基于OpenMP的高效多子阵合成孔径声呐距离多普勒成像算法

为充分利用多核CPU计算资源解决多子阵合成孔径声纳成像效率低的问题,提出了一种共享内存环境下的距离多普勒成像算法并行解决方案。在分析多子阵合成孔径声纳距离多普勒成像算法并行性的基础上,对算法中预处理、距离向脉冲压缩、固定相位补偿、距离徙动校正和方位向脉冲压缩进行了OpenMP并行化设计,充分利用多核CPU计算资源实现了大数据量合成孔径声纳图像快速重构。对实测数据的成像实验结果表明,并行成像算法加速比高达19.86,满足实时合成孔径声纳系统成像需求。     

异构环境下的多子阵合成孔径声呐距离多普勒成像算法

为解决多子阵合成孔径声纳成像效率低的问题,提出了一种异构环境下的多子阵合成孔径声纳快速成像方法。根据多子阵合成孔径声纳距离多普勒成像算法特点以及CPU和GPU各自计算特点,通过将算法中距离向脉冲压缩、固定相位补偿、距离徙动校正和方位向脉冲压缩密集型运算采用GPU计算,极大提高了多子阵合成孔径声纳成像效率。最后通过实测数据的成像实验对所提算法的正确性和高效性进行了验证,与串行计算方法相比加速比高达14.45。     

基于R-D算法的合成孔径声纳插值方法比较

合成孔径声纳（SAS）中由于基阵相对目标的运动导致回波空间产生了距离徙动,距离徙动的出现将会较大地影响最终声纳的成像质量,目前主要采用插值的方法进行矫正。该文基于SAS中的距离一多普勒（R—D）算法,讨论了距离徙动的成因及矫正思想,详细介绍了几种用于徙动矫正的经典插值方法,并给出了其在SAS成像中的应用表达式,对其性能进行了比较。最后对点目标进行了仿真成像,给出了矫正前后的目标图像,并对不同插值方法的成像质量及运算量进行了分析比较。分析结果表明,这几种插值方法都改善了成像的质量,但拉格朗日法和香农法在改善图像方位向性能上更有优势,可在实际中应用。     

基于PCI9054的合成孔径声呐总线数据传输板设计

利用PCI9054通用PCI控制器设计了一个基于PCI总线的数据传输板，采用CPLD实现了采集卡本地总线的数据读取和控制时序，双口RAM被用作数据缓存进行乒乓操作，同时编写了Linux下的驱动程序，实现了通过PCI总线进行数据采集的功能。     

一种精确的多接收阵合成孔径声纳距离多普勒成像算法

针对现有多接收阵合成孔径声纳算法没有考虑或低估了"停走停"近似在宽测绘带和高平台运动速度情况下带来的图像失真的现象,本文在深入分析多接收阵系统误差产生机理的基础上,提出了一种适用于宽测绘带成像的精确多接收阵合成孔径声纳距离多普勒成像算法,它舍弃了目前普遍采用的等效相位中心(DPC)近似,采用多接收子阵的精确延迟模型.算法首先对各接收子阵数据单独处理求得方位谱并进行方位向扩展,随后分别进行距离徙动校正和方位向脉压,最后将各通道的方位谱相干叠加,反傅里叶变换后得到了高分辨图像.通过点目标仿真比较,该算法在峰值旁瓣比及目标的定位等方面优于现有算法.     

基于多波束合成孔径声呐的三维场景构建仿真研究

多波束合成孔径声呐(Multibeam Synthetic Aperture Sonar)是一种新型的图像声呐,具有独特的阵列结构,兼具合成孔径声呐与多波束测深声呐的优点。本文为了满足多波束合成孔径声呐仿真的需求,提出了一种基于延时表和阴影区的多波束合成孔径声呐的三维场景构建仿真模型。此仿真模型在点目标的基础上,根据延时表算法的基础上构建三维数据仿真模型,并通过阴影区算法模型添加不同波束照射下目标区域的阴影区域。点目标和体目标的仿真数据结构表明了此仿真模型的可行,可以为多波束都合成孔径声呐的信号处理、目标识别、测深成像绘图提供有力的支持。     

斜视模式下基于Legendre展开的改进CS成像算法

在SAR的斜视模式下,针对传统的CS成像算法相位展开精度差的缺点,提出一种改进算法将Legendre展开应用其中。传统的成像算法主要对回波信号的二维频域的传递函数,还有算法流程中的三个相位校正函数应用Taylor多项式进行展开。将Legendre多项式取代Taylor多项式对算法进行处理,并进行了详细的推导,与传统的基于Taylor多项式进行展开的成像算法相比,减少了回波相位近似误差,相位展开精度得到了提高。最后从峰值旁瓣比和积分旁瓣比的角度评估了SAR图像的成像质量。理论推导和仿真结果都表明成像质量得到了进一步的提高。     

ISNet—严格的多维NMR谱解析理论（Ⅱ）

ＩＳＮｅｔ是作者为了严格地从多维ＮＭＲ谱推导出溶液状态中复杂有机物的分子结构而建立的概念。从数学上讲,ＩＳＮｅｔ可被视为分子结构连接性的另一种表达形式,是一种图论表达。与分子结构图的共价键表达不同之处在于,ＩＳＮｅｔ中的每一条边在理论上是二维ＮＭＲ谱图上的一个可观察的峰。本文建立ＩＳＮｅｔ概念,并讨论从实验波谱,运用ＩＩＳＮｅｔ分析理论导出各类分子结构的原理及其图论、模糊数学基础。     

基于非均匀FFT的距离徙动算法

距离徙动算法(RMA)由于需要进行精确的插值,限制了它在SAR成像中的应用。将非均匀快速傅立叶变换(NUFFT)应用到RMA成像算法中,将Stolt插值和距离向的IFFT用NUFFT来替换,在保证成像质量的情况下,提高了成像的效率,仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于图像的多接收元合成孔径声纳运动补偿方法

多接收元合成孔径声纳成像是当前研究的热点问题,偏航和侧摆是影响多接收元合成孔径声纳成像质量的关键因素。建立了多接收元合成孔径声纳偏航和侧摆运动误差的几何模型,提出了一种基于图像估计偏航和侧摆的新方法。该方法允许声纳系统以满足空间采样理论的最大速度运行,利用强点目标的每个脉冲回波数据的成像结果估计偏航和侧摆。计算机仿真结果表明新算法有效地估计出了偏航和侧摆,提高了成像质量,明确地确定出了目标的位置。     

基于零点指向技术抑制星载SAR距离模糊算法

给出了基于零点指向技术抑制星载合成孔径雷达距离模糊的算法.该算法主要利用阵列信号处理中零点指向技术的原理,将抑制距离模糊问题转化为在指定方向上功率极小化问题,又可等效为最小二乘零点功率约束优化问题.通过将约束矩阵特征值分解和选代相结合的方法对该优化模型进行求解,得到天线方向图最优加权系数,从而精确地控制零点的深度和宽度,达到对星载SAR距离模糊有效抑制的目的.仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于OpenMP的SAR距离多普勒成像算法的研究与实现

阐述OpenMP的特点与使用方法,分析合成孔径雷达距离多普勒成像算法,得到该算法中适合利用OpenMP并行处理的部分:傅里叶变换和逆傅里叶变换,并将OpenMP应用到傅里叶变换和逆傅里叶变换中。将原雷达距离多普勒成像算法,设计成可并行化执行的程序。采用pragma omp for和pragma omp section两种并行设计方法,通过创建多个线程,缩短程序执行时间。实验证明,采用双核处理器并行化的雷达成像算法,图像生成时间缩短到原来时间的67%左右,可有效地提高处理效率,充分挖掘处理器的处理能力。     

基于最小二乘支持向量机的SAR影像边缘检测算法

为了实现不同传感器影像之间的边缘特征匹配,提出了一种新的SAR影像边缘检测方法.该方法首先利用最小二乘支持向量(LS-SVM)时影像进行拟合以减小相干斑噪声的影响,然后采用基于小波变换的断面检测法进行影像边缘检测.通过与经典影像边缘提取算子的实验对比,表明该方法更适合于斑点噪声明显的SAR影像边缘检测.     

基于Contourlet变换的多波段SAR图像融合

针对不同波段SAR图像的融合,该文提出了一种在Contourlet变换域融合的方法,利用Contourlet变换的充分表示图像边缘信息的能力,将图像分解为低通系数和不同方向的高频系数,对方向高频系数定义一个边缘信息量测指标,选择量测指标大的系数作为融合系数,解决了小波变换融合中图像边缘信息容易丢失的问题。通过对两波段SAR图像进行融合实验并与小波变换融合结果比较,在视觉特性与统计因子客观评价上均取得了更好的效果。     

小波法的网络流量奇异谱估计

网络流量整形、调度、异常检测、管理与控制及保障QoS需求等都需要了解业务流的局部变化特性.本文给出离散小波及其模极大值的网络流量奇异谱估计算法及影响因素,并通过真实的网络业务数据对算法进行了评估和比较.实验结果表明,两种方法的奇异谱估计能有效刻画网络业务流的局部变化特征,并且能通过奇异谱特征参数之间的差别描述不同业务流之间的差异性,也表明了在一定条件下,离散小波模极大法更加优越.     

基于可信度的认知无线电频谱侦听算法

提出一种基于可信度的频谱空穴侦听算法,减少向公共接收机发送的侦听比特数。根据能量检测理论,若能量分布在“判决”区域,则感知用户将发送1 bit或2 bit的自适应量化值,以报告基于侦听可信度因子和似然判决的感知结果,否则感知用户不发送信息。性能分析与仿真结果表明,该算法在确保侦听性能损失较小的情况下,能降低用户的平均侦听比特数。     

基于粒子群优化算法的无线电 频谱分配方法研究

粒子群(PSO)算法在认知无线电频谱分配问题上发挥着重要的作用,但是在连续无约束条件下基本的PSO 算 法才能得以运用,并且在此条件下,早熟收敛和收敛速度不够快等问题仍然无法得到效解决。为了优化这些问题,本文将对粒 子群算法的早熟收敛问题进行分析并加以改进,成功地将统一的粒子群算法应用于解决频谱分配问题。在综合考虑系统的总 宽带收益及用户接入公平性的基础上,建立了相应的目标函数,并验证了该算法的可行性和优越性。     

一种基于维层次编码的OLAP聚集查询算法

联机分析处理(OLAP)查询往往需在海量数据上进行即席的复杂分组聚集查询,在其SQL语句中通常包含多表连接和分组聚集操作,因而减少多表连接和压缩关键字,以及对查询数据进行有效地分组聚集操作,成为ROLAP查询处理的关键问题。提出了一种基于维层次编码的新型预分组聚集算法DHEPGA．DHEPGA算法充分利用了编码长度较小的维层次编码及其前缀,来快速检索出与查询关键字相匹配的维层次编码,求得维层次属性的查询范围,减少了I／O开销,提高了OLAP查询效率。理论分析和实验结果表明,DHEPGA算法性能是非常有效的。