非均匀环境中分布目标的参量广义似然比检测

在高距离分辨率(HRR)雷达中,目标很可能跨越多个距离门。该文研究了这种分布目标的参量自适应检测。其中,主、辅数据中的干扰信号用随机空域协方差矩阵的向量自回归模型表示。随后,分别根据贝叶斯1步参量广义似然比(B1S-PGLRT)和贝叶斯两步参量广义似然比(B2S-PGLRT)检测准则推导了对应的检测器。前者没有闭式解而后者和经典的参量自适应匹配滤波器(PAMF)具有相似的检测结构,并使用了空域协方差矩阵的最大后验(MAP)估计代替了最大似然估计(MLE)。同时,还给出了B2S-PGLRT的归一化形式。最后,分析了贝叶斯参量检测器的运算步骤和运算复杂度,并通过蒙特卡洛仿真评价了它们的检测性能。结果表明：当训练数据不足时,贝叶斯框架下的参量匹配滤波器比广义似然比性能更好。     

MAP译码算法对信道估计偏差敏感度分析

作为MAP译码算法的必要参数,信噪比通常通过信道估计单元得到。相关研究表明,信噪比估计值偏差对Turbo译码器输出性能将造成较大的影响。通过对MAP算法的求解,从理论上解释了MAP译码性能下降的主要因素,并通过理论分析和仿真验证,论证了当估计值较真实值小时译码性能明显降低的原因,同时证明了长帧Turbo码对信噪比参数更为敏感。     

Modified Atmosphere Packaging Protects Market Quality in Broccoli Spears Under Ambient Temperature Storage

Broccoli spears were packaged using a semipermeable polymeric film and stored 96 hr at 20°C. CO₂ and O₂ concentrations within the packages equilibrated to about 9 and 3%, respectively. Relative to non-packaged spears, ascorbic acid, chlorophyll and moisture retention were greater; and peroxidase activity was lower in packaged broccoli. No differences were found in total aerobic microbial population growth or Instron shear values between packaged and control spears.     

基于生成矩阵的LDPC/Turbo码的构造及内外迭代译码新技术

提出了一种新的LDPC／Turbo码（简称L／T码）,及采用内外迭代译码新技术的简便实用的译码器。L／T码将原来Turbo编码中的两个子编码器分别用RSC码和LDPC码来代替,并由一个交织器连接。解码采用软输入／软输出的最大后验概率算法迭代执行,利用外信息的传递,每个子译码器都可以充分利用另一个在上一步计算中得到的结果。仿真在加性白高斯信道下进行,并将其结果和传统方法进行了比较。     

利用google earth地图进行微波网络规划

介绍GOOGLE EARTH地图和PATHLOSS软件在微波网络规划上的各自优缺点,及如何使用GOOGLE EARTH地图进行微波路由规划,视通分析,站址调整和微波中继站设置.     

垂直分层空时码的MAP检测器及其神经网络实现

该文基于最大后验概率准则,给出了垂直分层空时码的最佳检测箅法。算法对接收到的符号矢量的符号分量进行逐个地判决以使误符号率最小。同时还详细说明了径向基函数神经网络可以完全等价于最大后验概率检测算法,由于神经网络的硬件可实现性,本文提出的算法是可能在实际中应用的。     

基于PLC控制的气动搬运机械手系统设计

介绍了某种工业用气动搬运机械手的组成结构、功能和动作流程。通过PLC控制气动系统完成指定动作,并通过S7-200 脉冲输出方式,应用MAP库编程控制步进电机,实现机械手的精确运动控制以及气动机械手的设计功能。     

基于图像先验和结构特征的盲图像复原算法

提出了一种基于图像先验和图像结构特征的盲图像复原算法,在模糊核未知的情况下,采用一系列离散化的模糊核参数对模糊图像进行非盲去卷积,得到一系列对应的复原图像。同时提出一种复原图像判决准则,对这一系列复原图像进行质量判决,从中得到最优的复原图像。最后在实验部分,通过对图像的测试表明,提出的盲图像复原算法能较准确的得到最优复原图像,复原效果在主观和客观标准上均有良好表现。     

改进的最大后验概率估计法实现单幅图像超分辨率重建

从图像降质模型出发,研究运用最大后验概率(MAP)估计法实现图像超分辨率重建。简单介绍了MAP方法的发展现状,并分析了该算法中存在的缺陷,即目标函数的吉布斯(Gibbs)项对于重建图像的噪声抑制力不均衡。针对该缺陷采用原始低分辨率图像插值后图像的梯度场对MAP目标函数的Gibbs项系数进行修正,使该系数对各像素根据相应梯度值自适应的调整,在一定程度上均衡了目标函数对于不同梯度值区域的约束力。采用共轭梯度法对改进前后MAP算法分别求解并进行了仿真。结果显示相比传统MAP算法,改进的MAP算法得到的超分辨率图像,既很好地恢复了细节,又很好地抑制了重建过程中引入的噪声,总体像质有了明显提高,同时在迭代求解过程中也表现出很好的收敛性与稳定性。     

一种新的基于MAP的纹理自适应超分辨率图像复原算法

 本文论证了超分辨率图像复原计算中的两个性质,并基于此在MAP(Maximum A Posteriori)框架下提出了一种新的纹理自适应算法.算法首先根据低分辨率图像和高分辨率图像近似计算的可类比性质计算初始图像,使初始图像的质量更高,并根据超分辨率复原图像阶跃边缘的陡坡性质,将三边滤波正则化应用于迭代运算中,更好地保护了图像的陡坡和屋顶边缘.算法可根据图像的纹理自动计算初始图像融合参数以及正则化函数中的梯度阈值等参数,解决了以往超分辨率图像复原算法参数调整复杂的问题.实验结果表明,本文算法在没有人工参与的情况下,重建图像的客观评价和主观质量均有明显提高.