一种基于粒子滤波的水下地形匹配算法研究

引入了剩余重采样的概念,通过权值分类和剩余权值重采样两个步骤完成粒子的复制,提高了运算速度.使用三次样条插值的方法对深度数据进行插值,构建了湖泊水下数字高程模型.通过仿真证明了该算法的可行性,并分析了匹配误差与水下地形的关系.     

基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法

针对LMS(Least Mean Square)阵列信号波束成形器延时精度低和结构复杂的缺点,提出了一种基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法.其本质是采用频域近似的原则,设计出一种小数延时滤波器,可以将数字信号直接延时小数倍采样周期,在精确延时专题中具有广泛用途.仿真实验表明,该滤波器可满足阵列信号波束成形中的各种延时精度要求.     

多标准可配置的视频编码亚像素插值结构

针对视频编码中存在的各种不同的亚像素插值方法,提出了一种支持多种标准的可配置插值结构.该结构采用2个独立的8阶插值滤波器,每个滤波器配置一个独立参数寄存器,可灵活配置任意1/4像素位置的滤波系数,从而实现对各种亚像素插值方法的支持.2个滤波器采用两步法策略进行插值,可以减少约46%的计算量.采用SMIC 0.13μm CMOS标准单元工艺对该结构进行综合,其工作频率可以达到 400MHz,面积约为32.6k门.实验结果显示,该滤波结构工作在250MHz时,可满足1920×1080、30fps的高清视频应用的实时插值计算.     

用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络

为探索深度学习理论在视频图像帧间运动补偿问题中的应用,提出一种用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络。该网络由卷积模块和反卷积模块构成,可以处理不同分辨率输入图像并具备保持较完整图像细节的能力。利用具有时序一致性的视频图像序列构造训练样本,采用随机梯度下降法对设计的深度卷积神经网络进行训练。视觉效果和数值评估实验表明,训练得到的网络较传统方法能更有效地进行视频图像帧间运动补偿。     

高超声速滑翔式飞行器再入轨迹多目标多约束优化

轨迹优化是高超声速滑翔式飞行器关键技术之一.为避免间接法求解轨迹优化问题时对初值敏感以及伪谱法求解轨迹优化问题中难以处理航路点和禁飞区等问题,提出采用基于Akima插值多项式的直接法求解高超声速滑翔式飞行器再入轨迹优化问题.以驻点热流密度最小和到达目标点时间最小为优化目标,考虑了终端约束、航路点约束、禁飞区约束、动压约束、过载约束等约束条件.仿真结果表明:采用的插值方法可以减少插值过程中的控制变量越界问题;得到的Pareto前沿具有良好的分布性,在初步设计时能够给设计者较大的选择余地;和文献中的单目标优化结果相比,本文所采用的算法也具有较好的寻优能力.     

GM（1，1）组合优化模型

从影响GM（1，1）模型产生误差的两个主要原因出发，重新选择灰导数，并基于Newton．Cote’s积分公式和相邻最近插值方法构造出GM（1，1）组合模型，提出了求该组合模型参数的计算方法，通过实例验证了组合模型的模拟精度，具有重要的应用价值。