基于SMC的红外序列图像目标检测算法

提出一种海天背景下红外序列图像自动目标检测算法。该算法针对输入图像严重的非高斯分布噪声干扰和目标在序列图像中的非线性运动特性,基于SMC(Sequence Monte Carlo)方法通过目标的特征统计值影响蒙特卡罗采样的粒子权值,再利用该权值控制粒子状态变化,最终在目标特征图像中检测和跟踪目标,使用差分图像作为特征图像。试验结果证明,该算法可准确有效地检测目标,适合快速处理的实时性。     

面元法的红外制导图像边缘检测

红外图像通常存在着噪声大、目标和背景之间具有较小的灰度差、边缘较模糊的特点,使现有的方法不能有效地提取红外图像的边缘。而图像的表面积特征能较好地针对红外图像的这些特征提取出边缘,因此利用图像的表面积特征提出了一种实用的面元边缘检测法。在对图像灰度值变化情况进行分析的基础上,使用了一种十字面积计算公式以满足边缘检测的需要。通过噪声误差对面元法和梯度法计算结果的影响分别进行分析,发现面元法比梯度法的噪声抑制能力至少高两倍,而且在边缘处的噪声抑制能力更高。将面元法几种常用模板算子法的红外图像边缘检测结果进行实际对比后发现,所提出的面元法对红外图像的目标边缘检测能取得良好的结果。     

噪声危害分析

噪声是一种影响十分广泛的环境污染,对人的生理和心理有严重影响,20世纪50年代后,被公认为是一种严重的公害污染。文章分析了噪声对人体听力组织、交流、生理、心理、视力和生活等方面的影响。     

主减速器噪声测试台胶带轮系的多目标优化

为降低轿车主减速器噪声测试试验台本底噪声，其传动系统采用了四对三角胶带传动。本文论述的三角胶带轮必须满足：传动比要求、重量最轻、转动惯量最小、制造成本最低，故对三角胶带轮采用了多目标优化设计，其优化结果用于试验台的效果令人满意。     

提供有界延迟服务的网络结构

将来的计算机网络必须支持具有不同通信量和不同服务质量（ＱｏＳ）要求的应用，有界延迟服务保证所有应用包的延迟都不超过给定延迟上界。本文首先提出有界延迟实时服务网络的框架，详细说明了其关键部件的功能和工作原理，并阐述了分析它们性能的技术，最后讨论了设计有界延迟服务网络在性能与实现复杂性之间的折衷。     

一种系统存在有界干扰的混合自适应极点配置方案

主要讨论了确定性单输入单输出连续时间系统存在有界干扰时的混合自适应极点配置问题,给出了一种间接式混合自适应极点配置方案,并以某飞行器自动驾驶仪为例,对该方案进行了数字仿真,结果表明,该方案能有效地抑制有界干扰的不利影响。     

管道中高次波的有源控制

探讨管道中高次波的有源控制问题.首先,对消声条件下的次级声源强度进行了理论分析,并对误差传声器的数目与位置进行了讨论.最后,进行了控制方截面管中(0,0)次波(平面波)和(1,0)次波的实验.结果表明,对管道中的高次波实施有源控制是完全可能的.     

度量空间的非标准特性(Ⅱ)

本文在文《度重空间的非标准特性（Ⅰ）》的基础上,用非标准分析方法刻划了度量空间上的全有界映射与紧映射的许多特性,并给出了一个赋范线性空间的维数有限的非标准特征。最后,在赋范线性空间中,通过弱拓扑性质的非标准刻划,简洁地证明了Ｅｂｅｒｌｅｉｎ－Ⅲ定理。     

GNSS接收机离散化处理对解扩性能的影响

建立扩频信号防混叠滤波、采样、量化与解扩输出关系的数学解析模型,推导得到解扩输出信噪比的解析表达式。分析与仿真表明,当量化位数大于等于4 bit,解扩得到总的信噪比损失可以分解为由量化引起的损失和滤波加采样引起损失的乘积,且量化器最优限幅系数只与量化位数相关;当量化位数小于4 bit时,信噪比损失在一定条件下可近似为量化损失和滤波加采样损失的乘积。当量化位数大于4 bit、滤波器带宽大于5倍码率、采样频率大于4倍码率时,再增大上述参数引起的信噪比损失波动小于0.05 dB,对解扩性能提升不明显。该结论可为实用型全球导航卫星系统接收机前端离散化处理优化设计提供理论指导。     

盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构算法。该算法首先将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并且引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;最后在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。