基于改进SAMP的频率捷变和PRI抖动雷达群目标检测

针对群目标场景下目标个数未知和网格失配影响稀疏重构效果的问题,提出一种改进的稀疏度自适应匹配追踪（sparsity adaptive matching pursuit,SAMP）算法用于频率捷变和脉冲重复间隔（pulse repetition interval,PRI）抖动雷达的动目标检测.改进算法回溯阶段的原子选择策略,通过正则化挑选出能量相近的原子进行网格失配矫正,可以有效减小重构误差、抑制重构伪峰.根据重构信号的功率变化率自适应扩展支撑集长度（群目标个数估值）,减少算法在同一步长的搜索时间.仿真结果表明,相比于SAMP算法和传统的群目标检测算法,本文改进的算法在提升重构效果的同时也能减小距离和速度测量误差.     

基于量子理论的信号处理研究进展

量子理论是20世纪物理学取得的重大进展之一。近年来,量子理论和信息科学相结合产生了量子通信、量子计算等交叉学科。本文从信号处理的角度出发,介绍基于量子理论的信号、图像处理研究进展。首先介绍了有关量子理论的基础知识,然后分别介绍了量子信号处理、量子神经网络及量子图像处理三个方面的内容,并简述了量子理论在信号处理领域的发展前景。     

基于图像统计特征的平移线性插值方法

针对平移线性插值算法存在的边缘锯齿问题,提出一种基于图像统计特征的平移线性插值方法.该方法利用图像插值前后边缘统计特征的相似性,从低分辨率图像中获取估算高分辨率图像边缘点所需的协方差矩阵和矢量,并对非边缘处图像进行平移线性内插,可以同时保持图像边缘的光滑性和非边缘处的细节特征.该方法无需迭代运算,计算量较小.实验结果表明,用该方法可获得高质量的高分辨率图像.     

一种近似稀疏信号的压缩传感重建方法

研究近似稀疏信号压缩传感数据的快速准确重建,提出一种基于分析模型的近似l0平滑函数重建方法ASL0.采用分析模型避免了合成模型的累计误差;引入近似l0范数使优化求解过程得以简化,保证了算法的快速实现.对一维分段平滑的合成信号进行了重建仿真,结果表明,采用ASL0重建信号质量好,算法复杂度低,适用于近似稀疏信号压缩感知数据的重建.     

一种改进的BP神经网络在遥感图像分类中的应用

反向传播神经网络能解决传统分类方法的不足,现已逐渐用于遥感图像的分类中,研究用种新的改进ＢＰ算法进行遥感图像分类。