子的迭代公式.在迭代运算中，设计了一个自适应步长因子来代替传统迭代公式中常量步长因子，最终得到了有较高运算效率的IRFPA非均匀性校正算法.对模拟的红外非均匀性图像序列进行了校正，并分析了算法性能曲线和校正结果，发现本文算法与传统神经网络法相比具有更好的校正效果和更快的收敛速度.     

一种改进的基于场景的非均匀性校正方法

提出了一种改进的基于场景的非均匀性校正方法,该方法通过使用红外相机获得输入场景的均匀图像来进行偏移量的校正。其中典型非均匀性校正算法是基于黑体的两点校正法。然而,随着工作时间的增加,探测器本身温度会升高,会产生新的盲元和固定的图案噪声,从而影响图像质量。针对此问题,提出改进的非均匀性校正方法,该方法通过散焦的图像输入法可快速的生成均匀图像,并通过噪声分离的方法将带有非均匀性噪声的部分进行剔除,最终获得均匀图像,结果显示经该方法处理后极大的抑制了固定的图案噪声,使得图像的非均匀性得到极大的改善。     

一种改进的卡尔曼滤波算法在非均匀校正中的应用

提出了一种改进的卡尔曼滤波算法,并将其应用于红外焦平面成像非均匀校正过程中。该算法合理的分配了传统卡尔曼滤波算法的计算量,克服了传统卡尔曼滤波算法计算量分配不均的不足,使该算法在相同的条件下不仅能更容易对非均匀校正算法进行实时处理,而且还能支持更高的分辨率。     

红外焦平面阵列补偿方法计算机仿真

研究补偿红外焦平面阵列固定图形噪声的计算机仿真方法 .建立了红外焦平面阵列输出信号的数学模型 ,推导出使用参考辐射源的补偿算法并设计了仿真程序 .补偿过程图像验证了响应率和偏置的非均匀性对固定图形噪声的影响 .研究结果表明用计算机仿真方法研究焦平面阵列补偿技术是可行的 ,所产生的图像及方法可用于图像识别研究     

一种基于定标变积分时间的均匀校正算法

在靶场光学测量领域，地基红外辐射特性测量系统不仅承担对目标辐射特性测量工作，而且还要实现目标跟踪成像和实况记录。然而，现有红外焦平面在制造工艺上的缺陷，以及红外辐射测量系统的光学系统自身热辐射的不均匀性，致使图像存在严重的非均匀性。基于传统的非均匀性校正方法在红外辐射特性测量系统应用的局限性，提出一种基于定标变积分时间的均匀校正算法。为证实校正效果，基于600 mm的中波红外辐射测量系统进行验证。实验结果表明， 2.5 ms和3.0 ms下的原始图像非均匀度从3.69%降低至0.22%，证实所提算法具有良好的校正效果，有工程应用意义。     

短波红外相机响应非均匀性校正方法研究及仿真

介绍短波红外相机非均匀性校正的两种基本方法,两点校正法以及多点校正法,同时提出改进算法即定标和场景融合的校正算法。此方法能够自适应克服红外焦平面阵列探测单元的响应漂移现象,克服外界环境改变带来的校正误差,实现短波红外相机在工作时间延长和多变环境情况下的高精度实时非均匀性校正,且不需要重新定标,方法简单,效果明显。采用像元数为320×256的红外焦平面阵列进行红外相机非均匀性实时校正实验,并将三种方法用MATLAB软件分别进行仿真,实验结果达到预期目的,校正效果良好。     

基于四阶累积量的频差参数估计快速算法

针对传统的基于4阶累积量的参数估计方法因其计算复杂度很高,影响了参数估计的实时性要求的问题,研究了基于4阶累积量的频差参数估计的快速算法.对传统方法提出改进,采用切片处理的方法降低了计算复杂度,与传统方法相比,快速算法能够将复杂度降低2个数量级.引入矩阵论中极小范数解的理论求得矩阵方程的最优解,最后估计出频差参数.实验结果表明:快速算法能有效地对频差参数进行估计,在此基础上进一步验证了采样点数、信噪比等相关参数对频差估计精度的影响.     

非圆信号的四阶累积量测向新方法

针对传统基于四阶累积量的非圆信号测向方法存在阵列扩展不充分或者有数据冗余等问题,利用四阶累积量的阵列扩展特性,提出了一种阵列充分扩展且无数据冗余的非圆信号测向新方法.根据信号的非圆特性,新方法充分利用了阵列接收数据及其共轭数据来构造四阶累积量矩阵,实现了阵列的充分扩展并且使扩展后的等效阵元数进一步增加;此外,通过巧妙地利用四阶累积量矩阵的结构特征,降低了算法的计算量.理论分析和实验仿真结果表明,所提方法具有计算量小、阵列扩展能力强以及分辨率高等优良性能.     

DS-CDMA系统基于高阶累积量的盲波束形成及DOA估计

依据DS-CDMA系统的扩频码和扰码特性,提出了一种新的基于高阶量的盲波束形成算法,然后根据得到的波束形成权值实时估计信号波达方向(DOA)。该方法充分利用了接收信号的高阶统计特性,在高斯有色噪声及非高斯噪声信道环境下具有良好的性能。另外,该算法不需要已知信道参数和训练序列等先验知识,收敛速度较快,适合在实际信道环境中的应用。     

近场源频率、二维到达角和距离的联合估计

文章基于四阶累积量提出了一种多个独立非高斯窄带近场源频率、二维到达角和距离的联合估计算法。该算法首先构造六个四阶累积量矩阵,由它们组成五个矩阵对,然后对五个矩阵对进行广义值分解并对广义特征值进行配对,由配对后的广义特征值求得中间参数,最后由中间参数解出各个近场源的参数。该算法无需任何搜索,而且只需五个阵元放置在固定的位置,对阵列的其它阵元并无要求。由于采用四阶累积量,所以该算法适用于任意高斯噪声环境。计算机仿真结果证实了该算法的有效性。     

一种累积量线性预测方位估计的快速算法

提出了一种基于四阶累积量的线性预测方位估计快速算法。通过对累积量线性预测基本方法进行变换,得到了基本方程系数矩阵的Toeplitz结构,并用Levinson-Durbin算法求解方程,减少了运算量。在线性预测方程中,使用了四阶累积量,有效地抑制了高斯噪声。计算机仿真结果表明了这种方法的有效性。     

基于谐波恢复的状态空间模型的互高阶累计量Ls-Hankel矩阵分解法

将状态空间模型与互高阶累计量结合在一起,首次提出基于谐波恢复状态空间模型的互高阶累计量的Ls-Hankel矩阵分解法。仿真结果表明,该方法在混合色噪声和很低信噪比条件下谱估计的分辨率、稳定性及对混合色噪声的抑制等方面均明显优于自高阶谱估计方法。     

基于单电磁矢量传感器的ESPRIT算法改进

为了充分利用非圆信号共轭相关不为零的特性,提高空间到达角(direction of arrival,DOA)和极化参数估计精度,提出了一种信号DOA和极化参数估计的稳健算法.即构造2个非圆信号的4阶累积量矩阵,引入旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)算法思想,利用这2个矩阵之间的旋转不变特性求出旋转因子,实现信号DOA和极化参数更精确估计.与2阶相域ESPRIT相比,改进的算法适用于任意极化状态的信号,提高估计信号的利用率,同时利用4阶累积量对高斯噪声的抑制性处理相关噪声,使估计信号的精度有了明显提升,并通过仿真结果验证了改进算法的有效性.     

基于RARE-Cumulant的互耦校正和DOA估计

基于四阶累计量及RARE(RAnk reducee quation)变换,结合均匀线阵互耦矩阵的特殊性,提出了一种新的互耦校正及波达方向估计算法。虽然四阶累计量比传统的二阶方法算法复杂,却扩展了阵列孔径,提高了在色噪声背景下DOA估计精度,而互耦系数并未因增加了虚拟阵元而增多。RARE变换将互耦系数与波达方向参量分离,有效地实现了多维参数估计的降维处理,减小了多维参量估计的计算量。仿真实验表明,在高斯色噪声背景下,本文方法计算量小,而且估计能力明显优于二阶去耦算法和传统的四阶方法。     

基于状态空间模型谐波恢复的Tls-Hankel法

将状态空间模型与互高阶累计量相结合,充分利用状态空间模型具有的灵活性、方便性,提出基于状态空间模型谐波恢复的互高阶累计量的Tls-Hankel矩阵分解法,为解决谐波恢复问题提供了一条新的思路。仿真结果表明,在混合色噪声和很低信噪比条件下,该方法在谱估计的分辨率、稳定性及对混合色噪声的抑制等方面均明显优于自高阶谱估计方法。     

一种基于波束域最大非冗余矩阵的四阶高分辨DOA估计算法

在非白噪声背景下,基于二阶统计量的高分辨方法性能较差。基于四阶累积量的高分辨方法能较好地抑制空间高斯噪声,但其运算量较大。文献[9]提出了一种基于四阶累积量的波束域MUSIC方法,降低了运算量,但其四阶累积量矩阵仍存在较多的冗余元素。为了进一步降低运算量,提出了一种波束域最大非冗余四阶累积量矩阵。仿真分析和实验结果表明,与波束域四阶累积量MUSIC方法相比,论文所提方法在保证估计性能的同时减小了运算量。