相位编码条纹调制联合变换相关器的优化技术

提出一种基于SONG相关的参考图像相位编码条纹调制联合变换相关器。该相关器引入SONG相关技术,吸收其突出的区分能力和抗噪性能,相对于传统的参考图像相位编码条纹调制联合变换相关器和其他改进技术,该相关器兼顾多项性能,具有更加突出的抑制干扰信号能力、抗噪声性能和多目标区分能力。仿真实验结果表明：当输入图像受到非覆盖性背景噪声影响时,识别度表现平稳,能够维持在99%以上;当输入图像受到替换噪声影响时,识别度能够达到96%以上。     

基于噪音谱分析的新型指数空间匹配滤波器设计

光学相关识别过程中,为减小输入场景中背景噪音对输出相关点的影响,通过分析背景噪音和目标图像的傅里叶谱,在匹配滤波函数中引入一由背景噪音傅里叶谱确定的指数函数,通过指数函数对匹配滤波函数振幅进行非线性调制,使设计的指数型空间匹配滤波器对背景噪音谱透过率小于目标图像谱透过率,从而增加输出相关平面上的信噪比,以实现相关点的正确探测。模拟结果表明当参量m由0增加到1.2时,相关峰值下降2.28倍,信噪比增加3倍。模拟和实验结果均表明:与纯相位匹配滤波器相比其抗噪能力得到明显改善。     

基于条纹调制滤波的旋转不变二元联合变换相关识别

提出基于条纹调制滤波的旋转不变二元联合变换相关识别 ;采用综合鉴别函数及条纹调制滤波方法 ,构造合成参考图像及其条纹调制滤波器 ;计算机模拟结果显示对旋转图像 ,提出的二元联合变换相关器具有较好相关不变的识别性能。     

畸变不变光电混合图像识别技术研究

介绍了用于自动目标识别的一种新型光电混合系统 ,并在传统的二值纯位相匹配滤波器的基础上提出了一种优化的匹配滤波器算法 .用光学 数字混合系统对该算法进行了畸变不变目标识别实验 ,计算机仿真及半实物实验证明该系统对一定的畸变范围具有检测识别目标的能力 .     

一种基于光学相关的目标识别方法

对目标相关识别原理进行了分析,为了解决图像中待识别目标的方向和大小改变的问题,利用综合鉴别函数设计了畸变不变模板,并对其进行了改进,将等相关峰综合鉴别函数引进训练样本,改变了训练样本的叠加系数,在保证图像原点处具有较大相关峰值的同时一定程度上使样本间相关峰相似,提高了目标类间识别的能力.     

两种解决光学相关识别中畸变不变问题的综合鉴别函数性能比较分析

对于光学相关识别畸变问题常用到的两种综合鉴别函数,即等相关峰综合鉴别函数(ECPSDF)和最小平均相关能量综合鉴别函数(MACESDF)进行了原理论述,并利用振幅补偿编码方法制作匹配滤波器.为了比较两种综合鉴别函数的识别效果,在光学匹配滤波相关器上进行了实验.实验结果表明,ECPSDF的平均峰值以及平均峰值尖锐度要优于MACESDP,但其波动性较差.     

一种α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计算法

正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiple）信号的调制识别与参数估计是非协作通信领域的重要研究内容.为了解决α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计困难的问题,提出一种广义循环平稳的盲处理算法.该算法首先对接收信号进行非线性变换,推导出接收信号的广义循环自相关函数表达式,分析了单载波调制信号与OFDM信号的广义循环自相关函数特性,并给出了OFDM信号的广义循环自相关函数与待估参数之间的关系.然后,基于分析结论,利用广义循环自相关函数构造调制识别特征完成OFDM信号与单载波信号的调制方式自动分类;最后,针对OFDM信号的调制参数估计问题,提出了一种基于广义循环自相关函数的调制参数估计算法.理论分析与仿真结果表明,在α稳定分布噪声环境下,该算法可以有效实现OFDM信号调制识别与参数估计,且算法不依赖接收信号的先验信息,可以直接对中频接收信号进行处理.     

基于TAPF算法的红外景象匹配特性研究

红外景象匹配是自动目标识别领域的一个重要方向,如何在复杂的天气条件下提高红外景象匹配概率是研究的难点.在研究不同天气条件下的红外成像和传统匹配滤波器性能的基础上,提出了三值振幅-位相匹配滤波算法（TAPF）,该算法结合了二值振幅信息与二值相位信息进行编码.对比灰度相关、二元纯位相匹配滤波和三值振幅-位相匹配滤波三种相关算法在不同天气下的结果,实验表明,提出的TAPF算法在相关面上的相关峰特性参数均优于其他两种算法,对恶劣的天气条件具有较强的适应性,是一种有效的红外景象匹配滤波算法.     

基于最小平均相关能量滤波器的畸变目标识别

通过对多种畸变目标识别算法的研究, 对用于匹配滤波器的最小平均相关能量(MACE)滤波器进行了改进。利用MACE滤波器算法的基本思想构造滤波器函数, 在合成参考图像前对训练图像进行边缘提取, 并对联合图像的功率谱进行了拉普拉斯锐化, 成功实现了在联合变换相关器中对旋转目标图像的探测和识别, 提高了畸变图像相关峰的亮度, 拓展了联合变换相关器的探测和识别的范围。作为实例, 对旋转战机目标图像进行了计算机模拟实验和光学实验, 验证了该算法的可行性。     

基于最小平均相关能量滤波器的畸变目标识别

通过对多种畸变目标识别算法的研究,对用于匹配滤波器的最小平均相关能量(MACE)滤波器进行了改进。利用MACE滤波器算法的基本思想构造滤波器函数,在合成参考图像前对训练图像进行边缘提取,并对联合图像的功率谱进行了拉普拉斯锐化,成功实现了在联合变换相关器中对旋转目标图像的探测和识别,提高了畸变图像相关峰的亮度,拓展了联合变换相关器的探测和识别的范围。作为实例,对旋转战机目标图像进行了计算机模拟实验和光学实验,验证了该算法的可行性。