一种基于改进SIFT的图像盲取证算法

针对常见的复制粘贴篡改,提出了一种基于改进SIFT（Scale Invariant Feature Transform）的图像篡改检测算法。首先,把待检测图像划分成多个矩形的ROS（Regions of Suspicion）区域,利用改进的SIFT算法提取各个ROS区域的关键点;然后,利用马氏距离原理对特征点对进行筛选与匹配,通过直线将这些匹配点连接起来,对复制粘贴区域进行准确定位。实验表明,该算法不仅降低了运算复杂度,而且对篡改区域的平移、缩放,旋转、亮度调整等,都有很好的检测和定位效果。     

基于MHMM-SVM混合模型的雷达发射机性能退化状态监测

雷达发射机结构复杂,早期性能退化状态呈现多样化。为此,给出了一种MHMM-SVM故障诊断模型。该模型首先通过小波分析来提取观测信号的特征向量,然后从提取的特征向量中提取部分作为样本完成模型训练并生成发射机各种退化状态的分类器,最后给出诊断结果。仿真验证结果表明:MHMM-SVM故障诊断模型对电子装备早期故障的识别率明显优于MHMM、SVM单一模型。     

基于双自适应小波变换的JPEG2000数字水印算法

针对小波变换提出一种双自适应算法,并将该算法应用于JPEG2000压缩过程中的小波变换,在此基础之上,又提出一种适合于JPEG2000的数字水印算法．该算法利用JPEG2000压缩中的双白适应小波变换,将水印嵌入到量化后的小波系数中．实验证明,该算法具有较好的不可见性和较强的鲁棒性．     

CDF9／7小波在JPEG2000中的整数变化

通过添加系数缩放值叮,使目前在JPEG2000中广泛采用的CDF9／7小波提升算法完全整数化,不仅保持了现有算法的还原度,而且简化了算法的复杂度,在图像压缩上取得了比较满意的效果。     

基于虚拟检测函数下的IMM-UKF机动目标跟踪

为了有效提高对机动目标的跟踪效果,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入到交互多模型(IMM)算法框架内,加强状态估计精度;引入强跟踪滤波器(STF)到UKF算法中,避免对强机动目标的过大时间延迟和跟踪性能差的缺点;提出虚拟检测函数法,在跟踪过程中自适应调整\"当前\"统计模型的机动参数,加大模型集与目标真实运动模式匹配概率。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

平方根Spherical Simplex UKF在飞船姿态估计中的应用

提出了一种用矢量观测来估计飞船姿态的平方根spherical simplex unscented卡尔曼滤波算法。该算法将spherical simplex unscented变换与unscented卡尔曼滤波结合起来,与采用scaled unscented变换的unscented卡尔曼滤波相比,具有更低的计算量。其平方根形式由于协方差阵的半正定性,拥有更好的数值稳定性。飞船的姿态运动学描述采用了四元数,而用广义罗德里格斯参数来克服卡尔曼滤波过程中的四元数归一化误差。仿真结果表明,该算法比标准扩展卡尔曼滤波具有更低的姿态估计误差及更快的收敛率。     

用于低信噪比机动目标跟踪的多分辨率方法

针对低信噪比情况下目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪机动目标的缺点,提出一种多分辨率滤波方法用于跟踪低信噪比情形下的机动目标。该算法利用离散小波变换和滤波器组将量测信息分解到不同分辨率的层级,由于在低分辨率下量测的误警率较低,所以在低分辨率层级实现对目标机动信息的提取,可以避免机动信息被噪声所淹没,缺失的信息可以由高分辨率层级重新构建。M on te C arlo数值仿真表明,多分辨率方法与交互多模型方法相比较,可以有效地提取被噪声所淹没的机动信息,并且跟踪精度可以提高约20%。     

UKF在MEMS陀螺随机噪声补偿的应用

论述了MEMS陀螺静态随机噪声与动态随机噪声的特点;系统分析了无迹卡尔曼滤波(UKF)的特点,将UKF用于MEMS陀螺随机噪声估计;针对MEMS陀螺静态噪声与动态噪声补偿用同一方法处理达不到一定性能的难题,提出了一种由阈值决策静态和动态滤波的工程方法;指出将时间序列用于建立随机噪声的数学模型的缺陷,指出欧美等使用的MEMS陀螺随机噪声补偿的优点与缺点。     

平方根无迹卡尔曼滤波仅测角导航的空间交会闭环协方差分析方法

针对基于仅测角导航的空间交会问题,开展了采用线性协方差进行闭环控制误差快速分析方法的研究。建立了基于平方根无迹卡尔曼滤波(Square Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)的仅测角导航算法并推导了观测敏感矩阵,构建了基于多脉冲Hill制导的闭环控制线性协方差分析模型。算例验证结果表明:提出的闭环控制协方差分析结果与Monte Carlo打靶结果能够很好地吻合;该方法适用于采用传统扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的仅测角导航问题,但其迹向位置的估计存在一个与该方向控制误差方差相当的偏心,其误差椭圆的长轴和短轴分别比基于SRUKF的估计结果大24.68%和20.56%。此外,由于采用了QR分解和Cholesky因子更新两种高效的代数运算,基于SRUKF的协方差分析模型的计算速度要比基于EKF的协方差分析模型的大10%。     

子波域中图象数据的矢量量化

介绍了子波变换的基本理论及特点,并用它对图象进行三层分解。矢量量化优于标量量化。它已成功地应用于图象的数据压缩。文中应用失显量化法量化图象于波域数据,取得较满意的压缩效果。