扫频测量的频率偏移与动态带宽

本文通过理论分析揭示并探讨了滤波网络扫频测量时幅频特性的频率偏移和动态带宽现象的成因.并通过数字仿真对理论分析进行了验证,说明和探究了扫频速度与频率偏移和动态带宽展宽的程度之间的关系.该研究有助于扫频测量偏差的分析和特殊通信滤波器的设计.     

正交UBSK调制的功率谱优化

高效的调制和解调技术对数据传输具有重要的意义.推导了统一的正交二元偏移键控(UBSK)信号的功率谱密度表达式,去除了高次谐波,获得了基本波形的优化结果,提高了频谱效率.通过仿真,探讨了优化的功率谱密度随参数θ和τ的变化规律.结果表明:一定的参数条件下,优化后的功率谱密度相比优化前能实现约30 dB的边带衰减.     

基于加权最小二乘滤波的视频序列超分辨率重建

该文构建了一种视频序列超分辨率重建框架,在此框架下,首先讨论基于正则化处理的单帧图像上行插值和反卷积,然后在详细研究运动补偿矩阵和权值矩阵的构成及其性质的基础上,提出基于加权最小二乘滤波的帧间数据融合算法。实验表明该算法的重建结果相当有效,具有一定的自适应性和鲁棒性。     

PSK调制信号的滤波器暂态响应

由于惰性电路组件如LC谐振回路、压电陶瓷、石英晶体等都具有储能的作用,通常其能量不能突变,因此要经历过渡过程.本文采用拉普拉斯变换分析了相移键控调制PSK信号激励下滤波器的暂态响应,并用Matlab软件进行了数字仿真, 揭示了影响暂态过程峰值的因素,对特殊通信滤波器的设计和教学有一定意义.     

基于隶属云模型蚁群算法与LK搜索的TSP求解

提出一种求解TSP的算法,采用“问题无关的进化算法与问题相关的局部搜索相结合”的策略。采用基于云模型的蚁群算法来产生足够好的解;改进传统的LK算法,新加入5种搜索删除集与添加集元素的准则,以此细化搜索。将该算法用于求解TSPLIB中不同类型、城市数从48到33 810内变化的TSP,比较该学派与其他学派算法的偏离率与运行时间,结果均显示该算法更优,有效求解了TSPLIB中的非对称TSP、哈密尔顿圈问题。     

改进的沃尔什图像插值方法

为了更好地进行快速插值,提出一种改进的沃尔什滤波器：首先研究了传统的Walsh变换及其性质,在此基础上推导出Walsh滤波模板的设计方法;其次由于Walsh模板仅有4×4大小,因此给出一种基于权值矩阵的拼合方法;最后,对上千幅图像进行测试,求解出最佳权值a=1.6,b=0.8。实验将5幅标准测试图像分为两组,分别进行1/2抽取与1/4抽取,得到的插值结果均表明算法的插值效果优于最近邻插值、三次插值、区域坐标三次插值法、Walsh插值。同时,时间分析表明,算法的运行时间与三次插值相当。     

智能算法求解TSP问题的比较

目前TSP问题的求解方法不仅种类繁多,而且模型迥异。集中讨论求解TSP问题的智能算法,将其分为进化算法、Hopfield神经网络和自组织映射3类,对每类方法进行了原理研究、性能分析和优缺点比较。最后通过不同规模的实验进行验证,发现进化算法与局部搜索的组合求解TSP性能最好。今后的研究将集中在如何寻找更优的局部搜索。     

复合调制AM广播接收机的DL-SAE码元判决法

调幅波段数字广播系统采用AM-MPPSK(amplitude modulation—m-ary phase position shift keying)复合调制有众多优势。针对AM-MPPSK复合调制系统的数字解调部分,提出了基于DL-SAE(deep learning-sparse autoencoder)的码元判决法。利用深度学习中的稀疏自编码网络从接收信号样本中抽取出包含码间干扰在内的信号特征后,利用深度学习对稀疏自编码网络进行训练,使其能够在较强码间干扰环境下对接收信号样本进行分类,从而实现对于AM-MPPSK复合调制系统的抗码间干扰的解调。提出的码元判决法可将解调误码率从传统匹配滤波判决和幅度判决算法的10-2量级降低到10-4量级,比传统的判决法有着更为优异的解调性能和更强的适应能力。     

基于小波变换的图像分层编码方案

信元丢失是异步转移模式(ATM)环境下图像通信的主要缺点。为了适应ATM网络特性,可采用图像分层编码(Layered Video Coding)技术来传送图像信息。本文提出了一种与JPEG标准兼容的小波变换静止图像分层编码方案,较好地补偿了信元丢失对图像造成的影响。     

图像与视频处理工作汇报

主要报告内容：运动估计，时间域运动分割，基于时空信息的VOP分割，模型基和基于对象的视频压缩，人脸跟踪，背景描述。