基于不变矩特征的红外成像制导跟踪算法研究

随着红外成像制导技术的发展,它对制导跟踪算法的精度和实时性的要求越来越高。制导系统已被要求在20 ms的时间内输出跟踪结果。某些跟踪算法虽然效果较好,但达不到实时输出。经典的制导算法-相关跟踪算法主要基于像素灰度特征进行跟踪,无法解决跟踪过程中由于目标的旋转、膨胀以及仿射变换带来的跟踪点漂移问题。为了解决经典相关跟踪算法无法解决图像旋转时的跟踪稳定性问题以及目标图像急剧膨胀时的跟踪点漂移问题,研究了图像不变矩的特征。利用图像不变矩的旋转-伸缩-平移不变性,选择合适的不变矩特征用于跟踪。通过用归一化的乘法相关函数以及基于相关系数值的模板更新策略设计跟踪算法,解决了复杂背景及强噪声条件下不能对尺寸和形状发生变化的目标进行稳定跟踪的问题。     

基于覆盖率分析的僵尸网络控制命令发掘方法简

从僵尸程序执行轨迹对二进制代码块的覆盖规律出发,提出了一种僵尸网络控制命令发掘方法。通过分析执行轨迹对代码块的覆盖率特征实现对僵尸网络控制命令空间的发掘,根据代码空间是否被全覆盖来验证发现的僵尸网络命令空间的全面性。对僵尸网络Zeus、SdBot、AgoBot的执行轨迹进行了代码块覆盖率分析,结果表明,该方法能够快速准确地发掘出僵尸网络的控制命令集合,时间和空间开销小,且该命令集合所对应的执行轨迹可以覆盖僵尸程序95%以上的代码空间。     

基于Eclipse智能代码生成框架的研究

Eclipse是一个基于Java的可扩展开发平台,它本身是由一个框架和一组服务组成,用于通过插件组件的形式构建开发环境。富客户端平台RCP是位于Eclipse平台核心的功能,它可以视为基于OSGi构建插件系统的最佳实践指导,同时可重用Eclipse中已存在的方法和编码模式。图形化的模型框架GMF是一个Eclipse建模项目的子项目,其目标是为Eclipse建模框架EMF和图形化编辑框架GEF提供一个统一的桥梁,从而为代码工具的生成奠定了良好的基础。而EMF是Eclipse MDA的一个重要组成部分,通过它可以将模型转换成高效正确和易于定制的Java代码。在此结合Eclipse平台、RCP工程及GMF、EMF等相关技术,研究分析了智能代码生成框架的设计过程。     

基于模糊酉矩阵TD-SCDMA突发信号组合码的盲估计

针对TD-SCDMA突发信号盲解扰与盲解扩的问题,该文提出了一种基于模糊酉矩阵组合码盲估计的方法。该方法将TD-SCDMA系统中短扩频码与固定长度的扰码一起视为小区的扩频码,即组合码,首先根据用户midamble码自身高度的相关性进行midamble码捕获和载波残余频偏估计;然后根据midamble码所处的相对位置,以扰码长度为周期对数据域信号进行分段截取,最后利用相关函数二阶矩、奇异分解法以及消除模糊关系的酉矩阵法,即可完成组合码的盲估计。仿真结果表明,该算法具有良好的估计效果,而且在估计复组合码前,无需估计组合码的周期。     

基于辅助粒子滤波的机动弱目标 TBD算法

为了解决低信噪比条件下的机动目标检测跟踪问题,研究了辅助粒子滤波与多模粒子滤波（ MMPF）相结合的检测前跟踪（ APF-MMPF）算法。将多模粒子滤波过程中包含目标存在变量及运动模式变量的预测粒子直接用于产生辅助变量,进行辅助粒子滤波过程实现对机动目标的检测跟踪。通过APF-MMPF算法与单纯MMPF算法的仿真结果对比可见,APF-MMPF算法的检测概率高、跟踪误差小,检测跟踪性能优于MMPF算法。由算法机理和仿真结果可见,由于APF-MMPF算法中粒子采样利用了当前量测信息,可有效提高对机动目标的检测跟踪性能。     

在线自适应选择子空间的红外目标跟踪方法

传统基于子空间的目标跟踪方法以能量大小为准则建立子空间,没有考虑目标与背景之间的鉴别性,当两者间存在近似外观分布时将降低跟踪系统的性能。考虑到红外图像信噪比、对比度不高等特点,提出了一种以评估目标与背景间可区分能力为基础的子空间选择方法,并将该方法有效嵌入到粒子滤波跟踪框架下实现对红外目标的鲁棒跟踪。首先利用采样粒子分布以及当前目标状态,综合衡量粒子与目标间的特征分布差异和粒子逼近目标的程度来评估不同子空间的鉴别性,然后选择鉴别性最优的子空间作为下帧的跟踪子空间,从而实现对红外目标进行子空间自适应选择的鲁棒跟踪。对多个复杂场景下的目标跟踪实验表明所提出的算法要优于传统基于增量子空间学习的跟踪算法。     

血管回声跟踪技术评价糖尿病患者颈动脉弹性与下肢动脉粥样硬化的相关性

目的：利用血管回声跟踪技术（ET）研究糖尿病（DM）患者颈动脉弹性与下肢动脉粥样硬化病变的相关性。方法：选择116例糖尿病患者分别进行颈动脉弹性检查和下肢血管彩超检查,根据血管彩超检查结果分为无下肢动脉粥样硬化病变组（对照组A）和下肢动脉粥样硬化病变组,下肢动脉粥样硬化病变组又根据下肢动脉血管的狭窄程度由轻至重依次分为B、C、D、E四组。分析比较各组间应用髓检查获得的颈动脉弹性参数,即压力应变弹性系数（Ep）、僵硬度（β）、顺应性（AC）、增大指数（AI）、脉冲波传导速度（PWVβ）。结果：下肢动脉粥样硬化病变组Ep取PWvp值较对照组明显增高,Ac值较对照组明显降低,差异有统计学意义（P〈0．01或P〈0．05）,随着各组间下肢动脉病变程度的不断加重,Ep取Pw邯值增加明显,差异有统计学意义（P〈0．01或P〈0．05）,参数AI在各组间差异无统计学意义（P〉0．05）。结论：血管回声跟踪技术能揭示糖尿病患者颈动脉弹性参数与下肢动脉粥样硬化病变程度的相关性,是评价糖尿病下肢动脉粥样硬化病变的有效方法。     

基于改进扩展卡尔曼滤波算法的空中目标跟踪

采用扩展卡尔曼滤波方法建立了雷达跟踪模型,对空中目标航迹进行滤波,为了减少雷达量测噪声的不稳定变化对系统跟踪性能的影响,对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进,利用新息方差的计算来调整卡尔曼滤波器的增益。仿真结果表明,采用改进扩展卡尔曼滤波算法后,在雷达量测噪声发生大幅变化的情况下,经过滤波后的位置和速度误差仍然趋于稳定。表明该方法具有很好的滤波性能及跟踪精度,并可以提高空中目标航迹预测的精确性。     

莱斯信道的MLSD技术研究

主要研究在时变多径衰落信道下,基于Viterbi算法的最大似然序列检测技术（MLSD）.为了解决MLSD信道估计问题,使均衡器能够及时跟踪信道的变化,提出了基于逐幸存处理（PSP）和最小存活路径（MSP）的MLSD算法.在莱斯信道环境下,对上述算法进行了仿真.仿真结果表明,将RLS-MSP算法与减状态MLSD算法相结合的信道均衡技术具有对复杂信道的强跟踪能力,同时保证了较高的均衡性能和合理的复杂度.     

基于Fast-ICA的周期长码直扩信号盲扩频码估计

在分析周期长码（Periodic Long-Code,PLC）直扩信号（Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS）虚拟多用户模型的基础上,提出了一种新的周期长码直扩信号模型.该模型不仅适用于已经进行了同步的周期长码直扩信号,也适用于尚未进行同步的周期长码直扩信号.在新模型的基础上,提出了一种基于Fast-lCA的盲同步和扩频码估计方法.理论分析和仿真结果验证了该方法的有效性.