一种融入运动特性的显著性特征提取方法

针对复杂背景下图像序列中运动目标的跟踪前检测问题,提出一种融入运动特性的显著性特征提取方法,该方法综合目标的灰度、细节和运动等形成稳健的显著性特征,并得到一组显著性特征提取图.在这组图像中,具有这种多特征的区域得到加强,其他区域受到抑制,从而能够轻松地检测出可引起人类视觉注意的运动目标.由于该算法中的显著性特征来源于目标的多种底层特性,因此该算法具有很强的稳健性.实验证明,这种方法具有较强的稳定性和实用性,抗干扰能力强.从视觉效果的角度出发,能够较大地提高运动目标在复杂背景中的信杂比.     

“迪卡斯”声纳浮标探潜盲区与潜艇的规避分析

针对"迪卡斯"声纳浮标存在探潜盲区的问题,通过分析和计算研究潜艇利用盲区规避的可行性.分析了单枚声纳浮标的探测盲区、两枚声纳浮标的重叠盲区和三种典型的声纳浮标阵型,在计算机上实现了"迪卡斯"声纳浮标阵探测盲区的可视化,通过大量计算和分析,得出了潜艇利用盲区规避反潜飞机跟踪的可行性;尽管利用盲区可造成迪卡斯声纳浮标探测的中断,但利用盲区并非所有情况下的最优方法,通过计算机仿真可以找出各?鼢 种态势下潜艇的最优规避方法.     

基于人眼视觉特性的盲图像质量评价

文中针对含噪图像的质量评价,提出一种基于人眼视觉特性的盲图像质量评价算法。利用人类视觉系统的对比度敏感函数对空间域的噪声检测结果进行加权,得到符合主观评价结果的盲图像质量评价值。利用L IVE图像库的评价图像和主观评价值对算法进行了仿真验证。仿真实验结果表明,该方法具有无参考、运算复杂度低、主客观评价较一致等特点。     

未知数量稀疏源盲分离的一种新方法

提出了一种新的用于未知数量稀疏源盲分离的统一方法。为了改善聚类分离的精度,该方法选取混合空间中半径给定的、中心位于原点的超球面以外的所有数据点,然后将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上以得到集合Cy。由此,原来的聚类变为致密聚类,各聚类互相重叠的现象几乎消失。随后,先通过关于Cy的聚类分离来估计混合矩阵,再根据混合矩阵估计源,其中最佳不相似阈值和相应的聚类数量是自动生成的。计算机仿真结果验证了该方法对具有不同程度稀疏性源的有效性。当源充分稀疏时,重构信噪比大约是300 dB。因此,该方法精确、便利。     

小波变换在电力系统谐波检测中的应用

将小波变换方法应用于电力系统谐波检测中,用仿真算例说明该方法具有一定的有效性和可行性;用不同的小波函数进行了基频分量提取,给出了误差比较结果,初步分析了小波变换用于谐波检测时产生误差的主要原因.     

非高斯噪声下信号盲检测算法*

针对实际甚低频和超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,同时受到接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用高斯尺度混合分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的信号盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步检测信道衰落系数、噪声模型参数和信号。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测性能比较,盲检测算法性能优异,对甚低频和超低频信号接收具有重要的现实意义。     

北斗静止轨道卫星信号盲区快速并行解算方法

北斗系统静止轨道卫星信号盲区解算方法复杂,串行计算耗费时间长,须在并行环境下利用更多的计算资源进行北斗盲区的快速解算。在分析北斗盲区解算原理与算法并行特征基础上,提出动态盲区影响域的并行解算方法。以栅格单元为并行粒度进行任务划分,实现了北斗盲区的高效并行解算。运用全国范围59景数字高程模型数据,利用8进程进行盲区并行解算,耗费时间约为5小时。实验测试结果表明:算法的并行效率随着进程数的增加有所衰减,但稳定在96%以上。其程序中间件已集成应用于高性能地理信息平台,应用效果良好。     

基于相关性的OFDM盲识别与参数估计方法

针对非协作通信领域OFDM信号识别难的问题,提出一种基于信号循环前缀相关性的盲识别和时域参数估计算法。通过对OFDM信号循环自相关函数进行分析,在时域上求出延时自相关运算函数的波形,利用循环前缀的相关波峰的特性,以区别OFDM信号和单载波信号,实现对OFDM信号的盲识别。在此基础上,通过采用多个OFDM信号构造循环前缀相关性的累加函数所形成的波峰完成对符号和循环前缀长度等参数的估计。     

基于粗糙集理论的军队代储应急物资品种选择

从军队对应急物资的需求特点及应急物资的特征属性出发,构建了军队代储应急物资品种选择的指标体系。在此基础上,通过部队调研和专家经验获得了一组军队代储应急物资品种选择的样本数据并形成了决策表,运用基于可辨识矩阵的属性频率约简算法对决策表进行属性约简,并对约简属性集进行属性值约简,提取出军队代储应急物资品种的选择规则。提取的规则简洁合理,能够为军队代储应急物资品种选择提供决策支持。     

含噪混合盲扰信分离中联合降噪技术研究

针对盲扰信分离技术在含噪混合条件下分离效果差的问题,文章采用经验模态分解和小波变换联合的降噪技术进行分离前的消噪预处理,研究了联合降噪的三种模式,分别对其降噪效果进行了仿真分析,得到了一种较好的联合降噪模式。将该模式与无噪环境下的盲分离算法相结合,弥补了经典盲源分离算法处理含噪混合盲扰信分离的不足。仿真结果表明该算法在一定范围的低信噪比条件下,能够从含噪的混合信号中恢复出通信信号源。