基于低秩交叉重构的领域自适应算法

为了解决现有领域在自适应方法中忽略了整个数据域内部结构的信息和源域与目标域之间的差异问题,提出了一种新的基于低秩交叉重构的领域自适应方法.通过对源域和目标域的交叉重构来构造新的源域与目标域,使得同类数据相互交织,缩短了同类数据之间的距离; 通过对重构矩阵施加低秩约束,将2个域的同类数据对齐,以此来充分挖掘源域和目标域同类数据之间的内在结构信息,并利用该结构信息来学习分类器,从而取得更好的跨域识别效果.在5个公开数据集上的实验结果表明:该方法具有较高的跨域识别准确率.     

动态迟滞非线性自适应补偿控制方法

针对典型的动态迟滞特征模型,提出了一种新型的迟滞补偿控制方法.通过乘以一个斜率转换因子, 将具有近似线性特性的理想迟滞模型转化成实际的期望输出模型.采用自适应滑模控制原理求取迟滞补偿控制量,以保证实际的迟滞特性能够达到期望的线性输出特性.仿真实验结果表明,该自适应滑模迟滞补偿方法能够有效地补偿动态迟滞特性.     

基于LMD近似熵和SVM的自适应重合闸方法

自适应重合闸的功能是快速、准确地辨识故障性质及捕捉电弧熄灭时刻.在分析瞬时性故障和永久性故障断路器跳闸后的端电压波形复杂性的基础上,提出了局部均值分解(LMD)、近似熵和线性支持向量机(SVM)相结合的自适应重合闸整体实现方案.利用LMD分解故障信号得到若干个PF分量,选取前3个PF分量算出其近似熵值构成三维特征向量,将三维特征向量作为SVM的输入量来区分故障性质和捕捉电弧熄灭时刻.线路故障仿真结果表明,该方案可智能识别故障性质和捕捉电弧熄灭时刻且具有一定的抗噪能力.     

IMM迭代无迹Kalman粒子滤波目标跟踪算法

针对传统交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法跟踪机动式再入目标精度差和实时性不高的问题,提出一种交互式多模型迭代无迹Kalman粒子滤波算法.该算法在多模型滤波过程中采用改进的粒子滤波算法,通过迭代无迹Kalman滤波融入最新观测信息,进而生成粒子滤波的重要性密度分布,从而提高采样质量,改善滤波算法性能.仿真结果表明,提出的算法相对于交互式多模型粒子滤波算法具有更好的跟踪效果.该算法对提高跟踪机动式再入目标的精度与实时能力具有一定的理论意义.     

塔康脉冲峰值滑动窗检测与方位包络拟合方法

针对在低信噪比情况下塔康(tactical air navigation,TACAN)峰值检测误差大、脉冲形变和易丢失等问题,提出了滑动窗方法检测塔康钟形脉冲峰值.设计了与塔康钟形脉冲匹配的滑动窗,通过多次滑动比较窗中离散点与首尾点幅值来判断脉冲到达时刻,累加离散点做归一化估计峰值,采用最小二乘算法拟合周期内各峰值点估计包络,剔除偏差包络分布较大值并重新拟合提高角度测量精度.仿真结果表明,所提方法在低信噪比情况下,能有效检测峰值和估计方位信息,估计误差小于0.5.,满足塔康系统方位误差小于2°的要求.     

激光散斑引起的波前探测误差及误差消除研究

激光具有较高的能量且单色性较好,因此被广为应用在弱光波前探测系统中。但激光的强相干性产生的像面散斑会造成CCD面阵上的光强无规律分布,导致波前重构质心算法的错误,进而降低波前像差探测的精度。分析了激光散斑降低波前探测精度的原因,并尝试用旋转散射体、多模光纤耦合及随机位相板等多种组合方法消除激光散斑,提升波前探测精度。评估几种方法对光强、光均匀性及消除散斑的效果进行对比分析、优化设计激光为光源的波前探测消散斑系统。最后利用随机位相板与多模光纤耦合的方法有效消除激光散斑,并进行消散斑前后的波前探测。该消散斑系统可有效消除激光散斑并提升波前探测精度,大幅提升了激光光源在自适应光学领域的应用性。     

基于压缩感知的自适应匹配追踪算法优化

针对基于压缩感知的稀疏自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法运行效率低的问题,给出了一种优化的自适应匹配追踪(modified adaptive matching pursuit,MAMP)算法.该算法在支撑集选择过程中对稀疏度进行了初步估计,并优化了迭代停止的条件.实验表明,该算法相比于SAMP有更快的收敛速度,并且实现更优的重建效果.     

基于尺度空间粒子滤波器的多参考#br# 直方图目标跟踪算法

在基于直方图的序列图像目标跟踪算法中,目标的直方图通常都是在跟踪初始化时从目标所在的区域获得,然而单个直方图难以适应跟踪全过程中目标的各种变化。针对事先已知目标几种典型外观的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波器的多直方图尺度空间跟踪算法。利用多个典型直方图的线性加权来表示目标的直方图,根据目标的当前区域估计加权系数,生成下一帧的目标概率分布图,在目标概率分布图上运用尺度空间粒子滤波器,来估计多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,从而实现目标的定位。通过在真实序列上与现有算法的对比,表明了此算法不仅可以适应目标的色彩和明暗变化,而且能更准确地描述目标的大小,显著提高跟踪的精度。     

H.264视频流自适应多纹理方向错误隐藏方案研究

H.264标准的错误隐藏算法对于纹理信息复杂的错误宏块,视频图像恢复后的平滑性较差。针对H.264标准算法存在的不足,提出了一种自适应的视频流多纹理方向错误隐藏方案,采用两个阈值设定策略自适应的设定Sobel边缘检测算法的阈值,通过改进的Sobel算法,检测出错误宏块的相邻块可能边缘方向,同时结合边缘像素差值成本函数自适应的确定错误数据块中每个像素点的插值方向,并根据其插值方向进行方向插值来恢复。JM8.6仿真结果表明,与标准算法相比,其隐藏效果在主观视觉判断和客观数值计算上都有一定的提高。     

基于DSPWVD-TFPF的通信信号噪声消除算法研究

针对通信系统低信噪比情况下,通信质量下降,传统的时频峰值滤波算法(time frequency peak filter,TFPF)在低信噪比下会出现时频聚集性下降的情况,利用联合定向平滑Wigner-Ville分布实现瞬时频率估计.这种新的分布基于定向平滑Wigner-Ville分布(directionally smoothed pseudo-Wigner-Ville distributions,DSPWVD)和一系列不同方向上的DSPWVD逐点自适应权重.仿真实验说明,在低信噪比情况下,DSPWVD-TFPF算法相比传统的TFPF,能够更好的提高时频聚集性,降低误码率(Bit Error Ratio,BER).