频谱包络滤波器及其应用

针对图像处理中的保边平滑问题,提出了一种新的保边平滑滤波器.滤波器通过分析自然图像的频谱特性以及背景噪声在图像频谱中的分布规律,将图像频谱分为对重构图像边缘起重要作用的能量聚集区和背景噪声区.先用傅里叶变换计算输入图像的频谱,滤波时的滤波器通过模拟自然图像的频谱包络来修正该频谱,这样在保留能量聚集区中的频率的同时抑制背景噪声区中的频率,使得滤波后的图像仍然具有原始图像频谱的显著特征,而修正后的频谱经过傅里叶逆变换可以重构图像.实验结果表明,所提滤波器在平滑背景噪声的同时,能够更好地保护原始图像的边缘信息,保边性能优于传统高斯滤波器,滤波结果的视觉效果也明显优于均值漂移滤波器.     

基于瑞利熵的多无源传感器数据关联

多维分配模型在构造关联代价函数时,直接利用极大似然估计值代替目标的真实位置信息,未考虑极大似然估计所引入的随机误差。针对此问题,提出一种基于瑞利熵的多无源传感器数据关联算法。该算法利用瑞利熵度量量测后验概率密度函数与伪量测概率密度函数之间的差异,构造关联代价函数。仿真实验结果表明:该算法有效地提高了关联正确率,具有较好的关联性能。     

用ispLSI实现一个四位二进制计数器

ｉｓｐＬＳＩ是Ｌａｔｔｉｃｅ公司生产的一种ＰＬＤ器件，它的优点是不需要编辑器可以直接在系统上编程。本文对ｉｓｐＬＳＩ的开发系统ＰＤＳ的ｉｓｐＬＳＩ器件内部结构进行了分析，说明如何使用ＰＤＳ软件来设计器件，并用ｉｓｐＬＳＩ实现一个四位二进制的计数器。     

基于信息增量的多被动传感器资源分配算法

针对多被动传感器多目标跟踪中的传感器资源分配问题进行研究。讨论了多被动传感器跟踪误差的克拉美-罗下限,在此基础上分析了多被动传感器系统跟踪误差的几何分布。为解决多目标跟踪中的传感器资源分配问题,通过先验信息熵与后验信息熵之间的差值获得信息增量;在此基础上针对多被动传感器系统的特点构建最优化分配模型,将被动传感器组合在不同时刻动态地分配给不同目标。仿真实验表明,与不考虑资源分配的固定跟踪模式相比,该方法能够高效合理地利用有限资源,并且使多被动传感器多目标跟踪系统的整体跟踪性能得到提高。