矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

一种Turbo码中伪随机交织器的盲识别方法

目前Turbo码的构造中广泛应用的是伪随机交织器,要完成对Turbo码的识别,必不可少地需要得到伪随机交织器的参数。针对伪随机交织器的识别问题,通过引入扩频通信中PN序列盲估计的方法,利用功率谱二次处理法求出交织长度即m序列周期,再用特征分解方法对序列进行估计。仿真实验表明,该方法能够求出m序列的相关参数,完成对伪随机交织器的识别需求。     

考虑CCD噪声条件下的编码曝光最优码字搜索方法

编码曝光技术将病态的运动模糊图像复原问题转化为良态问题,寻找最优码字是编码曝光技术的关键。面向实用化目的,提出了一种考虑CCD传感器噪声的编码曝光相机最优码字搜索方法。基于仿射噪声模型对图像成像过程中的噪声成分进行了系统分析,首次从理论上分析了Raskar码字选取依据并基于复原图像信噪比增益提出了光子噪声对最优码字构造影响的解析表达式。在对实际编码曝光相机进行噪声标定的基础上,提出了最优码字搜索的准则并构造出适应度函数,采用遗传算法进行优化搜索得到最优码字。仿真图像和真实图像的复原结果证实了该方法的有效性,复原图像信噪比得到有效的提高。     

通信辐射源个体识别的自编码器构造方法

自编码器算法具有不依赖有标签样本进行有效特征学习的特点,适合应用于电子对抗中通信辐射源个体识别任务,但其主要局限在于其性能取决于结构参数的设计。为提高通信辐射源个体识别任务中自编码器性能,提出了一种通信辐射源个体识别的自编码器构造方法。提取通信辐射源信号的高阶积累量,根据调制信息估计自编码器结构参数,最后由验证实验筛选性能满足阈值的结构参数,存入参数信息库。验证实验中,在实际采集的调频通信电台数据集上最高达86.8%的准确率,证明了所构造自编码器的有效性。     

一种基于组合特征的大肠杆菌σ70启动子识别算法

启动子识别是研究基因转录调控的重要环节,但目前算法的识别正确率偏低.在深入分析启动子生物特征的基础上,提出了一种基于多种特征组合的大肠杆菌σ70启动子识别算法,在启动子序列的组成特征、信号特征和结构特征中选取10种典型特征,以此为依据,对位于非编码区和编码区内部的启动子分别加以识别.首先通过特征描述模型分别计算各种特征在启动子序列和非启动子序列中的得分,将特征得分组合成10维特征向量,再利用二次判别分析法在特征向量集上进行训练和识别.在实际数据集中进行的刀切法测试验证了算法的有效性.对位于非编码区的启动子,平均正确率达到了86.7%,明显优于其它算法;对位于编码区内部的启动子,平均正确率也达到了82.4%.算法还具有良好的可扩展性,能够方便地容纳新特征,使识别性能不断提高.     

MPEG-4视频流编解码与视频采集方法研究

实时视频传输有很大的实用价值,对采集到的原始视频信息进行压缩编码,获取己编码视频流是实现实时视频传输和QoS研究的关键.通过介绍MPEG-4标准视频压缩技术和几种基于MPEG-4标准的实用软件编码器,着重阐述了用XVID编码器获取MPEG-4标准视频流的方法,对其编码效果、效率进行了测试,给出了测试结果,还对用VFW进行视频捕获的方法做了简单介绍.     

一种相位编码信号参数盲估计方法

针对电子侦察中相位编码信号参数盲估计问题,提出一种新的相位编码信号载频和码元宽度盲估计方法。该方法首先将信号划分为等长度区间,并计算每个区间内信号的频谱,然后根据包含相位跳变区间频谱与不含相位跳变区间频谱的特征差异,以各区间内信号频谱峰值序列的方差最小为准则,不断改变区间划分长度完成码元宽度和载频估计。仿真结果表明,本算法在没有任何先验知识的情况下,可以对相位编码信号参数进行精确估计。     

遥控作战机器人编码器ASIC研究与设计

一个可用于军事领域的多功能遥控机器人编码器芯片,含振荡及时序产生电路,解码模块电路,功能判断、地址学习码和控制功能码发送电路,及编码模块电路等模块.模块连接后,机器人向编码器发送地址学习请求信号,编码器接到该信号后马上发送地址学习码,机器人学习完后向编码器发送一个通信完成反馈信号.作战指挥中编码器又不断向机器人发送控制功能信号,机器人接到该信号后进行功能操作再向编码器发送一个通信完成反馈信号.其利用到机器人作战的指挥控制中心,控制机器人进入危险战区执行特殊任务,可提高任务执行成功率,减少不必要流血事件.     

基于遗传算法的(n,n-1,m)卷积码盲识别

针对信息截获领域中(n,n-1,m)卷积码盲识别问题,提出基于遗传算法的盲识别方法。该方法在矩阵分析得到编码参数之后,利用遗传算法的全局搜索能力实现对基本校验多项式矩阵的精确识别,进而实现对基本生成多项式矩阵的识别。仿真表明:该方法能够在高误码条件下实现对(n,n-1,m)卷积码的盲识别,且运算量相对于以往的高容错识别方法得到降低。     

改进相空间重构方法在混沌识别中的应用研究

讨论了传统非线性时间序列相空间重构方法的特点,提出了一种改进的相空间重构方法.为了揭示非线性时间序列中的非线性相关性,采用了一种基于关联积分的统计量,并研究了不同参数对它的影响.研究了延迟时间和嵌入维数之间的关系,并采用时间窗口描述这2个参数的变化规律.同时,应用改进方法计算了混沌时间序列的重构参数,重构了混沌信号的吸引子.研究结果表明,该方法能够从时间序列有效地重构原系统的相空间,为混沌信号识别提供了新的途径.     

基于拼接算法的炮膛疵病自动识别技术

针对当前采用目测识别方法进行炮膛疵病检测时存在的识别速度慢、精度低、人为影响因素大等缺点,提出了一种基于拼接算法的炮膛疵病检测方法。该方法采用Harris角点检测算法进行特征点提取,采用归一化互相关法进行特征点初匹配,采用马氏距离提纯算法消除误匹配,采用改进的8参数透视变换优化估计算法和基于边界保持的函数加权平滑融合算法进行炮膛图像融合,并选取图像面积、短长径之比为特征参数完成疵病的自动识别。实验结果表明：该算法对炮膛图像能较好地进行拼接,而且数值化的疵病识别方法相比传统目测识别方法也更加快速、准确,可为部队和相关工程人员进行身管检测提供有益参考。     

雷达天线扫描方式的自动识别方法

为了对雷达天线扫描方式进行自动识别,改进开发了天线扫描方式模拟器,并分别研究了电子扫描和机械扫描的特征提取和识别方法。基于最大主瓣脉冲序列的特征参数实现电子扫描和机械扫描的区分,然后基于单个天线扫描周期脉冲序列的特征参数实现8种机械扫描方式的自动识别。仿真结果表明,本文方法能够区分一维电扫、二维电扫和机械扫描,并且采用支持向量机决策树对机械扫描方式的识别正确率高于决策树方法。     

轴角编码器中的叠加三角波技术研究

针对基于DSP的轴角编码器,运用叠加三角波理论提高A/D转换的分辨率。介绍叠加三角波理论,并结合基于DSP的轴角编码器,对三角波信号的参数设置进行研究,从而有效的提高A/D转换的分辨率。利用叠加三角波法加适当的外围电路,与外接高分辨率的ADC芯片相比,具有更高的性价比,较好的满足轴角编码器对A/D转换的需求。     

遥测参数数据载荷状态判别集成学习方法

针对载荷单机设备遥测参数维度高、数据量大、存在类别不平衡、无法直观判别单机设备运行情况等问题,考虑到航天任务对可解释性的要求,提出一种基于信息增益参数特征选择和集成学习方法的载荷单机状态快速识别方法。采用统计量性质和信息增益子集搜索方法对遥测数据进行特征筛选降维,通过集成学习模型算法实现载荷单机设备状态的自适应识别分类。所提方法将信息增益的参数分类信息量评价准则和集成学习拟合能力强、类别不平衡下准确率高和抗噪能力强等优点相结合,兼顾模型特征和结果的可解释性,提供了重点参数发现功能。采用科学卫星任务真实载荷遥测参数数据对该方法进行了验证,整体识别准确率高于90%,少数样本亦可准确识别,整体效果可达到在轨任务要求,证明了所提方法的有效性和实用性。     

Turbo均衡的误码率性能分析及应用

对Turbo均衡系统中的分量编码器、约束长度、交织长度、迭代次数、码率等参数进行了系统分析,在log-MAP算法基础上,仿真出了这些参数与误码率之间的定量关系,并分析了Turbo均衡在高斯白噪声信道和瑞利信道中的不同表现,为Turbo均衡的具体应用提供了可靠的参数选择依据。针对短波信道不稳定,短波电台数传误码率高的情况,设计了以Turbo均衡为核心的无线增强解决方案,并通过仿真验证了其在不同信噪比条件下降低误码率的效果。     

基于多特征模糊融合的疲劳状态判决

在基于视觉的疲劳驾驶识别过程中,使用单个特征进行疲劳驾驶判断,常常会受到非普遍适用性、噪声等因素的影响,从而导致识别率降低。为了解决眼部特征参数或者是嘴巴特征参数单个特征识别率低甚至特使环境无法识别的问题,提出一种基于多特征融合的判决方法,利用了各种特征之间的优势互补,可以降低噪声和类内类间差异的影响,从而提高系统的性能,并且能增强适用性。最后通过实验结果证明,使用眼部和嘴巴特征融合的方法比单一的判决方法准确率更高。     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。     

粒子滤波的序列图像运动目标跟踪(英文)

序列图像的运动目标识别与跟踪是计算机视觉主要研究方向之一。研究的重点是要建立一个准确可靠的跟踪系统。针对此问题,传统的帧间差分法进行了改进,并研究了粒子滤波算法。在改进的帧间差分法和粒子滤波的基础上,提出了序列图像运动目标跟踪方法。实验实验表明,这种方法能够在目标被背景云彩遮挡的情况下,实现目标的可靠跟踪。