基于有理数倍采样的异步数据融合算法研究

本文研究了一类具有不同采样率的分布式多传感器动态系统的数据融合问题,针对一类采样率呈有理数倍关系的动态系统,提出一种基于多源异步采样数据的新融合算法.新算法首先是将来自各个传感器的测量值在融合中心的坐标系中和时钟下进行映射统一;其次,以对目标状态下一时刻的预测值与目标在该时刻状态的估计值之差为基础,建立起描述该融合周期内各个观测点处的目标状态向量之间的动态模型;然后,以该时刻目标状态基于全局信息的估计值为条件,结合建立的新模型和传统的Kalman滤波器,利用本周期内按序到达的各传感器观测值,依次对各个观测点处目标的状态进行估计和更新;最后,在顺序得到本周期内各个观测点处目标估计值的同时,也将获得下一时刻目标状态基于全局信息的估计值或预测估计值.文中在给出新算法基本思想的同时,也较为详细地对融合算法进行了推导,并通过计算机仿真的方法,将新算法与基于时间校准的算法在估计精确度上进行了比较,从而验证了新算法的有效性.     

基于自适应重采样次数的协方差角度估计算法

针对基于Hermitian分解的协方差角度估计算法在低信噪比(SNR)时性能差的问题,提出了基于自适应重采样次数的协方差角度估计算法。该算法首先用接收信号扫描角度空间内的所有导向矢量,划定正确的角度估计区间,并给出判断角度估计结果是否可靠的标准。然后构造协方差矩阵,得到角度估计结果,接着以角度估计结果是否可靠为判断标准自适应地对原始信号进行重采样。若重采样后对应某一信号的多个角度估计结果都不可靠,则对原信号重采样并估计到达角,直到所有信号均有可靠结果为止。仿真结果表明,所提算法修正异常的角度估计结果,提高协方差角度估计算法在低信噪比时的精确度。     

基于三次样条插值法的柱面近场测量欠采样修正算法研究

为解决暗室近场测试效率低的问题,本文针对天线近场测量中高效测量方法进行了研究,提出了一种柱面近场欠采样恢复算法。该算法利用高精度的三次样条插值(cubic spline interpolation, CSI)法对未采样的点进行恢复,可减少采样点数,提高测试速度。此外,在柱面近场欠采样恢复CSI求解过程中充分利用系数矩阵的正定、对称等优良特性,使线性方程组的计算量从O(n³)降为O(n),大大提高了CSI的计算效率。最后使用插值后的近场幅度和相位结合柱面近远场变换理论求得天线远场方向图。为验证所提出算法的有效性,试验测试了天线样机,试验结果与理论分析一致。     

改进的空间下采样视频转码快速运动估计算法

提出一种基于输入码流信息和已转码码流信息的视频转码快速运动估计算法。本算法利用Alpha-激励均值滤波通过输入码流的运动矢量合成作为备选预测运动矢量之一,并利用H．264标准中帧间预测的方法通过已转码码流信息合成另一个备选预测运动矢量,共同作为EPZS运动估计算法的预测中心。结合图像的运动活跃性．自适应的调整运动估计的搜索策略。该算法比传统的运动矢量方法相比提高了1dB左右的PSNR,保持了较高的转码图像质量并与菱形搜索算法相比能够降低18％左右的转码时间。     

基于微分进化的组合重采样粒子滤波算法

针对粒子滤波重采样带来的样本贫化问题,设计了微分进化组合重采样算法。通过引入微分进化算法的交叉变异操作保持了粒子多样性;同时将残差重采样和微分进化重采样算法组合起来,克服了单纯微分进化重采样的时滞性问题。蒙特卡罗仿真表明,所研究的算法在精度上有很大的提高,并且实时性较好。算法效率提高了1倍,只需300个粒子就可以达到残差重采样粒子滤波1000个粒子的效果,而且实时性提高了很多。     

基于自适应最优消零的无线传感器网络数据压缩算法研究

针对无线传感器网络采集数据存在的时空冗余,提出了一种自适应最优消零压缩算法(AOZS,adaptive op-timal zero suppression compression algorithm)。AOZS是一种无损的数据压缩算法,能够自适应地寻找最优位数因子对递增排列的数据序列进行消零运算和编码,使得数据序列的最终编码长度最短。仿真结果表明,AOZS算法能够对无线传感器网络采集的数据进行有效地压缩,降低了节点能耗,减小了网络延时,并且能精确地重构原始数据。     

一种融合预测过采样的运动目标检测算法

为了改善运动目标检测的精度,提出了一种融合了预测过采样的运动目标检测新方法.首先,基于二维傅里叶变换预测当前帧的目标形状并计算形状相似度;然后,从历史检测结果中选择一定数量的参考帧,使用光流法跟踪目标像素点在参考帧与当前帧之间的运动轨迹,并以像素点轨迹为参考在采样区间执行稠密过采样;最后,基于过采样样本构造前景模型,并在图分割框架内联合使用前景背景模型实现目标检测.在公共数据与自采数据集上对所提方法进行了实验验证,结果表明,相对于经典的运动目标检测算法,所提方法能够有效提高检测精度.     

一种新的数据压缩算法

主要描述了一种基于代码库的自适应数据压缩算法(LZJH)。详细介绍了LZJH基础、串扩展机理、编码器和解码器代码库以及解码等。LZJH算法适用于分组数据网和循环分组业务。     

基于传统重采样的局部系统确定性算法

在自主驾驶中粒子滤波被广泛用于追踪目标。但是粒子滤波的一个问题是随着循环次数的增加会出现粒子退化的现象,这是因为少数粒子的权值会越来越高导致多数粒子失去跟踪价值。而重采样则可以在运行过程中不断对粒子权值进行调整。目前已经有很多的重采样方法被提了出来,但是由于编程过程中复杂性的问题,很多重采样方法被视为计算的瓶颈。为了解决这个问题,一个改进的重采样算法被提了出来。首先介绍粒子滤波中最频繁使用的几种重采样算法。并对他们进行了理论分析,从而揭示了这些重采样算法之间的区别,包括他们的重采样效率和计算复杂度。通过模拟,确认了理论分析的结果。结果表明,局部系统确定性重采样是适用于大量的对象跟踪的情况。     

无线传感器网络中基于小波的自适应多模数据压缩算法

基于数据的多模性,设计了一个基于小波的自适应多模数据压缩算法.在给定的相关度阈值的条件下,算法能自适应地对数据调整分类,对相关数据采用最小二乘估计进行拟合,把特征数据抽象成一个矩阵,利用小波变换去除数据的空间和时间相关性.理论分析和仿真实验表明,新算法能够有效地去除数据之间的多模相关性和同种数据的空间和时间相关性,新算法有效地提高了压缩比,降低了网络的能耗.     

Asynchronous Communication of 2D Motion Information Using Winner-Takes-All Arbitration

We describe a system that communicates motion informationcomputed in a 2D photosensitive array using fully arbitered,asynchronous channels. The architecture is neurally inspired,and employs analog winner-takes-all (WTA) circuits, instead ofthe digital binary-tree arbiters found in other designs. We havefabricated a prototype system that incorporates an array of 9×12 pixels in a 2 µm, double-polysilicon,double-metal process. Experimental results verify system functionalitywith a full-handshaking communication cycle of 3 µs.We have tested the WTA circuits independently, and have verifiedtheir operation down to an 18 ns cycle.     

一种基于异步数据融合的传感器管理方法

针对多传感器系统存在观测数据过多,数据融合中心处理负担过重的问题,在引入一种基于传感器观测数据序贯处理的最优异步融合算法的基础上,提出一种基于目标协方差控制的传感器选择算法对异步观测数据进行优化组合,从而实现以最小的计算量达到所要求的目标状态估计精度。最后的仿真结果证明了该算法的有效性和可行性。     

一种用于测试数据压缩的自适应EFDR编码方法

该文提出一种用于测试数据压缩的自适应EFDR(Extended Frequency-Directed Run-length)编码方法。该方法以EFDR编码为基础,增加了一个用于表示后缀与前缀编码长度差值的参数N,对测试集中的每个测试向量,根据其游程分布情况,选择最合适的N值进行编码,提高了编码效率。在解码方面,编码后的码字经过简单的数学运算即可恢复得到原测试数据的游程长度,且不同N值下的编码码字均可使用相同的解码电路来解码,因此解码电路具有较小的硬件开销。对ISCAS-89部分标准电路的实验结果表明,该方法的平均压缩率达到69.87%,较原EFDR编码方法提高了4.07%。     

视频压缩中的运动估计技术的研究

本文针对影响视频压缩效率和速度瓶颈之一的 "运动估计技术 "展开研究。对 "运动估计 "这一在视频通信中最重要最耗时的技术的原理和搜索算法进行了详细的介绍。同时以H.2 63视频压缩编码标准为基本框架 ,提出了实现时的一些优化措施     

DNA序列数据压缩技术综述

DNA序列数据压缩技术是根据DNA数据特点针对性地构造编码算法,以提升整体压缩效率的数据处理方法.本文介绍了DNA序列的基本概念及数据特点,DNA序列压缩算法的一般性描述,DNA序列的典型压缩算法,以及评估DNA序列压缩算法性能的重要指标,并对DNA序列压缩算法未来的发展趋势做了展望.     

非线性系统的异步多速率数据融合估计算法研究

 研究了一类非线性时变动态系统的状态估计问题,在不同传感器以不同采样率异步对同一目标进行观测时,提出了一种有效的数据融合估计算法.通过建立多尺度模型,将异步多速率系统形式转化为同步多速率系统;在每一步分别进行状态的预测和更新.在状态和观测预测时,采用强跟踪滤波(STF)算法;在状态更新时,采用有反馈分布式结构,顺序的利用每一个传感器的观测信息去更新状态的估计;从而基于给定的非线性系统模型,得到融合所有异步、多速率传感器观测信息的状态估计结果.该方法不需要对状态或观测进行扩维,计算量适当,从而保证了算法的实时性.仿真结果验证了算法的有效性.     

视频压缩中运动估计算法的研究

MVFAST算法是视频压缩中一种重要的运动估计算法,但其缺乏是对图像时域相关性的考虑会造成不恰当的运动类型划分。因此,针对这个问题提出一种改进的运动矢量场自适应运动估计算法。该算法基于MVFAST分级搜索的思想,通过优化运动强度的划分方法,引入相对运动类型的划分来对大运动块自适应地选择搜索模式,使用简单的搜索策略,自适应地提前结束搜索。实验结果表明,该改进算法与MVFAST算法相比,在图像质量稍有下降的前提下,具有搜索速度上的明显优势。     

基于多核处理器的任务记录数据并行压缩算法

数据记录与回放是任务电子系统的重要部件之一。在任务执行过程中,数据记录与回放对实时数据进行记录存储,供事后回放分析。随着传感器性能的逐步提升,记录的数据量也随之增长。为减少记录数据的存储大小,采用zlib函式库对数据进行实时压缩,为缓解压缩所带来的数据记录速率慢的性能瓶颈,提出了一种基于多核处理器的并行压缩算法,该算法充分利用多核处理器的计算能力实现多线程并行压缩。通过实验表明,该算法取得了加速性能与压缩性能的大幅提升。     

测井数据的无损压缩方法研究

为了获得更精确信息，在石油测井中，原始数据量越来越大。因为数据传榆带宽的限制和实时的要求，原始数据传榆前的压缩处理渐渐成为必需。本文在分析测井数据特征的基础上，讨论了几种测井数据的压缩算法。