基于面积比矩阵的加权特征向量点匹配算法

提出一种在仿射变换下点集关系描述算子--面积比矩阵,证明了其在仿射变换群下的不变性质;并由该性质推导得出特征向量(EA)匹配算法抗噪性能差的原因,在此基础上给出了基于面积比矩阵的加权特征向量算法.算法构造不同图像的面积比矩阵,对矩阵进行分解得到其特征值和特征向量,通过特征值进行加权获得图像中点的特征向量,比较图像点的特征向量获取匹配关系.因面积比矩阵的仿射不变性质,算法能实现仿射变换下点集精确匹配;采用的加权特征向量法改进了EA匹配法,具有更好的抗噪性能.实验表明算法切实可行.     

基于方位和线谱频移的TMA新算法

提出了一种基于方位和线谱频移序列的目标运动分析新算法,解决了方位序列估计器工作点漂移方法中初始方位漂移角度较难确定的问题;提出了一种新的多普勒频移匹配估计器,不需要预先提取目标线谱即可估计目标运动参数,并且有效地加快了目标运动参数解算的收敛速度.海上实验数据处理结果表明该算法较以往同类算法在收敛速度和解算精度等性能上有明显改进.     

压缩感知新技术专题讲座(三) 第5讲 压缩感知理论中的信号重构算法研究

信号重构作为压缩感知理论的核心之一,是指从长度为m的测量向量Y重构长度为n(m n)的稀疏信号Θ的过程。由于测量次数远小于原始信号维度,信号重构成为欠定方程求解问题,一般没有确定解。然而,若Θ满足一定的稀疏性条件,问题有确定解。文章首先从解析几何角度出发,分析了压缩感知中稀疏信号重构的原理,并对已有的两大类重构算法分别进行介绍:一类是针对l0范数最小化的一系列贪婪算法,一类是针对l1范数最小化的凸优化算法。对前一类算法,选取了代表性的OMP、ROMP、CoSaMP和SAMP算法进行研究,并分析了它们的优缺点;对后一类算法,着重阐述了将BP问题转换为LP问题的推导过程,并介绍了两类经典的凸优化算法:BP-Simplex和BP-Interior。最后,展望了信号重构算法的研究前景。     

基于模板的态势估计推理模型与算法

分析了态势估计的三级模型,给出了基于模板的计划识别推理框架,研究了态势估计推理算法,并提出一个通用的态势估计模板匹配算法,最后运用专家系统工具CLIPS实现了事件/活动、军事计划的模板表示及推理,结果表明使用模板匹配的方法实现态势估计是有效可行的。     

一种具有容错能力的增量式正交译码 算法和基于模型的FPGA实现

针对磁栅或光栅形式的正交编码器译码过程中出现漏计数或错计数等问题,提出了一种具有较强容错能力的新型正交译码机制,并根据基于模型的设计思想将此机制在FPGA中实现,创新式地组合应用几种开发软件,通过Simulink?/Stateflow?/Xilinx?Systerm Generator等工具生成HDL文件、二进制比特流文件,建立了一套基于模型设计的自动化开发流程,相较于传统RTL级开发方式,不需要对硬件描述语言的熟练掌握,避免了人工编辑代码等繁冗复杂的工作。某型永磁同步直线电机控制系统的FPGA板卡测试,验证了该方法的有效性和实用性。     

增强景象匹配鲁棒性的灰度变换技术研究

高可靠高精度的景象匹配技术是自主导航飞行器图像制导技术的核心和关键所在,文章对匹配图像的灰度畸变进行了研究,提出了基于直方图相似变换灰度畸变校正技术,提高了景象匹配定位的准确性和可靠性。由于外部成像条件和成像传感器本身存在差异,匹配图像往往存在较大灰度畸变,使得实时图和基准图在灰度域存在较大不一致,从而影响景象匹配可靠性。文章通过对匹配图像进行直方图的相似变换,将匹配图像直方图调为一致,有效消除了匹配图像灰度差异,调整后图像间的直方图相似系数均在0.95以上。通过10300次独立真实外场景象匹配定位试验,证明本文基于直方图的匹配图像灰度预处理方法可有效消除图像间的灰度差异,减少匹配图像间由于灰度差异而产生的重复模式,大幅提高景象匹配鲁棒性,经过本文方法预处理后的匹配图像景象匹配成功率为99.98%,已满足工程实用对景象匹配算法高可靠性的要求。     

四支板超声速引射器性能特性试验

对二维喷管构型的四支板超声速引射器进行冷流试验,分析启动、负载匹配方面的性能特性。试验结果表明:启动特性方面,四支板超声速引射系统的盲腔压力低于3 kPa,引射器入口腔压的迟滞压力比启动压力低15.9%。负载匹配特性方面,四支板引射器在小引射系数、大增压比状态下具有十分明显的优势,当引射系数为0.04时,增压比为11.21;当引射系数为0.10时,增压比为7.0。因此,二维喷管构型的多支板超声速引射器具有良好的启动、负载匹配性能,工程应用潜力较大。     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

雷达目标识别中获取基本概率赋值的方法

由于传感器的精度、系统组成的许多环节、外部环境影响以及数据的后处理等因素的影响,雷达目标识别中存在大量的不确定性.在这种情况下,利用精确的方法处理不确定性信息,必然造成识别误差的提高.证据理论是近年发展起来的一种新型推理技术,由于它能够处理由不知道引起的不确定性,因此被广泛地应用于目标识别中.然而,在利用证据理论时,基本概率赋值的构建是证据理论实际应用中面临的最大难题.针对雷达目标识别具体问题,在系统分析证据理论的基础上,提出构建基本概率赋值的方法,并通过仿真实验验证了方法的可行性.