采用双树复小波结构相似性度量的景象匹配北大核心

以基于人类视觉系统的图像结构相似性度量为基础,双树复小波变换为工具,将复小波变换域下的结构相似性度量应用于景象匹配系统中,提出了对于图像空域变换具有较强鲁棒性的景象匹配方法。测试试验表明,双树复小波结构相似性度量从较大程度上反映了相比较图像在结构方面的相似性,同人类视觉认知系统更接近;同时由于复小波的近似位移不变性,该指标对于实时图存在对比度、光照变化等干扰情况表现出较好的鲁棒性,更适合作为复杂成像条件下景象匹配的相似性度量指标。景象匹配实验表明,该方法在复杂干扰下具有更高的正确匹配率。     

声矢量阵降维平行因子模型及方位估计方法

针对原有的声矢量阵三阶PARAFAC(平行因子)模型维数高、参数求解过程运算量大的缺点,建立了一种降维的PARAFAC模型。将声矢量阵看作空间共点的声压传感器子阵和振速传感器子阵,计算各子阵输出数据的自协方差,并构造了三阶张量,最后证明该张量满足三阶PARAFAC模型并利用交替迭代算法估计声源参数。仿真和实测数据表明:该方法可以用于多目标方位估计且估计精度优于超分辨率的ESPRIT算法。     

使用融合乘加加速快速傅里叶变换计算的向量化方法

融合乘加指令加速快速傅里叶变换计算的向量化方法,通过变换快速傅里叶变换的蝶形单元运算流程,将传统计算方式中独立的乘法和加法操作组合成次数更少的融合乘加操作,使得时间抽取法基2快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的10次乘(加)操作减少到6次融合乘加操作,时间抽取法基4快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的34次乘(加)操作减少到24次融合乘加操作;优化了蝶形因子的向量访问,减少存储开销。实验结果表明,提出的方法能够显著加速快速傅里叶变换的计算,取得高效的计算性能和效率。     

基于AM-LFM和IRT的旋转微动目标成像算法

在雷达成像中,基于CS的方法因其压缩采样的特性而在高分辨雷达成像中得到广泛应用。然而由于其是一种基于参数化的成像方法,对观测位置误差特别敏感。在实际中,一般无法知道精确的观测位置。观测位置的误差会造成成像结果位置的偏离、散焦以及无法聚焦。针对基于压缩感知的成像算法存在的观测位置依赖性问题,提出了一种基于调幅-线性调频(AM-LFM)分解和逆Radon变换(IRT)的微动目标成像算法。该方法根据分解后信号调频率分离目标微动信号与主体信号,再进行IRT成像。仿真及实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于快速傅里叶变换的扫描单发单收面阵近场成像技术

近年来,扫描单发单收面阵近场成像技术在安检、医疗等民用领域中引起了广泛关注.然而,传统的距离徙动算法在对回波进行处理的过程中无法避免多步近似和插值操作,并且忽视了信号传播衰减带来的不利影响.因此,提出了一种基于快速傅里叶变换的扫描单发单收面阵近场成像技术,该技术通过保留回波模型中的幅度衰减因子,并根据目标回波方程特性对...     

基于概率地图的低空突防威胁空间量化算法

威胁回避问题是TF/TA系统的核心问题,针对概率地图中空间威胁的量化问题,给出一种方便快捷的计算方法。首先在不考虑地形遮蔽情况下,给出雷达或者火力扫描边界点的计算方法。在此基础上考虑地形遮蔽情况下,利用地形通视图算法,确定雷达扫描盲区,实现基于概率地图低空突防威胁空间通视量化算法。仿真结果表明,该算法能够快速给出计算对雷达扫描盲区的界定范围,提高了计算效率,从而可以提高无人机进行低空突防的生存几率。     

基于加权MHD的反舰导弹预定目标选择方法

平均Hausdorff距离(MHD)方法基于编队的整体形状进行匹配来寻找对应点,因此,不像距离选择区法和扩展搜索图选择法那样受导弹自控段的导航误差和目标机动散布的影响。为了进一步提高反舰导弹的目标选择能力,考虑所匹配点集不同区域对Hausdorff距离函数的贡献程度不一样,提出了加权MHD(WMHD)来研究编队预定目标选择问题。首先通过刚体变换方法将火控雷达和末制导雷达探测到的编队点集进行位置匹配,然后利用WMHD方法获取其最优变换位置,最后据此最优变换位置预测预定选择目标在末制导雷达开机的位置。通过仿真实验表明其具有较强对抗冲淡干扰和形状扭曲失真的能力,且性能明显优于MHD方法。     

基于DM642的电子稳像算法研究

基于格雷编码位平面匹配算法,给出了该算法实现的原理、优点,介绍了该算法实现的几个步骤:图像预处理,区域运动矢量计算,全局运动矢量计算,运动补偿;依据DM642核心芯片,设计了一个基本DM642的视频处理系统;在基于MATLAB的软硬件环境里,设计了一个仿真系统,给出了仿真系统的各个框图,采用MATLAB语言编写了一个仿真程序,对一段视频进行了处理,在仿真环境下基本实现了实时处理。最后对仿真结果进行了评测,给出了几种测试方法。     

基于DMFT的空间目标微动特征提取

空间目标的高速轨道运动,会导致微动曲线的展宽和走动,将对后续的微动特征提取产生不利影响。针对这一问题,提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的空间目标微动特征提取方法。首先分析了高速空间目标的信号回波模型;其次,根据回波信号的特点提出了一种基于DMFT的补偿参数估计的方法;最后,采用Hough变换提取了目标的微动特征。仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性,结果表明微动特征的提取精度得到了明显提高。     

基于多分辨率分析的雷达辐射源融合识别算法

结合信号融合识别的应用需求与多分辨率分析的特点,提出了一种基于多分辨率分析的雷达信号融合识别算法。该算法对获取的信号先进行小波变换后直接对信号进行融合识别。仿真实验表明:该方法在减少数据量的同时能够降低信息的损失,提高信息利用率,较好地保证信息的完整性,可有效提高信号识别性能。