基于马氏距离的一维距离像识别算法仿真

针对欧氏距离受模式特征量纲影响的缺点,且影响制导精度和抗干扰的能力,采用一种基于马氏的一维距离像目标识别方法。通过对毫米波雷达目标回波进行IFFT变换得到一维距离像,用主分量分析算法对距离像进行降噪和特征提取,取最小马氏距离判别目标类别。马氏距离考虑了模式特征参数的大小以及特征间的相关性,克服了欧氏距离受量纲影响的缺点。与欧氏距离的分类算法仿真结果比较,马氏距离算法具有较好的识别性能;在不同信噪比下的仿真结果表明,方法适用于毫米波雷达一维距离像目标识别。     

一种基于Tsallis熵的逆合成孔径雷达距离对准方法

距离对准是逆合成孔径雷达(ISAR) 成像处理中运动补偿的关键步骤,其对准质量影响最终的ISAR成像质量。在传统的基于Shan non熵的距离对准方法基础上,本文给出一种新的基于Tsallis熵的距离对准方法,即引入非 广延Tsallis熵,来衡量合成距离像的锐化度,并对距离平移量进行估计。详细分析了Tsall is熵的特性和用于距离对准的可行性,并通过仿真和实测数据,来验证基于Tsallis熵的距 离对准方法的性能。结果表明,相比基于Shannon熵的距离对准方法,基于Tsallis熵的距离 对准方法具有较好的抗噪声性能,并且可获得更好的距离对准效果。     

基于距离徙动轨迹的空间目标ISAR联合运动补偿算法

针对空间高速运动目标的运动特征,分析目标距离徙动轨迹（Range migration trajectory,RMT）与等效运动模型,提出了一种基于距离徙动轨迹的联合运动补偿算法。该算法依据距离像全局熵值最小化原则,从RMT中估计出目标的平动参数,根据平动参数分别补偿距离像偏移并校正一维距离像畸变,从而实现对空间目标回波的距离对齐和脉内走动的联合平动补偿。仿真和实测数据处理结果表明该算法准确性较高,更重要的是,距离对齐步骤不会引入随机偏移误差和相位误差,这也是应用高分辨成像方法的前提条件。     

基于3D建模的一维距离像仿真研究

研究了基于3D建模的一维距离像仿真方法。首先,对复杂目标进行3D几何建模,并对其进行合适的剖分,通过模型处理导出剖分单元信息;然后,对各个剖分单元的RCS进行电磁建模计算,整个复杂目标的回波可以看成是各个剖分单元回波的叠加;最后,将回波进行脉冲压缩就可以得到该复杂目标的一维距离像。仿真结果表明了该方法的有效性,同时还给出了两种舰船目标的一维距离像。     

采用特征相关性差异优化距离的改进k近邻算法

为有效地解决k近邻算法训练样本规模及分类精度间的矛盾,提出了一种采用特征相关性差异优化距离的改进算法(FCDKNN).该算法将特征熵值与其分布概率的乘积作为特征相关性的概念,在此基础上定义围绕特征相关性差异的样本距离测度,明确特征在类别上的重要性及相关性,在小样本情况下提取针对分类的大量有效信息,以增强算法的全局优化能...     

频率步进雷达ISAR成像包络对齐新方法

逆合成孔径雷达成像常用的运动补偿方法是利用距离像的相关性进行包络对齐.但当目标速度或加速度较大时,散射点走动较大且距离像发散程度严重,此时直接利用距离像的相关性进行包络对齐会有较大的误差.本文分析了频率步进雷达运动目标的回波信号模型,讨论了目标的速度和加速度对距离像的影响,提出了当目标速度和加速度较大时,先用高斯包络线性调频信号自适应分解估计出目标运动的加速度和速度,粗补偿后再用距离像最小熵准则进行精补偿的包络对齐方法.该方法计算量小,估计精度高,且无测速模糊的缺点,仿真结果验证了它能较精确地估计出目标的运动参数,运动补偿效果好.     

面向全景拼接的图像配准技术研究及应用

针对SIFT算法在生成特征向量和进行特征匹配过程中存在的计算量较大、容易产生误匹配等不足,提出一种优化的SIFT配准算法。优化算法首先引入拉普拉斯算子对图像边缘进行锐化处理,结合图像单元信息投影熵原理提取分块图像特征;再依据投影熵矢量欧氏距离最小揣度进行特征匹配;最后利用改进的随机抽样一致性算法删除误匹配。改进算法应用于全景图像拼接中。实验表明,与原始SIFT配准算法相比,优化算法能够有效提高算法效率,减少错误匹配,取得了较好的匹配效果。     

前斜视SAR成像目标高精度模拟技术

前斜视合成孔径雷达(SAR)成像的距离-方位存在强耦合,目标径向运动信息的模拟精度不仅影响雷达的距离像分辨性能,同时影响方位像分辨性能。通过对距离调制分辨率与SAR成像结果的理论分析,提出了一种频域插值升采样调制的SAR成像回波模拟方法,通过提高采样率以减小距离徙动引起的幅度误差,同时采用GPU并行处理,提高回波模拟的实时性。结果表明:所提出的方法能够达到0.1 m的距离延时模拟精度,并对256×256点场景回波的运算周期小于10μs,可适用于前斜视SAR目标高精度模拟。     

一种指纹纹线距离估计算法

指纹图像的平均纹线距离是指纹纹理属性的一个重要特征.作为一个重要的参数,平均纹线距离的估计精度可能对分割、增强和分类结果造成严重影响.文中提出一种指纹图像平均纹线距离估计算法.通过使用傅立叶变换、熵和加权欧氏距离等方法实现对平均纹线距离的精确估计.为评价算法性能,提出使用人工数据集和典型指纹图像对算法进行测试的实验方案.实验结果表明,本文算法可以对指纹平均纹线距离实现精确估计.     

用改进遗传算法求取曲面间最小距离

曲面间最小距离的求解，广泛应于复杂曲面零件数控加工的刀具半径选择和干涉处理中，利用遗传算法求解两自由曲面的最小距离，并对标准的遗传算法作了改进，采用竞赛法产生被复制的个体，并且，在新一代群体中加入两个特殊的个体，使得群体始终充满多样性，使算法在较小的种群数目下，能以较快的速度逼近全局最优值，经验证，该方法能求得两曲面间的全局最小距离，且相对于标准的遗传算法，算法的收敛速度及可靠性明显提高。     

逆合成孔径雷达成像包络对齐的迭代改进方法

包络对齐是逆合成孔径雷达（ISAR）平动补偿的关键技术,是图像重构的基础.依据设备所使用包络对齐方法,在积累互相关法的基础上进行算法改进,提出迭代相关对齐法.不同于原方法,迭代相关法使用平均距离像作为参考包络对各次回波作相关对齐,并进行多次迭代,直至收敛,有效地防止对齐漂移和突变误差的发生,从而保证了包络对齐的精度和稳定度.仿真结果表明,该方法能显著提高包络对齐精度从而提高ISAR成像质量,且运算量增加不大.     

自纠正词对齐

词对齐是统计机器翻译系统的重要一环,但词对齐的获得往往基于序列模型的计算,而没有考虑语言的结构化信息及语言特征,从而造成词对齐中出现一些不符合语言特征的结果。文中提出一种词对齐的自纠正机制,以纠正词对齐中的错误部分。该机制使用一些语言学上的先验知识,对词对齐结果进行由粗颗粒度到细颗粒度的纠正。首先采用基于标点的方法对句对进行粗粒度化纠正,然后采用基于统计特征的方法对子句对进行细粒度化纠正。该自纠正过程不需要借助任何其他词对齐工具和新语料。实验结果显示,自纠正词对齐显著提高了词对齐的准确率,并提高了机器翻译的质量,其中粗粒度的纠正方法对翻译质量的提高最为显著,细粒度的纠正方法也提升了翻译质量,最终通过结合粗颗粒度和细颗粒度的纠正方法,使翻译结果相对基准系统取得了显著的提高。     

采用多尺度掩模消除干扰的反向组合算法

反向组合算法是最有效的图像对齐算法之一,但该算法抗干扰能力差.当输入图像部分被遮挡时,图像对齐效果变差.针对该问题,我们提出一种采用多尺度掩模消除干扰的反向组合算法.该算法采用自适应的方法设置初始掩模,再通过迭代判断和逐层分块来细化初始掩模,使得掩模能准确地设置在干扰区域上.实验结果表明,该算法既保留了原反向组合算法的优点,又提高了算法抗干扰的能力,使得反向组合算法能在更复杂的环境下进行图像对齐.     

High-resolution ISAR imaging of fast rotating targets based on pattern-coupled Bayesian strategy for multiple measurement vectors

Very high resolution inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging of fast rotating targets is a complicated task. There may be insufficient pulses or may introduce migration through range cells (MTRC) during the coherent processing interval (CPI) when we use the conventional range Doppler (RD) ISAR technique. With compressed sensing (CS) technique, we can achieve the high-resolution ISAR imaging of a target with limited number of pulses. Sparse representation based method can achieve the super resolution ISAR imaging of a target with a short CPI, during which the target rotates only a small angle and the range migration of the scatterers is small. However, traditional CS-based ISAR imaging method generally faced with the problem of basis mismatch, which may degrade the ISAR image. To achieve the high resolution ISAR imaging of fast rotating targets, this paper proposed a pattern-coupled sparse Bayesian learning method for multiple measurement vectors, i.e. the PC-MSBL algorithm. A multi-channel pattern-coupled hierarchical Gaussian prior is proposed to model the pattern dependencies among neighboring range cells and correct the MTRC problem. The expectation-maximization (EM) algorithm is used to infer the maximum a posterior (MAP) estimate of the hyperparameters. Simulation results validate the effectiveness and superiority of the proposed algorithm.     

GARUKF算法在无人船对准中的应用

针对无人船在恶劣海况下不仅做大幅摇摆运动,还会遭受海浪的周期性瞬时冲击以及阵发性短时强干扰等影响,提出一种GARUKF算法来提高对准精度,利用投影统计(PS)算法对滑动窗口内的新息向量重新赋权,实现对量测噪声方差阵的实时估计,并利用遗传(GA)算法求解自适应因子阵,最优化地调整量测噪声方差阵。与常规自适应鲁棒UKF算法(ARUKF)算法相比,该算法实现了自适应调节能力的最优化。仿真试验表明,本文提出的GARUKF算法在系统遭受短时强干扰以及瞬间冲击等影响时,水平方向对准精度达4′,方位对准精度可达5′。结合半实物实验结果,验证了该算法可有效提高滤波精度和稳定性,满足恶劣海况下无人船对准的要求。     

多用户干扰信道下建模于流形上的联合干扰对齐预编码

首先从子空间对齐的角度将干扰信号功率和有用信号功率联合优化的问题建模于Grassmannian流形上,有约束的最优化问题被转化为降维的无约束的最优化问题。然后利用Grassmannian流形的几何特性,提出了一种基于Grassmannian 流形上共轭梯度算法的联合干扰对齐预编码方案。计算机仿真表明,该算法兼顾干扰信号功率的最小化和有用信号功率的最大化,可以有效提高系统的和速率性能,而且该算法可以有效解决Grassmannian流形上最陡下降算法每次寻优的 90°转折问题,具有更高的收敛速度。     

基于OpenMP的包络对齐并行方法研究与实现

采用加矩形窗的积累互相关法和基于Fourier变换频域移位性质的最小熵法进行一维距离像包络对齐。针对包络对齐算法数据量大、复杂度高、运行时间长等缺点,提出一种应用于多核处理器的包络对齐并行算法。该方法利用OpenMP编译指导指令#pragma omp section和#pragma omp for对积累互相关算法和最小熵算法进行多线程并行优化。理论分析和仿真实验表明,该方法大大提升了算法的执行效率。     

A novel cognitive ISAR imaging method with random stepped frequency chirp signal

The random stepped frequency chirp signal(RSFCS)has better performance in anti-jamming than that of conventional stepped frequency chirp signal(SFCS).In combination with the theory of compressing sensing(CS),a novel ISAR imaging method is proposed based on RSFCS,in which the high resolution range profile(HRRP)is reconstructed by using the conventional OMP algorithm,whereas the cognitive approach is introduced to further reduce the number of sub-pulse in RSFCS.In the proposed method,via cognizing the characteristics of moving targets,the number of sub-pulse in each burst can be adjusted adaptively.Finally,in the cross-range direction,the accurate reconstruction of ISAR image by using CS theory is implemented,which can effectively accomplish unwrapping.With the proposed method,high quality HRRP and ISAR image can be achieved with fewer sub-pulses of RSFCS and lower burst repetition frequency(BRF).Some simulation results are given to validate the effectiveness and robustness of the proposed algorithm.