空时频方位关联算法

针对跳频组网通信中不同信号间的时频分隔特点,利用时频重心进行目标方位数据关联,提出了空时频方位关联算法。根据提取的时频特征设计空时频测向的核函数,实现了简化的空时频测向算法。根据时频距离设计代价函数,基于匈牙利算法实现了方位关联结果的最优化二维分配。根据时频距离选择窗函数的类型和长度,有效避免了信号旁瓣泄露对测向精度的影响,显著提高了密集目标条件下的关联正确概率。数值仿真验证了上述观点。     

弹丸飞行时间拟合误差对射击诸元误差的影响

分析了基本射表中弹丸飞行时间拟合误差对射击诸元误差的影响,给出了因时间拟合误差引起的射击误差的解析表达,并利用5条典型航路分析了飞行时间拟合误差对射角、射向误差的影响,得出了不同航捷、航高、斜距、目标速度下拟合误差对射击诸元误差的影响关系,从而为确定弹丸飞行时间拟合精度提供依据.     

运动模糊图像的运动模糊方向鉴别

曝光瞬间造成图像模糊的运动通常作为直线运动近似处理,若能找出模糊图像的运动模糊方向,并将之旋转到水平轴,则二维问题可简化为一维来处理,大大简化由模糊图像估计出运动模糊点扩散函数以及图像恢复的过程,并为图像恢复的并行计算创造有利条件。由于运动模糊降低了运动方向上图像的高频成分,沿着运动方向实施高通滤波(方向微分),可保证微分图像灰度值(绝对值)之和最小。基于此,本文利用双线性插值的方法,固定并适当选取方向微分的微元大小,构造出3×3方向微分乘子,得到了高效高精度的自动鉴别运动模糊方向的新方法,并通过数值实验进行了验证。     

分布信号源的DOA估计

由于信号模型的偏差,传统的点目标假设下的DOA估计算法对分布信号源的估计误差较大,为此建立了分布信号源的模型,提出适用于分布源信号的DIS-MUSIC算法,并分析了该算法的估计性能。仿真结果表明,所提算法对分布信号源的DOA估计性能远优于MUSIC算法。     

一种非均匀噪声下的DOA估计算法

通用协方差差分算法用来实现对空间非均匀噪声环境下相干信号的波达方向(DOA)估计,该算法可以完全消除空间非均匀噪声,且适用于低信噪比环境,但该算法的DOA估计结果存在伪峰。针对这一问题,提出了一种改进的算法。改进算法通过对通用协方差差分(GCD)算法的信号协方差矩阵进行变换,再用特征分解的方法得到信号的DOA估计值。改进的算法可以完全消除伪峰,理论分析和仿真实验验证了改进算法的有效性。     

基于联合对角化的远场相干信号波达方向估计

提出一种基于联合对角化的远场相干信号波达方向估计算法.利用阵元接收数据构造高阶累积量矩阵,通过矩阵联合对角化得到阵列广义流形矩阵的估计.利用阵列流形矩阵的矩阵特性及最小多项式的性质,消除联合对角化带来的顺序不确定性,得到波达方向的估计.该方法无需进行角度搜索,且能处理不同相干群内部分波达方向相同的情形.计算机仿真实验验...     

大学生武术运动员赛前心理训练法运用初探

在赛前武术训练过程中 ,根据大学生运动员的特点和体育心理学原理 ,科学地运用心理训练方法 ,结合技术训练改善训练质量、提高武术表现能力是非常有效的。本文对此进行了有益的探索     

梯度学习的参数控制帮助线程预取模型

对于非规则访存的应用程序,当某个应用程序的访存开销大于计算开销时,传统帮助线程的访存开销会高于主线程的计算开销,从而导致帮助线程落后于主线程。于是提出一种改进的基于参数控制的帮助线程预取模型,该模型采用梯度下降算法对控制参数求解最优值,从而有效地控制帮助线程与主线程的访存任务量,使帮助线程领先于主线程。实验结果表明,基于参数选择的线程预取模型能获得1.1~1.5倍的系统性能加速比。     

调运问题中基于栅格模型的快速路径规划方法

针对调运路径规划这一问题,采用栅格模型表示环境地图,通过设定路径搜索方向权重,剔除不必要的搜索区域,提高了搜索效率.仿真结果表明,该算法能有效地提高路径搜索效率,并能搜索到最优路径.     

基于pLSA模型的人体动作识别

提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP,space-time interest point)来描述人体运动,然后提出使用慢特征分析(SFA, slow feature analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解,最后使用概率潜在语义分析 (pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA计算的梯度不变量最优解可以表示时空兴趣点固有特征,能够无歧义反映时空兴趣点在空间及时间方向上的信息。同时,针对pLSA隐性主题正确性无法保证的缺点,算法将主题与动作标签“一对一”相关,通过监督方式得到主题,保证了训练中主题的正确性。该算法在KTH人体运动数据库和Weizmann人体动作数据库进行了训练与测试,动作识别结果正确率分别在91.50%和97%以上。