图像处理中扩散方程的快速数值解法

该文给出图像处理中常用的二阶非线性扩散方程的快速求解算法。首先提出一种线性差分离散格式,既包含了显格式,也包含了隐格式;其次给出了数值稳定性条件,最后讨论了3种快速解法：多重网格法(MG),交替方向隐格式(ADI),和加性算子分离格式(AOS)。对3种方法进行了比较和评价,结果表明：用3种方法得到的去噪效果基本相同;ADI和AOS实现较简单;多重网格法得到的恢复图像在光滑区域视觉上优于两种直接法。     

乘性噪声环境下基于局部最佳检测器的伪码捕获方法

扩频系统常常工作在多径环境中,伴随着加性噪声的同时往往还存在着乘性噪声。该文提出了一种乘性噪声环境下伪码捕获方法,将伪码捕获等价为假设检验问题,利用局部最佳检测算法推导出乘性噪声环境下的伪码捕获检测统计量,文中给出了基于局部最佳检测算法的捕获结构,并与传统的平方和检测器进行了性能仿真对比,结果表明该文所提出的捕获方法在乘性噪声环境下检测性能较平方和检测器有较大幅度的提高,而在无乘性噪声的环境下检测性能只较传统的平方和检测器检测性能稍有降低。     

高速突发解调器的快速同步技术研究

突发通信中需重点考虑同步时间,提出了一种突发解调器方案,具有同步时间快、传输速率高的优点。重点介绍了符号定时和载波相位恢复,分析了定时估计算法和内插定时恢复中的关键点;分析了载波相位估计算法并结合工程实现提出了简化算法,分析了剩余载波频偏和相位估计时间的关系。Matlab定点仿真结果表明了该方案的可行性和有效性,最后根据提出的方案实现了90Mbps QPSK突发调制解调器。     

基于非下采样Contourlet域高斯尺度混合模型的图像降噪

提出了一种图像去噪方法,将高斯尺度混合(GSM)模型引入非下采样Contourlet变换(NSCT)域,构造了基于NSCT分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方(BLS)估计进行局部去噪。仿真实验结果表明,通过本文提出的方法能够有效去除高斯噪声,较完整地保持图像中的边缘等细节信息,在峰值信噪比(PSNR)提高与视觉效果上优于其它的去噪方法。实验结果验证了方法的正确性。     

非制冷红外焦平面阵列信号处理系统设计

介绍了320-240非制冷红外焦平面阵列（UFPA）的信号处理系统;采用复杂可编程逻辑器件（FPGA）产生红外焦平面阵列的驱动时序,应用数字信号处理（DSP）技术实现红外焦平面阵列的非均匀校正。实验及仿真结果表明：FPGA可产生焦平面阵列所需时序。DSP对焦平面阵列的非均匀校正效果较好。     

大气湍流中贝塞尔-高斯涡旋光束传播性能分析

为了研究涡旋光束在湍流大气中的传输特性,根据广义的惠更斯-菲涅耳原理,采用基于快速傅里叶变换的功率谱反演法,对贝塞尔-高斯光束在大气湍流中的传输过程进行了理论分析和数值仿真; 采用次谐波补偿法产生随机相位屏来模拟大气湍流,解决了大气湍流模拟时存在低频成分不足的问题。结果表明,除了湍流强度外,传输距离、拓扑荷数、激光波长等也成为影响贝塞尔-高斯涡旋光束质量的主要因素; 湍流越强,光束的环形光强越弱,相位畸变越严重,光强起伏越明显,且逐渐退化为普通高斯光束; 随着传输距离的增加,涡旋光束扩散现象明显,最终退化为普通高斯光束; 波长越长,则涡旋光束抑制湍流能力越强,环形光强越强,相位畸变程度会得到逐步改善; 拓扑荷数越小,涡旋光束会最先退化为普通高斯光束,相位畸变程度越弱。该结果对于研究涡旋光束在自由空间光通信中的传输是有帮助的。     

大小渐变目标检测与跟踪算法研究

针对快速压缩跟踪(FCT)算法难以适应复杂背景下大尺寸目标渐变成一个点目标的情况,提出一种改进的目标跟踪算法。首先采用FCT进行跟踪,并且计算当前帧跟踪框与初始跟踪框之间的余弦相似度。一旦余弦相似度小于设定的阈值,则立即切换到卡尔曼滤波器,并且采用基于最大连通域的方法检测目标位置及大小。当目标接近点目标,则将目标检测方法切换至基于高斯差分尺度空间的目标检测方法。实验结果表明该算法可以实现尺寸渐变目标的实时跟踪。     

雷达高分辨距离像分类器的参数自适应学习算法

雷达高分辨率距离像具有目标姿态敏感性的特点,在识别时的一种解决方法是对目标不同角域建立不同的统计模型。在给定系统参数条件下,选择目标划分角域个数及每个角域覆盖范围是影响识别器运算量及识别性能的关键。该文给出了一种基于数据的自适应学习上述分类器参数的算法,基于联合高斯分布的数据模型通过迭代算法来确定数据划分边界,并自动确定目标角域个数。与等间隔数据划分方法相比,本文方法在降低识别运算量的同时,可以提高识别性能。基于实测数据的实验结果表明该方法是有效的。     

一种改进型的粒子滤波器

针对复杂背景条件下图像序列中跟踪运动目标的问题,提出一种改进的粒子滤波图像跟踪算法,该算法利用遗传算法的研究成果,采用选择、交叉、变异等步骤实现对粒子的重采样,解决了粒子滤波器所面临的粒子退化和匮乏问题.由于该算法利用了遗传算法的全局寻优特性,因此该算法具有较强的稳健性.同时,粒子滤波可实现非线性非高斯状态空间模型的最优估计,将该粒子滤波用于目标跟踪,具有较好的过遮挡能力.实验结果表明,该算法状态估计性能好,能够很好地实现复杂图像序列中的目标跟踪.     

基于阵列流型替换的宽带非相干DOA估计方法

提出了一种基于阵列流型替换的宽带非相干 DOA 估计新方法.比较了宽带非相干(ISSM)方法与本文方法在分辨两个相邻较近信号源时的性能.仿真表明,本文方法大大降低了信噪比门限,其它性能也优于 ISSM 方法.