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831.
832.
833.
利用车载超宽带地表穿透雷达进行大区域地雷探测在军事领域上有重要的应用价值,能否提取稳定一致的地雷特征是其实用化的关键.提出一种基于时频原子分解的地雷目标特征提取和分类方法,该方法以地雷目标的四维散射函数为基础获取二维时频图像,在对时频图像详细分析的基础上,通过时频原子对地雷目标一维距离向剖面进行分解,得到能够完整描述地雷时频域特征的多个原子,将这些原子作为特征向量送入分层分类器.通过实测数据验证,该方法适用于车载超宽带地表穿透雷达探测地雷.同传统基于时域或频域的特征提取算法相比,该方法提取的特征更加稳定,能有效改善地雷探测性能. 相似文献
834.
现代无线通信应用对FFT计算吞吐率与灵活性需求越来越高,针对传统方案实现FFT计算时难以兼顾性能与灵活性的问题,提出一种应用定制指令集可重构结构ASRA,实现了FFT算法在该结构上的映射优化。ASRA在静态多发射处理器内紧耦合应用定制的混合粒度可重构硬件作为扩展功能单元簇,通过运行时重构动态切换扩展指令集。ASRA采用多体便笺存储器、多端口便笺管理单元及可重构互连构成片上缓存系统,结合多体并行访问、循环级乒乓交替、读/写流水化等技术有效提高了访存带宽;静态多发射和运行时语境管理机制支持核心循环的硬件自动流水执行和软流水执行,开发了指令级、数据级和循环级等多层次并行性。实验结果表明,ASRA大幅提升了FFT计算吞吐率,且支持的FFT计算参数更加灵活,而增加的面积开销相对较小。 相似文献
835.
在高炮火控系统射击校正中,射击诸元需要以数字量形式送入校射系统作为输入信号使用,而高炮火控系统射击诸元大都是采用三相轴角信号形式的模拟信号。为了解决这一问题,设计了一种高炮火控系统射击诸元采集装置实现射击诸元模拟量向数字量形式的转换。首先分析了射击诸元的采集与测量原理,设计了SCOTT变压、采样保持、A/D转换、正峰值脉冲产生、数据处理与控制等硬件功能电路,阐述了采集装置的总体工作过程,在此基础上进行了软件程序设计。该射击诸元采集装置的研制为高炮火控系统射击诸元的采集以及校射工作提供了一种实用的方法。 相似文献
836.
根据舰船交流环形电力网络的特点,提出了一种简单有效的短路电流计算方法。该算法以电站为独立单元,依据网络结构和系统参数分别对发电机和电动机进行等效,利用星网等值变换将环形电力网络简化为各电源直接与短路故障点通过阻抗相连的形式,然后通过短路电流改进算法计算故障点的电流。仿真结果表明,该算法准确度较高,满足实际工程要求,为复杂结构独立电力系统的短路电流计算开辟了一条新途径。 相似文献
837.
由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性。在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于Q-R矩阵分解的自适应卡尔曼滤波算法。将协方差阵分解为两个矩阵的乘积,来保证协方差矩阵的正定性。仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点。 相似文献
838.
压缩感知理论为提升信息获取能力提供了新的思路,它表明当被探测信号具有稀疏性时,则获取信号所必需的测量数据与其稀疏度K量级相当,而远小于信号的维数N(Shannon采样定理所要求的采样数)。基于压缩感知理论的成像技术(压缩成像)则将感知、压缩和数据处理三个过程完美地结合在一起,避免了传统成像系统"先采样再压缩"方式带来的传感器和计算资源浪费。本文从稀疏性、投影测量矩阵的设计与可重构条件、压缩感知重构算法三个方面概述了压缩感知理论及进展,并以光学成像为背景,详细阐述了最近提出的几类光学压缩成像系统,最后,探讨了压缩感知及压缩成像方面目前所面临的一些挑战性问题。 相似文献
839.
向量处理器的向量化算法映射是难点问题。提出一种高效的支持原位计算的三角矩阵乘法向量化方法,采用将L1D配置为SRAM模式,用双缓冲的乒乓方式平滑多级存储结构的数据传输,使得内核的计算与DMA数据搬移完全重迭,让内核始终以峰值速度运行,从而取得最佳的计算效率;将不规则的三角矩阵乘法计算均衡分布到各个向量处理单元,充分开发向量处理器的多级并行性;将结果矩阵保存在乘数矩阵中,实现原位计算,节省了存储空间。在Matrix上的实验结果表明,提出的向量化方法使三角矩阵乘法性能达到1053.7GFLOPS,效率为91.47%。 相似文献
840.
在SIMD处理器上映射矩阵运算时会带来大量的数据重排操作从而降低系统性能。本文提出定制化的多粒度矩阵寄存器文件(MMRF)以消除数据重排操作。MMRF支持多粒度的并行行访问和列访问,从而提升矩阵运算的性能。MMRF可以被动态配置为不同的并行访问模式,在不同模式下一个或多个子矩阵可以被并行处理。实验结果显示,同传统的向量寄存器文件(VRF)和矩阵寄存器文件(MRF)相比,MMRF可分别带来2.21倍和1.6倍的平均性能提升,面积分别增加14.3%和3.7%,功耗分别增加14.6%和2.2%。同TMS320C64x+处理器相比,基于SIMD技术的FT-Matrix处理器在引入MMRF后可以得到5.65倍到7.71倍的性能提升。通过层次化的全定制设计技术,MMRF的面积和关键路径分别减少17.9%和39.1%。 相似文献