基于OFDM系统的信道估计器设计方法

从信道估计出发,研究了正交频分复用（OFDM）系统中信道估计的多种算法,详细地分析比较了最小均方误差（MMSE）、最小平方（LS）、导频辅助调制（PSAM）、奇异值（SVD）四种信道估计算法在估计误差、实现复杂度、跟踪速度以及频带效率等方面的性能。     

一种多尺度光流预测与融合的实时视频插帧方法

普通摄像设备拍摄的视频帧速率有限,从而影响观众的特殊观感体验,提高视频帧速率的后处理过程是必不可少的,视频插帧就是其中关键技术之一.视频插帧是指根据两个连续视频帧合成中间帧数据,在影视作品、体育比赛精彩视频片段慢动作回放等方面有广泛的应用.基于光流的视频插帧方法能有效解决视频中场景、目标的移动估计问题,但是其受制于光流估计的速度,无法很好地应用于实时视频任务.本文提出一种新的光流预测模型,并将其用于视频插帧任务中.首先对于输入的两张连续视频帧数据进行多次信息无损的下采样,获得不同尺度的输入数据;之后通过卷积神经网络进行特征提取,并对提取的特征建立注意力掩码,增强特征表达能力,根据该特征生成对应尺度的光流;最后使用融合网络,将多尺度的光流信息聚合为统一的尺度作为最终输出.本文方法能够被端到端的优化训练,并在大规模视频插帧基准数据集上进行了训练和验证测试.结果表明该方法能够获得高质量的插帧效果并能够达到实时的插帧速率,而且比其它先进方法更具优越性.     

基于多航天器协同观测的空间非合作目标姿态参数在轨识别方法研究

空间非合作目标参数识别是空间在轨服务的关键问题,由于非合作目标先验信息和合作标识的缺失,传统基于合作的空间目标参数识别方法难以适用;另外,现有的基于单一观测航天器的观测方法,难以长期保证良好的观测状态。提出了一种基于多航天器协同观测的非合作目标姿态运动学状态参数识别方法。采用多个航天器从不同视点位置观测非合作目标,基于多视点协作观测数据对目标进行三维重建,根据连续观测帧之间的目标点云匹配解算其姿态变化,最后通过EKF滤波算法求解出空间非合作目标的姿态参数。模拟仿真结果表明,给出的多航天器协同观测参数识别算法,适用于缺乏先验信息的非合作空间翻滚目标的姿态估计,同时避免了空间目标观测中遮蔽现象或特征跟踪丢失,可用于未来空间非合作目标在轨服务任务。     

永磁同步电机无位置传感器控制低速性能提升方法

针对永磁同步电机(PMSM)位置观测器在低速范围受逆变器非线性、定子电阻和电感参数摄动等因素影响而导致位置估计精度下降的问题,提出一种集成定子电阻自适应的降阶磁链观测器,同时通过离线测量的电感饱和特性制作电感随电流变化的曲线进行电感在线更新,提高低速范围位置估计精度。使用了三相端电压测量电路,采用测量电压代替给定电压,消除逆变器非线性因素对位置估计的影响。将所提策略在150 W的永磁同步电机实验平台上进行验证,实验结果表明所提策略无需准确电阻参数,在各种运行工况下位置估计精度高,可实现速度反转,增强了无位置传感器控制低速性能。     

虚假数据注入攻击下网联车辆自适应巡航状态安全估计

考虑网联车辆自适应巡航控制系统中的无线监控网络受到虚假数据注入攻击下的车辆状态估计问题,提出了一种状态估计方法重构网联车辆系统中的车辆状态。首先建立自适应巡航控制系统模型和无线监控网络中的虚假数据注入攻击模型;再根据车辆巡航状态被损坏的数据,利用压缩感知原理,将网联车辆巡航状态安全估计问题描述为L₁范数优化问题;进而根据S稀疏性重构网联车辆自适应巡航状态;最后,通过典型车辆自适应巡航场景仿真验证该方法的有效性。     

马尔可夫随机场在显微图像散焦深度信息估计中的应用

针对显微视觉图像深度信息估计问题,提出了一种基于马尔可夫随机场的散焦特征参数模型;该模 型将散焦特征深度信息的估计转化为能量函数的优化问题．应用迭代条件模式（Iterated Conditional Mode,ICM） 算法进行优化,在ICM 算法中应用最小二乘估计（LSE）算法对初始点参数进行估计,从而改进了ICM 算法的性 能,防止了其进入局部最优解．实验与仿真证实了该模型和算法的有效性和可行性．     

MPEG-4视频压缩编码的算法优化

结合移动通信的实际应用背景,在全面了解MPEG-4标准的基础上,对MPEG-4标准的核心部分——视频压缩编码器中最耗时的DCT模块和运动估计模块,进行了优化:对于DCT模块,采用了binDCT算法和部分DCT系数算法来优化;运动估计模块采用了NPDS算法来优化。通过理论分析和仿真可以看出,采用这三种算法,既保证了图像质量,又在很大程度上提高了编码速度。     

基于广义Gibbs先验的低剂量X-CT优质重建研究

为获取低剂量条件下X-CT的优质重建,提出基于广义Gibbs先验的低剂量X-CT重建算法。新算法首先对投影数据进行统计建模,其后采用Bayesian最大后验估计方法,将投影数据中非局部的先验信息加诸于该数据的恢复中,达到抑制噪声的效果,最后仍采用经典的滤波反投影方法对恢复后的投影数据进行解释CT重建。文中将非局部先验称为广义Gibbs先验,其原因在于该先验具有传统Gibbs先验形式的同时,可以通过选择较大邻域和自适应的加权方式充分利用投影数据的全局信息进行数据恢复。通过与已有算法的对比实验,表明该文提出的基于广义Gibbs先验的低剂量X-CT重建算法在降低噪声效果和保持边缘方面具有较好的表现。     

星空背景图像序列压缩编码方法研究

在分析星空背景图像的特点基础上,提出了一种适用于星空背景图像序列的压缩编码方法。算法首先估计出图像序列的星空背景,采用基于自适应滤波的区域门限分割算法,在保持背景图像中星体灰度的基础上去除噪声,再对分割后的背景图像进行游程编码;其次,采用数学形态学的方法提取出运动目标图像,并计算出运动目标图像在图像序列每一帧中的位置,最后将运动目标图像和它在每帧中的位置编码嵌入到背景图像编码流,形成最终的星空背景图像序列编码结果。实验表明,该方法对于星空背景图像序列具有很强的压缩能力,恢复出的图像序列消除了噪声影响并保留了原始图像的基本信息,同时具有较好的视觉效果,便于后续的应用处理。     

期望最大算法及其应用(1)

EM算法是实现极大似然估计的一种有效方法,主要用于非完全数据的参数估计。它通过假设隐变量的存在,极大地简化了似然方程;对于一些特殊的参数估计问题,利用EM算法也很容易实现。而极大似然估计是一种常用的参数估计方法,EM算法使其应用更加广泛。文章从应用者的角度出发,内容是自包含的。