基于交叉积分直方图的对偶双边滤波算法

多模图像由于受到成像带宽的限制,往往在有些波段会受到较大噪声的干扰。对偶双边滤波是目前对多模图像去噪较为常规的方法,能同时对多幅图像进行联合去噪,但存在计算效率低下的问题。针对该问题提出一种基于交叉积分直方图的对偶双边滤波算法。该算法通过所构造的交叉积分直方图能够在常数时间里计算出滤波器的系数,并且算法的复杂度不受滤波半径的影响,因此有效提高了原始对偶双边滤波器的适用范围和计算效率。     

基于联合相容分支定界的关联算法研究

联合相容分支定界算法(Joint Compatibility Branch and Bound,JCBB)充分考虑传感器量测之间的相关性和重新匹配关联的可能,但计算量随观测数目成指数增长。为优化其计算复杂度和关联准确度,以最近邻算法(Nearest Neighbour,NN)进行关联,对符合重复度和经过设定步数的情况使用JCBB进行特征匹配,并以互斥准则和最优准则来提高关联准确度。引入机器学习领域的评价测度对改进后算法和JCBB算法进行比较,结果表明,改进后的关联算法能够保证更好的关联准确度。     

基于变密度稀疏采样的微波辐射干涉测量反演成像方法

针对微波辐射干涉测量在频域中进行测量值具有低频信息较少、高频信息丰富,且低频信息和高频信息分布比较集中的特点,提出了一种基于变密度稀疏采样的微波辐射干涉测量方法.该方法将测量的频域信息进行分块,根据不同块所包含信息量的不同,利用变密度进行稀疏采样.考虑微波辐射图像本身具有的梯度稀疏性和局部光滑性特征,建立全变差正则化约束的成像模型,并采用交替迭代算法进行微波辐射图像最优重构.仿真和实验结果表明,结合变密度稀疏采样方法和交替迭代重构算法能够快速、准确地反演高分辨率微波辐射图像;在总采样率相同的情况下,该方法能够大幅度提高反演图像的分辨率,且对低采样率情况效果显著.     

面向在线顾客点评的属性依赖情感知识学习

该文研究属性依赖情感知识学习。首先提出了一个新颖的话题模型,属性观点联合模型(Joint Aspect/Opinion model, JAO),来同时抽取评论实体属性及属性相关观点词信息。在此基础上,对于各个属性,构造属性依赖的词关系图,并在该图上应用马尔科夫随机行走过程来计算观点词到少量褒、贬种子词的游走时间(Hitting Time),进而估计这些词的属性依赖的情感极性分值。在餐馆点评数据上的实验表明所提出的方法能有效抽取属性相关观点词,同时有效估计其属性依赖的情感极性分值。     

NASA系列雪参数反演算法在单像元内的时间序列验证与分析

NASA系列算法(Chang,NASA96和Foster算法)是被动微波遥感反演雪深、雪水当量的简单、实用的经验算法,并经过了很多学者大范围的算法验证和改进。为了进一步评价NASA系列算法在东北地区的时空适用性,于长春净月潭区域选定了一个以农田和森林为主的10km×10km被动微波遥感混合像元,在时间上连续观测整个干雪期(2014年12月至次年2月)的积雪参数和气象数据,结合FY3B卫星搭载的微波成像仪(MWRI)亮温数据,对NASA系列算法精度进行了评价分析。结果表明:对于雪深的反演,Chang算法和NASA 96算法前期反演效果较好,后期随着时间的推进高估雪深的趋势愈加明显。由于考虑了森林覆盖率的影响,NASA 96算法的反演精度更高。两种算法最大高估值分别是24.46和14.62cm,这是因为期间雪性质不断变化,尤其是雪粒径不断增大的缘故。Foster算法也严重高估了雪水当量,可能是由于积雪类型的分类系统未必适合于东北地区的积雪特征。本文的积雪连续观测数据为认识东北地区的积雪特性奠定了基础,对算法的时间序列验证与分析为雪参数反演算法的进一步改进提供了可靠依据。     

FPIR实时快视成像方法

一维全极化综合孔径辐射计(Full Polarization Interferometric Radiometer,FPIR)是一种轻量化的高空间分辨率的综合孔径微波辐射计系统。基于综合孔径辐射计成像原理及X波段FPIR原理样机,提出一种快视成像方法:(1)对原始数据进行抽取和平均,降低实时处理运算量;(2)简化误差处理过程,进而利用傅立叶变换法和G矩阵法反演亮温。通过对FPIR原理样机的地面实验,验证了该实时快视成像方法的有效性。     

基于矩阵联合分块对角化的通信信号监测

在非协作通信和军事通信对抗中,接收机需要对接收到的多个通信信号进行分离,以提取出有用的信号,这可以归为通信信号卷积盲分离问题。首先构建信号模型,并将问题转化为多个矩阵的联合分块对角化。然后提出一种新的非正交矩阵联合分块对角化算法,使用最速下降法得到迭代算法,并分析了算法的可能优化策略和计算复杂度。最后仿真实验验证了新算法的有效性和可靠性,在无须计算最优步长等条件下能够获得比现有算法更快的收敛速度。     

低复杂度递推信道估计联合均衡算法

精确的信道状态信息对单载波频域均衡(Sin gle carrier frequency domain equalization, SC FDE)非常重要,本文基于高斯消息传 递 (Gaussian message passing,GMP)提出了一种递推最小二乘(Least squares, LS)信道估计 算法。借助于因子图,根据广义分配率思想,将估计函数分为多个局部函数,每个局部函数 做多利处理,然后通过定义辅助变量使其成递推关系。根据turbo原理,迭代交换软信息, 使得估计、均衡及译码联合进行。在此基础上 ,分析并推导出无偏简化方法,然后借助于快速傅里叶变换,使得算法复杂度随观察向量长 度的增加呈对数上升。仿真表明该简化算法具有较好的信道估计性能和误码率特性的同时, 显著降低了计算量。     

面向计算机专业的模电数电教学联合改革的探讨

模电数电是计算机专业的基础课程之一,对于学生掌握基本的电路知识等有着重要的意义。在当前的计算机专业教学中,由于课程体系的设计等对于模电和数电教学的安排还存在一定的问题,并且也未能将两者有机的集合到一起。本文从计算机专业模电与数电教学现状分析出发,在讨论教学过程中存在的一些问题的基础上,探讨模电数电教学联合改革的有效措施。     

微波传感技术在智能马桶上的应用

介绍了一种应用于智能马桶,可以穿透陶瓷和塑料来检测人体运动的微波传感技术。该技术利用多普勒原理实现对人体运动的检测。当微波传感器检测到人体移动后,会输出多普勒信号,该信号经过滤波、放大后送给PIC单片机进行处理。实际应用证明,该设计具有很好的检测效果。