加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。     

GPU上高光谱快速ICA降维并行算法

高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-Fast ICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-Fast ICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU并行处理快4~6.5倍。     

小子样下火炮连发密集度的分析与评估

针对火炮连发模式下射弹散布不完全服从正态分布,而缺乏有效密集度估计方法的问题,提出了基于二维云模型和蒙特卡罗方法相结合的火炮连发密集度估计新方法。首先应用蒙特卡罗抽样解决火炮射击样本量少的问题,然后应用二维逆向云算法对火炮射击结果进行密集度估计,最后用二维正向云发生器模拟生成新的射弹散布数据,进而直观地看出弹点分布情况。实例分析表明,该方法更符合火炮连发射弹散布真实情形,分析结果更准确可靠,从而为基地火炮连发密集度试验数据分析与评估提供了一种有效的方法。     

基于限制波尔兹曼机的GPS空时抗干扰降维方法

空时二维GPS接收机抗干扰技术的主要瓶颈是算法的复杂度高、计算量大,研究如何降维是抗干扰处理技术最关键的问题之一。一种基于限制波尔兹曼机的降维方法被提出,使复杂度降低,并与一般的降维方法进行了均方误差(MSE)性能对比,仿真实验验证了该方法的有效性。     

“四维坐标”绘制年轻干部成长路线图

习近平总书记谈到年轻干部成长时说道:"早熟的果子长不大,拔苗助长易夭折","年轻干部多‘墩墩苗’没有什么坏处,把基础搞扎实了,后面的路才能走的更稳更远。"总书记的这段话,语重心长,发人深省。年轻干部只有经历"雄关漫道真如铁",体会"人间正道是沧桑",才能"长风破浪会有时"。新时期年轻干部当以"四维坐标"作为人生四个基点,固牢根基,耕耘梦想,绘制成长成才路线图。以常存强军之梦的"方向坐标",固本培元充氧     

来稿要求

本刊加入"中国学术期刊(光盘版)"、"中国学术期刊网"、"万方数据—数字化刊群"和重庆维普全文数据库,来稿要求如下:1.稿件须自校对无误,字数不少于5600字。2.题目下注明所在单位、城市和邮政编码。并加写300字以内的中文摘要和3-5个关键词。摘要用第三     

基于时间状态维的信息度量模型研究

网络空间中大数据海量汇聚,交互信息中隐藏的行为模式已对网络安全提出了全新挑战。如何分析网络节点规模、信息激增和恶意威胁等带来的网络安全问题,已成为当前网络防御的重要研究内容。文章从已有网络安全框架基础上,着重考虑终端用户行为模式,通过描述信息状态,增加时间状态维来度量异构群体中节点交互所带来的信息变化,建立了基于结构化的动态评估框架和信息度量模型,对于维护网络信息秩序,适时引导网络认知环境,有效解决网络防御有关问题具有重大指导意义。     

鲁棒四元数无味卡尔曼滤波算法在组合导航姿态估计中的应用

针对SINS/GPS直接式组合导航姿态估计中,GPS信号易受外界干扰而引入污染观测量等问题,提出基于Huber的鲁棒化四元数无味卡尔曼滤波算法。通过研究在四元数无味卡尔曼滤波算法中引入Huber鲁棒化框架,对原算法的量测更新进行修正,增强滤波算法的鲁棒性与稳定性。以SINS/GPS位置松组合为应用背景,在不同仿真环境下,验证提出算法对姿态信息的估计效果。试验结果表明:与原算法相比,该算法具有更好的鲁棒性和稳定性。     

一种改进的红外图像降噪算法与FPGA实现

由于实时目标的红外图像具有信噪比低、边界模糊等问题,在研究红外图像噪声特点的基础上,提出了一种基于动静态检测算法的红外图像降噪算法。通过一种动静态检测算法将图像分成动态图像和静态图像,用改进的自适应维纳滤波算法处理动态图像,用改进的NL-means降噪算法处理静态图像,并用FPGA实现红外图像降噪系统设计。实验表明,红外图像经算法处理后,其PSNR和细节方差-背景方差比(DV/BV)均高于经典降噪算法,算法能有效减少图像噪声,并能很好地保持图像的边界细节信息。     

不确定信息下反导拦截效果评估

针对不确定信息下反导拦截效果评估过程中指标信息和权重信息都不确定,传统评估方法很难加以解决的问题,使用区间数和随机多属性可接受性分析(SMAA)相结合的方法对反导拦截效果进行了评估。首先,根据来袭弹道导弹目标的毁伤程度划分了拦截效果等级;然后,针对观测信息的不确定性,采用区间数和隶属函数对特征指标进行了表示;在此基础上,通过引入SMAA方法,计算和比较拦截效果为各拦截等级的可接受性指标和信任因子,对不确定信息下反导拦截效果进行了评估。实例计算结果表明所介绍的不确定信息下反导拦截效果评估方法是可行的。