虚拟演播室系统中的无限蓝箱技术

虚拟演播室是虚拟现实技术在电视制作领域中的一项崭新应用。无限蓝箱技术通过外部生成的键信号,将前景视频图像中非蓝箱内的景物滤除,使摄像机的运动可以不受实际蓝箱尺寸的限制。针对任意形状的蓝箱结构和摄像机的任意自由度运动,提出了虚拟演播室系统中通用的无限蓝箱算法,该算法根据蓝箱实际的透视投影变换过程,精确提取蓝箱区域,生成色键信号。实验结果证明,该算法生成的色键区域精确、计算简单、通用性强,很好地满足了虚拟演播室系统的要求。     

用小波包变换降低 MCM 系统中并存的脉冲干扰和窄带干扰的影晌

小波包变换可以给出信号精细的时频局域化特性，本文通过对信号进行小波包变换，导出了用小波包变换实现多载波调制（MCM）的系统模型，在此基础上研究了用小波包时频分解特性对信号进行变换，从而降低MCM系统中并存的脉冲噪声和窄带干扰的影响，并给出了如何选取时频单元进行变换的算法。     

MPP虚拟多机系统

ＭＰＰ虚拟多机系统是一个特殊的ＰＶＭ系统，本文阐述了ＭＰＰ虚拟多机系统的系统结构和实现技术，并对ＭＰＰ虚拟机的性能进行了初步测试和分析。     

使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯图像几何校正

天基光学相机实际在轨对地观测成像的畸变需通过几何校正抑制。目前主流面阵相机对地观测获得的小尺寸、高帧频序贯图像很难满足传统几何校正方法逐帧解算对单帧图像控制点数量与空域分布的要求且计算量巨大。针对这一问题,提出一种使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯观测图像几何校正方法,将逐帧校正参数解算问题转化为时域稀疏测量条件下等效偏移角信号恢复问题,利用等效偏移角信号时频信息可有效降低对单帧图像控制点数量和空域分布要求。通过高分四号卫星面阵相机在轨实测图像数据验证了所提方法的可行性且其能大大降低序贯图像几何校正处理的计算量。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

气隙磁密3次谐波对电机振动噪声的影响

针对电机的电磁振动噪声问题,发现了提高电机气隙磁密的正弦性不一定能够降低电机的振动噪声。鉴于此,分析了引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,并探究了气隙磁密3次谐波与电机振动噪声的具体函数关系。为了分析引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,在利用解析法的基础上排出力波表,确定了主要噪声源。为了探究气隙磁密3次谐波对电机振动噪声的影响,建立了气隙磁密及径向力波的数学模型,并通过遗传算法求解了电机气隙磁密3次谐波的最佳幅值。分析结果显示,提高气隙磁密正弦性不一定能够降低电机振动噪声,气隙磁密3次谐波在一定范围内存在最优值使得电机振动噪声最小。分析结果为低噪声电机的设计提供了参考依据。     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法     

应用交互多模(IMM)算法跟踪低空目标

雷达跟踪低空目标时,由于多路径传播的影响,目标俯仰角的测量会出现测量误差.并且由多路径传播引起的测量噪声方差较大,在时间上具有相关性.应用交互多模(IMM)算法来提高跟踪低空目标的性能,并且提出了一种去相关的滤波方法来克服多径误差相关性的影响,最后给出了计算机仿真的滤波结果.     

坦克座舱噪声试验研究

通过理论计算与试验分析相结合的方法,确定X型坦克座舱内的主要噪声源为行动部分引起的车体振动激励的噪声,鉴别出了发动机与风扇的噪声基频。在信号分析过程中采用功率谱分析法和相关分析法。     

一种基于LMS的时域相干累积算法研究

为了克服低信噪比条件下传统的自适应滤波算法抑制高斯噪声效果差的缺点,提出了基于最小均方(LMS)的时域相干累积新算法。计算机仿真结果表明,该算法具有良好的抑制高斯噪声的性能,对于低信噪比下信号的增强效果明显优于传统的自适应滤波算法。