二维稀疏采样下的双通道SAR地面运动目标检测方法

多通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)地面运动目标检测系统具有良好的主瓣杂波抑制能力,但是其采样数据量过大的问题给数据存储与传输系统带来沉重负担。针对该问题,提出一种二维稀疏采样下的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先在距离和方位两维域进行随机稀疏采样,然后利用压缩感知技术对双通道的SAR回波数据进行联合处理,构造变换矩阵将目标能量支撑区从所有场景散射点的能量支撑区中进行分离,采用基于加权的最小l₁范数优化模型进行杂波抑制与运动目标成像。所提算法能够有效降低原始数据量,在杂波散射点的空间分布稀疏性较差的情况下,仍可以较好地检测地面运动目标。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于正则信道求逆预编码的MIMO功率分配方案研究

提出一种多用户MIMO系统中基于正则信道求逆预编码并具有QoS保障的功率分配方案:结合信道状态信息和用户QoS需求,分析得出约束条件的可行性判断依据;利用连续几何规划算法将非凸优化问题近似为凸优化问题,并辅以内点法求解最优功率分配方案;最终综合得出一套基于滑动窗口机制的功率分配框架。仿真结果表明,与现有算法相比,该方案能在有效保障用户最小速率和时延需求的基础上,显著提高系统可达速率。     

一种改进的H.264/AVC空时编码方案及仿真实现

传统H.264无线视频传输系统误码率较高并且重建图像质量差,针对此问题提出一种改进方案。传输系统采用H.264编码器和多输入多输出(MIMO:Multiple-input Multiple-output)系统级联的模型:基于不等差错保护思想,在信源端依照优先级顺序将H.264码流分为两部分,利用空时预编码技术的分集优势提升高优先级码流的传输可靠性,同时不改变低优先级码流的误码率,提高了无线传输系统整体性能。仿真结果表明:与传统方案相比,改进方案可以在不提高总发送功率的前提下获得较好的重建图像质量,在低信噪比时,重建图像的平均峰值信噪比可提升近7dB,且检测复杂度适中。     

基于相位编码波形捷变和CFAR技术的抗同频干扰

同频干扰具有压制干扰和欺骗干扰的特点,是一种较难对抗的雷达干扰方式,而灵活的波形设计是抗同频干扰的一种新途径.本文对同频干扰的机理和信号特性进行了分析和总结,而后研究了两级相位编码信号变波形脉压失配后输出信号的特点.在此基础上提出了利用相位编码变波形联合恒虚警(constant false-alarm rate,CFA...     

双策略高效视频编码帧间模式快速决策算法

为了减少编码复杂度,提出针对编码单元(CU)级和预测单元(PU)级的帧间快速算法.首先,利用当前编码块的3个空间邻近已编码块的深度信息,提前跳过某些CU的编码模式的检测.其次,利用当前编码块执行完Inter_2N×2N模式后,得出的残差块的纹理信息跳过某些PU的编码模式检测.实验结果表明:文中算法可以节省45.03%的编码时间;BD-BR(bjøntegaard delta bit rate)造成1.49%的损失;算法能够很大程度节省编码时间;引入的率失真性能损失忽略不计.     

非局部相似和双边滤波的图像超分重建

为了提高重建图像的分辨率,提出一种改进的稀疏表示超分重建算法.在稀疏编码阶段,引入非局部相似正则化以改进稀疏编码目标函数,并通过非局部相似正则化获得图像非局部冗余,以保持图像边缘信息.为了进一步恢复图像的边缘细节信息,提出一种基于改进双边滤波的全局误差补偿模型,以实现重建图像的误差补偿.实验结果表明:与Bicubic,L1SR,SISR,ANR,NE+LS,NE+NNLS,NE+LLE和A+(16 atoms)等算法相比,无论在主观视觉效果,还是在峰值信噪比和结构相似性指标上,所提算法都有显著的提高.     

基于正弦图分区修复的稀疏角度CT重建算法

针对稀疏投影CT重建图像中的条形伪影问题,提出一种稀疏表示与低秩矩阵填充相结合的正弦图分区修复方法.首先,将正弦图子块依据灰度熵大小分为两类;然后,采用字典学习算法修复边界区域的正弦图子块,为了保留正弦图的内部结构,设计一种联合修复模型用于内部子块的修复,将正弦图的低秩特性融入稀疏表示模型中,以便引入非局部信息;最后,组成完整的正弦图并经滤波反投影(FBP)重建获得最终图像.实验结果表明,与经典算法相比,该算法在投影域与图像域皆有较优表现,能够较好地修复正弦图的结构,明显改善稀疏重建图像中的条形伪影及结构模糊问题.     

稀疏信息处理中的迭代分式阈值算法

在稀疏信息处理中, l₀范数优化问题通常转化为l₁范数优化问题来求解。 但l₁ 范数优化问题存在一些不足。 为寻找一种更有效的求稀疏解的算法, 首先构造一个新的收缩算子, 其次证明该收缩算子是某非凸函数的邻近算子。 然后用该非凸函数替代l₀-范数, 对新的优化问题用向前-向后分裂方法得到对应的迭代阈值算法-迭代分式阈值算法(IFTA)。 仿真实验表明该算法(IFTA)在稀疏信号重构和高维变量选择中均有良好的表现。     

联合自编码任务的多机制融合复述生成模型

基于神经网络编码–解码框架的复述生成模型存在两方面的问题: 1) 生成的复述句中存在实体词不准确、未登录词和词汇重复生成; 2) 复述平行语料的有限规模限制了编码器的语义学习能力。针对第一个问题, 本文提出在解码过程中融合注意力机制、复制机制和覆盖机制的多机制复述生成模型, 利用复制机制从原句复制词语来解决实体词和未登录词生成问题; 利用覆盖机制建模学习注意力机制历史决策信息来规避词汇重复生成。针对第二个问题, 基于多任务学习框架, 提出在复述生成任务中联合自编码任务, 两个任务共享一个编码器, 同时利用平行复述语料和原句子数据, 共同增强复述生成编码器的语义学习能力。在Quora复述数据集上的实验结果表明, 提出的联合自编码的多机制融合复述生成模型有效地解决了复述生成的问题, 并提高了复述句的生成质量。     

最小游程切换点标记编码压缩方法

针对集成电路所需测试数据量庞大、测试成本过高的问题,该文提出了最小游程切换点标记编码压缩方法,将原始测试数据压缩,达到减少测试成本的目的。该方法将测试集按若干向量分组编码,利用组内向量游程切换范围的重叠关系合并游程切换点,可以将组内所有测试向量的游程位置用一个向量表示出来,突破了传统编码压缩要用编码字后缀表示游程长度的限制,相较于传统编码压缩,极大地缩短了编码字。该方法解压规则简单,硬件开销小, ISCAS 89标准电路实验结果表明:该方案压缩效果优于其他几类编码压缩方案,可为测试数据量过大提供有效解决方法。