奇偶矢量RAIM算法的故障检测研究

RAIM作为一种行之有效的卫星故障诊断方法,在GPS完好性监测中发挥着重要作用。文中基于奇偶矢量RAIM算法,根据检验统计量在正常和故障情况下概率密度函数的不同,从概率角度对GPS完好性进行研究分析,主要阐述了误警率、漏检率和检测门限的概念及其之间的关系;并得出了可见卫星数增多时,漏检率不降反升的结果,这是RAIM算法的一个致命缺陷;最后仿真分析了伪距误差对漏警率的影响。     

CUDA架构下高光谱图像光谱匹配的快速实现

针对高光谱图像数据量大,光谱匹配计算耗时长的缺点,提出一种CUDA架构下的高光谱图像光谱匹配快速实现方法。首先,在分析高光谱图像特点的基础上,介绍高光谱图像光谱匹配的一般方法;其次,介绍CUDA架构及其特点,依据CUDA架构的特点,将通常的高光谱图像存储格式进行重新组织,并将参考光谱存储在共享内存中,以达到快速访问的目...     

非战争军事行动装备保障能力建设问题

随着国家利益拓展和非传统安全威胁凸显,非战争军事行动日益成为军队完成多样化军事任务的重要方式。在分析非战争军事行动本质特征和非战争军事行动装备保障主要特点的基础上,深入揭示了目前我军非战争军事行动装备保障面临的一系列问题,并有针对性地提出了提高我军非战争军事行动装备保障能力的四点对策性建议。     

一种新的基于频域独立成分分析的语音信号盲分离方法

在频域利用传统的ICA进行分离时,如果分离矩阵没有经过良好的初始化,算法的收敛与分离性能都不够理想。本文提出了一种新的基于频域独立成分分析(ICA)的语音信号盲分离方法。首先通过分析混合信号的时频域特性对各个频带的分离矩阵进行初始化,使算法的收敛速度更快,并很好的解决了输出信号的次序不确定性问题;进一步根据以初始化的分离矩阵分离出的源信号间的幅度相关性,仅挑选出一部分频带进行ICA的迭代,最终达到在追求良好分离性能的同时极大提升运算效率的目的。仿真的无回声环境和几种实际的回声环境下所得到的实验结果表明,该方法在分离性能和算法效率上均优于传统的频域ICA方法。     

基于正交距离的变形超二次曲线的拟合计算

对于一般几何模型的非线性最小均方误差拟合,首先必须定义拟合误差,然后采用非线性最优化方法求解最小误差意义下的最优解.本文针对变形超二次曲线拟合,给出了一种基于给定点到拟合几何模型的正交距离作为误差度量.采用这种基于几何距离的拟合曲线具有对几何刚体变换不变性的特点,而且这种方法很容易给出拟合参数的物理意义上的解释.     

偏振无关的全光纤窄带通梳状滤波器

提出了一种基于二阶高双折射光纤(HBF)Sagnac环Sagnac环镜的全光纤窄带通梳状滤波器。二阶HBFSagnac环镜由单环构成,环中包含2段HBF。对照由2个一阶HBFSagnac环镜级联实现的窄带通梳状滤波器,进行了理论推导和试验证明。结果表明,当二阶HBFSagnac环镜中的2段HBF的长度设定为L1∶L2=1∶2,入射光与HBF快轴间的夹角为θ1+θ3=45°、θ2=45°时,实现了类似于2个一阶HBFSagnac环镜级联的传输谱,具有窄带通和宽信道间隔的特点。与对照的方案相比,边模抑制比高出3dB,此外还具有插入损耗低、实现简单等优点。理论推导与实验结果吻合。     

基于神经网络的结构疲劳可靠性优化设计

研究了人工神经网络在结构疲劳可靠性分析和结构优化设计中的应用。结构的疲劳寿命与各影响因素之间呈高度的非线性关系,或隐函数关系,传统的结构可靠度分析方法计算困难。采用神经网络响应面法模拟结构的极限状态函数及其偏导数,从而进行疲劳可靠性分析,在此基础上采用神经网络法对结构进行疲劳可靠性优化设计,通过算例说明其适用性及可行性。     

自启动、宽调谐的ps掺Yb双包层光纤激光器

对连续泵浦的自启动、宽调谐的ps脉冲掺Yb^3＋双包层光纤激光器进行了实验研究。采用20m单模掺Yb^3＋双包层光纤作为增益介质,利用77MHz射频信号的声光调制器（AOM）作为频移器以及体光栅构成外腔,得到了重复频率为1GHz、平均功率为56．3mW以及脉宽小于60ps的脉冲,激光器的调谐范围超过40nm。     

基于超像素暗通道和自动色阶优化的图像去雾算法

针对暗通道先验(dark channel prior, DCP)复原图像中的光晕现象、明亮区域色彩失真、环境光估计不准确等问题,提出了基于超像素暗通道和自动色阶优化的单幅图像去雾算法。首先,由改进的White Patch Retinex算法增强图像并计算精确环境光。接着,在传统暗通道去雾算法中引入超像素图像分割和引导滤波算法,使透射率估计的稳健性与精确性得以提升。然后,采用自适应容差对明亮区域的透射率进行补偿,有效抑制明亮区域色彩失真问题。最后,以自动色阶优化算法提高图像对比度。将本文去雾算法与其他算法从主观和客观两个维度进行比较,实验结果表明：采用不同算法对不同浓度的自然雾图进行对比实验,信息熵提高0.2 bit,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)提高0.8 dB,运行效率提高。该算法对不同浓度含雾图像具有良好的适应性,复原图像色彩真实、纹理清晰、细节丰富,去雾效果良好。     

基于加权引导滤波与时域高通滤波的非均匀性校正算法

为解决基于传统时域高通滤波红外图像非均匀性校正算法存在鬼影现象以及固定图案噪声去除不彻底的问题,提出了一种加权引导滤波和改进时域高通滤波相结合的非均匀性校正算法。首先,利用加权引导滤波准确分离红外图像中的空域高频成分;然后,计算红外图像中像素点灰度值变化幅度;最后,在进行时域高通滤波时对红外图像中的运动区域和静止区域使用不同时间常数进行校正。采用两组真实红外图像序列进行实验,并与经典的双边滤波时域高通,均值滤波时域高通非均匀性校正算法进行比较。实验结果表明:文中所提算法在主观视觉和客观评价指标方面优于其他两种算法,有效降低了红外图像的非均匀性,不会产生鬼影,取得了较好的非均匀性校正效果。