神经网络在图像矢量量化中的应用

该文研究了自组织特征映射神经网络(SOFM)在图像矢量量化码书设计中的应用,并把SOFM算法同LBG算法作了比较。最后总结了SOFM算法与LBG算法的优缺点。     

一种遥感图像中的道路检测方法

道路是遥感图像的重要特征。提出一种从遥感图像中检测道路目标的方法。首先,进行图像预处理,提取边缘,然后进行图像分块并利用Hough变换进行道路检测。分析了Hough变换的特点,并研究了Hough变换域极值点参数的特点,改进了Hough变换在道路目标检测中的应用。该方法不仅快速地检测机场等严格的线状道路目标,而且对具有一定曲率的道路目标同样有效。     

分组交换机的极大匹配调度算法仿真与比较

对于输入缓存类型的分组交换系统,调度算法是交换系统的关键技术之一,其性能直接影响着交换单元的性能。研究了几种典型的极大匹配调度算法:PIM,iSLIP,FIRM和输出串行调度算法。通过OPNET构造了一种调度算法模型,以8×8 crossbar交换结构为例,基于该模型对这几种极大匹配调度算法进行了仿真。根据仿真结果从平均调度时延等性能指标及实现复杂度方面进行了分析和比较,指出了现有算法的优缺点,并提出了进一步改进的方向,对卫星ATM/IP交换系统的研究与设计具有指导作用。     

基于预均衡的正交循环码M元MC-CDMA系统研究

提出了一种适用于TDD上行链路的基于预均衡和正交循环码的M元MC-CDMA系统．各移动用户使用正交循环码进行M元扩频,降低了选码的难度．由于上行链路的M 元MC-CDMA信号在传输前经过了预均衡处理,使得各用户信号在到达基站后能够保持良好的正交性．在将基站接收信号分别与各用户原型扩频码镜像序列的OFDM调制结果相乘后,利用OFDM解调器可同时完成M元解扩和多载波解调．研究结果表明,本系统的频带利用率和计算复杂度均优于传统的M元MC-CDMA系统．     

基于不变性特征的SVM遥感图像飞机类型识别

根据遥感图像飞机目标的特点,提出一种基于不变性特征的支持向量机(SVM)识别算法。首先结合小波分解进行平移、旋转、缩放不变性特征提取;然后对基于遗传算法(GA)的SVM模型参数选择方法在核函数的选择、搜索空间的确定等方面进行改进,并用改进后的算法实现SVM模型参数选择。对480幅遥感图像进行仿真实验,得到97.56%的正确识别率。与BP神经网络相比,识别率高,验证了算法的有效性。     

基于高斯分布判决的SAR原始数据压缩方法

针对合成孔径雷达(SAR)数据概率密度函数偏离高斯分布时分块自适应量化(BAQ)压缩算法性能下降的问题,提出一种判断SAR数据是否符合高斯分布的新方法,并将其应用于SAR原始数据压缩。该方法借助几何关系将高斯曲线用等面积的三角形替代,计算出二者的交点坐标,并对各交点范围内二者的积分值进行比较,得到三个判决条件;然后,将满足这些条件的SAR数据判断为标准高斯分布数据并进行BAQ压缩,对判断为非高斯分布的数据采用矢量量化方法压缩。最后,实测数据的仿真实验说明本文方法的性能优于BAQ和文献[9]的方法。     

卫星ATM交换系统的连接允许控制算法研究

连接允许控制（Connection Admission Control，CAC）是卫星ATM交换系统中很重要的部分。从带宽利用率和计算复杂度的角度对当前几种比较流行的CAC算法进行了分析、比较和仿真，并结合卫星通信的特点，从中挑选出一种适合卫星ATM交换系统的CAC算法。     

一种具有导向功能的LEO网络源路由改进算法

针对全网广播路由导致系统利用率低的问题,结合卫星通信网络的周期性和准确预知等特点,在源路由算法(SRA)的基础上,引入方向性指导策略,提出了具有导向功能的源路由改进算法(i-SRA).由于采用部分广播方式,仅向靠近目的节点的相邻卫星发送路由请求分组,降低了请求分组传输的盲目性.通过OPNET建模仿真,结果表明改进算法减少了路由负载开销,提高了资源利用率.     

统计量移位的鲁棒无损图像信息隐藏

鲁棒无损信息隐藏在医学成像、法律取证、遥感等领域有广泛的应用。提出了一种鲁棒无损图像信息隐藏算法。在含密载体图像未受损情况下,正确提取秘密信息后可无损恢复原始载体图像;在含密载体图像受到一定程度JPEG2000压缩攻击后,秘密信息仍然可以被正确提取。首先将原始载体图像分块并计算每个图像块的统计量,再根据统计量绝对值的最大值选择合适的阈值对统计量进行移位,最后利用移位后的统计量来嵌入秘密信息。实验结果表明,该算法在图像视觉质量、嵌入容量和鲁棒性3个方面都具有很好的性能。与其他鲁棒无损嵌入方法相比,在图像视觉质量和鲁棒性大致相当的情况下,该算法的嵌入容量有了很大提高,表明该算法较其他算法具有明显的优势。     

基于自适应搜索的绝对矩块截断编码的图像压缩

针对现有的固定大小的绝对矩块截断后图像质量不高的问题,提出了基于自适应搜索的压缩算法。首先根据中值确定范围搜索出图像中心阈值,使得图像中心阈值最能代表图像基本内容;然后根据图像中心阈值分段搜索出上下中心,这样在图像块中所有像素与上下中心距离偏差之和最小。该算法确定的上下中心与理想的上下中心一致,与绝对矩块截断编码（Absolute Moment Block Truncation Coding,AMBTC）算法的峰值信噪比最佳值相同,同时耗时较少,可以做到实时处理。仿真结果表明,提出的自适应搜索算法能够较好地提升图像的质量,同时复杂度较低。