一种高精度CCD测试系统的非均匀性校正方法

针对高精度光电耦合器件(CCD)测试系统中像素的非均匀性给测试结果带来较大误差的问题,根据引起图像像素非均匀性噪声的特性,建立了对应的图像模型.采用自适应阈值分割算法将图像二值化分离出有效使用像素,并提出了一种采用两点线性方法对非均匀性像素进行校正的算法.仿真实验采用高速面阵CCD采集由激光器发射的圆形光斑图像,并通过计算图像光斑的中心坐标进行了验证.结果表明,该算法能够将图像的复杂背景与光斑分离,可校正其像素的非均匀性,稳定光斑的像素灰度值.在相同条件下连续采集图像,图像光斑的中心坐标稳定.     

Locomotion behavior and dynamics of geckos freely moving on the ceiling

To understand the mechanical interactions when geckos move on ceiling and to obtain an inspiration on the controlling strategy of gecko-like robot, we measured the ceiling reaction force (CRF) of freely moving geckos on ceiling substrate by a 3-dimensional force measuring array and simultaneously recorded the locomotion behaviors by a high speed camera. CRF and the preload force (F_P) generated by the geckos were obtained and the functions and the differences between forces generated by fore- and hind- feet were discussed. The results showed that the speed of gecko moving on the ceiling was 0.17–0.48 m/s, all of the fore- and hind-legs pulled toward the body center. When geckos attached on the ceiling incipiently, the feet generated a very small incipient F_P and this fine F_P could bring about enough adhesive normal force and tangential force to make the gecko moving on ceiling safely .The F_P of the fore-feet is larger than that of the hind-feet. The lateral CRF of the fore-feet is almost the same as that of the hind-feet’s. The fore-aft CRF generated by the fore-feet directed to the motion direction and drove their locomotion, but the force generated by the hind-feet directed against the motion direction. The normal CRF of fore- and hind-feet accounted for 73.4% and 60.6% of the body weight respectively. Measurements show that the fore-aft CRF is obviously lager than the lateral and normal CRF and plays a major role in promoting the fore-feet, while the hind-feet of the main role are to provide a smooth movement. The results indicate that due to the differences of the locomotion function of each foot between different surfaces, the gecko can freely move on ceiling surfaces, which inspires the structure designing, gait planning and control developing for gecko-like robot.     

基于核典型相关分析的五元平面十字阵无源定位算法

基于五元平面十字阵的时差定位准确度和灵敏度都相对较高,在无源定位中具有广阔的应用前景。针对时差定位抗干扰性能差和噪声影响的问题,提出采用核典型相关分析盲源分离算法在辐射源信号先验信息未知的情况下分离天线阵接收的混合信号,然后将分离后的信号进行相关分析获得时差的估计,用以改进时差估计和定位性能。通过仿真实验,可以看到本文提出的基于核典型相关分析的时差定位方法能够取得更稳定、准确的结果,而且实现简单,能充分满足实际应用的要求。     

共形阵机载火控雷达杂波建模与杂波抑制

共形阵机载火控雷达较常规平面阵机载火控雷达有着更少的负载、更好的空气动力性能及更大的扫描范围等优点。对机头共形阵火控雷达的子阵划分、方向图特性、杂波建模和杂波抑制等问题进行了研究。首先,给出了机头共形阵天线的数学模型和几何结构,依据火控雷达动目标检测需求确定了该天线工作方式和子阵合成方式,并分析了机头共形阵的天线方向图特性;然后,结合共形阵阵面结构特点分析了机头共形阵的杂波谱分布特性;最后,利用空时自适应处理(space time adaptive processing, STAP)方法对共形阵机载火控雷达进行了杂波抑制处理,并通过仿真分析了STAP方法的杂波抑制性能。     

基于FFT的大型平面阵列方向图的综合方法

针对大型平面二维阵列,提出了一种快速的综合方法。首先根据单元激励初值,应用二维离散傅里叶逆变换(invert fast Fourier transform, IFFT)得出阵列方向图,然后与期望方向图比较,得出新的方向图,再应用二维快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)反算出新的单元激励。如此反复,直到方向图满足设计要求。该算法直接对大型平面二维阵列进行优化而不是针对一维线阵或小型阵列,而且天线单元数大于5 000。最后两个6 400（80×80）单元阵列的仿真结果表明该方法实用、高效。     

平面阵列下的二维角度和频率联合估计

在均匀面阵列结构基础上提出一种二维角度和频率联合估计新方法. 对阵列天线输出的信号进行建模分析,表明阵列接收信号具有平行因子四线性模型特征. 利用该模型低秩分解的唯一性条件,从分解得到的矩阵中联合估计出信源的参数. 该算法首先利用四线性交替最小二乘算法估计出方向矩阵和频率矩阵,然后利用频率矩阵的Vandermonde特征和方向矩阵的结构特点及最小二乘法计算频率和二维角度. 该方法无需谱峰搜索即可实现参数同时估计与配对,与现有的基于三线性分解的算法和ESPRIT算法相比具有更高的估计精度,而且在小样本数情况下也能较好地工作. 仿真结果验证了该方法的有效性.     

非均匀圆阵天线模型解模糊误差研究

基于干涉仪的立体基线法与传统测向解模糊方法相比,天线摆放方式更为灵活。针对这一优点,建立了非均匀圆阵天线阵列模型,给出了该模型理论测向误差的表达式。通过分析解算过程中影响测向误差的因素,提出了一种减小天线阵列实际测向误差的方法。为保证系统具有一定的解模糊能力,给出了该方法中天线孔径对系统解模糊频段的限制条件。基于建立的天线模型,通过Matlab仿真,验证了方法及理论分析的正确性,对合理选择天线盘孔径、减小测向系统的误差具有可行性。     

基于延时相关处理的ESPRIT算法

为了提高旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT)算法的分辨力和测角精度,充分利用非零延迟相关函数中信号入射角度的信息,提出了基于延时相关处理的ESPRIT算法。根据所有阵列间延时相关信息,构造新的阵列输出矩阵,并且得到新的协方差矩阵。对新的协方差矩阵进行特征值分解得到特征向量,通过将特征向量划分得到含有入射角度信息的子阵,最终求得信源的入射角度。仿真结果表明,该算法的分辨力和测角精度均优于原ESPRIT算法,并且在小角度间距情况下也有较好的分辨性能。     

基于FPGA的实时整数霍夫变换

为了解决霍夫变换计算量大、难以实时实现及峰值检测不准确的问题,提出一种适合在FPGA上实现的基于两阶段快速搜索算法的改进整数霍夫变换,并将其在FPGA中实现。首先,设计了一种基于该改进霍夫变换算法的流水线结构,能够在单个时钟周期内完成霍夫空间的参数计算和累加;接着,设定3个参数阈值,以寻找霍夫子空间中的局部极值;最后,确定全局极值,实现直线参数的提取。采用实际图像在FPGA中进行实验验证,结果表明提出的算法占用硬件资源较少,其准确率达到93%以上。     

基于DOA估计算法的多用户检测新方法

提出一种利用天线阵列的多用户检测方法.新方法假设各个信号源的训练序列互相正交,并且各信号源都是幅度为1的恒模信号.结合无空间模糊性的T型阵列,新方法能快速、精确地估计波达方向矩阵,进而检测多个用户的信息,利用Matlab对算法进行了仿真实验,并给出了新方法的误码率性能.