基于最大似然估计的多目标定位

宽带高分辨雷达多目标定位问题一般是先进行精确时延估计，再进行源定位。本文提出了一种在频域运用最大似然估计进行目标位置反演的方法，归结为全局搜索--目标函数的极值。通过对仿真数据的处理，结果显示该方法可以准确的估计出多目标位置。     

基于文化算法的蜂窝网定位技术研究

利用TDOA测量参数的蜂窝网无线定位技术一直是人们研究的热点,其中存在的非线性优化问题一直是研究的难点.而文化算法作为一种新型的智能算法在解决非线性优化问题方面有其独特的优势.为此,提出一种将Chan算法与文化算法相结合的算法.当接收端在空间随机分布时,利用该算法解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题.仿真结果表明,该算法性能稳定;与传统算法以及其他智能算法相比,定位精度较高,收敛速度较快.     

非一致噪声下的多阵列直接定位算法

针对实际无源定位系统中多个阵列分散分布以及单个阵列各阵元之间差异造成的噪声功率分布不均匀导致直接定位(DPD)算法精度下降的问题,提出了一种非一致高斯白噪声场中的多阵列最大似然DPD(UN-ML-DPD)算法,并推导出该条件下的克拉美罗界。首先计算各阵列输出协方差矩阵;再将计算结果传到数据处理中心;然后由数据中心通过迭代的方式同时对目标位置与非一致噪声功率进行最大似然联合估计,以收敛后得到的结果作为目标位置精确估计值,从而减弱了非一致噪声对DPD算法的影响;最后在多目标条件下用交替投影法降低算法复杂度。较之传统算法,UN-ML-DPD算法能够提高多阵列在低信噪比下的定位精度。仿真结果表明:UN-ML-DPD算法在-15dB的低信噪比下估计误差小于15km,与DPD算法相比定位精度提高15%以上;能较为准确地估计各阵列噪声协方差矩阵,在标准噪声功率小于30 W时估计误差小于3.5 W;在高信噪比下定位精度能够逼近克拉美罗下界。     

鸽子运动意图的最大似然估计解码算法

神经信息解码是目前植入式脑机接口(brain-computer interface,BCI)神经信息处理研究中的难点和重点;解码效果的优劣以及解码算法的效率直接决定了脑机接口应用的有效性和实用性。为了解码十字迷宫内鸽子运动转向信息,利用高斯分布模型对神经元锋电位发放率的概率密度函数进行建模;并结合最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)算法对鸽子的转向意图进行了预测;并将其结果与(support vector machine,SVM)法和群矢量(population vector,PV)法进行了比较。结果表明,MLE算法能够有效地解码鸽子的运动意图,解码正确率显著高于SVM法和PV法。这一结果也为进一步分析鸽子运动意图神经信息处理机制奠定了基础。     

基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计

给出了一种基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计方法，分析了算法的剩余误差能量随迭代次数增加的变化情况，对饱和MIMO系统和欠饱和MIMO系统，分别采用Kalman自适应MIMO信道估计方法和最大似然信道估计方法，进行了数值仿真和对比。从对比的结果来看，文中给出的Kalman自适应信道估计具有和最大似然信道估计相近的性能，而在饱和系统中，Kalman估计算法性能要略好一些。     

圆周阵被动定位和跟踪方法的研究

本文介绍了一种采用圆周阵对目标声源进行被动定位和跟踪的方法。与线阵不同，圆周阵可对目标进行全方位跟踪，且测距精度不受目标方位变化的影响。文中给出了圆周阵的测距、测向公式，并从理论上分析了测距性能，计算机仿真结果验证了理论分析的正确性。     

MIMO系统中基于训练序列的半盲估计

在无线的MIMO(Multiple-input Multiple-output)通信系统中,应用半盲信道估计能提高系统带宽效率,降低计算复杂度.本文在分析比较了频率选择性MIMO信道下,基于训练序列的确定性最大似然估计和高斯最大似然估计两种半盲估计算法的基础上,给出了两种算法的Cramer-Rao Bound(CRB),得出了仿真结果,并将其与相应的CRB进行了比较.     

基于MLE和MSE的主用户活动检测与跟踪算法研究

针对移动认知Ad hoc无线网络提出一种分布式主用户活动估计与跟踪算法.在主用户覆盖范围的移动认知用户通过检测获得主用户ON/OFF周期样本,然后使用最大似然估计来计算ON/OFF平均周期,在离开主用户覆盖区域时广播检测到的信息.认知用户使用均方误差来停止精细检测,利用均方误差的变化来重新启动精细检测以便跟踪主用户活动的变化.仿真结果表明,提出的算法能够快速有效地检测并跟踪主用户的活动.     

基于信号强度的最大似然振幅估计迭代算法

为避免频率和相位估计所带来的误差,研究只根据接收到的信号幅值即信号强度就可以进行振幅估计的算法。针对已知噪声方差的情况,采用最大似然原理推导出含振幅估计的等式,提出了两种迭代算法,并对其平均迭代次数及计算复杂度进行了比较。仿真试验结果显示,两种迭代算法性能几乎相同且均优于传统振幅估计算法,其中牛顿迭代法计算复杂度略高,但其平均迭代次数小于阶梯迭代法,尤其是在低信噪比下。由此可见,基于信号强度的最大似然振幅估计牛顿迭代法优于其他振幅估计算法。     

一种自适应门限控制方案的研究

描述了一种对于包获取的自适应门限控制方案，该方案根据噪声电平的最大似然估计自适应的设置判决门限，并对其性能进行了分析。通过和其它的包获取的门限控制方案的对比，说明了该方案的优越性。     

AVS-M中基于全零块检测的运动估计快速算法

AVS-M标准是中国最近自主制订的数字音视频编码系列标准(AVS)中的第七部分:移动视频编码标准.根据AVS-M视频编码标准的新特点,对其中的全零块检测阈值进行了推导,提出了一种基于全零块检测的运动搜索提前终止准则.针对AVS-M的多编码模式,进一步将全零块检测用于AVS-M中多种编码模式的选择,有效地提高了运动估计的效率.实验结果表明,该方法在保持AVS-M编码器编码性能的同时,可显著提高编码器的编码速度.     

基于全零块的快速运动估计算法

为了降低视频编码器的计算量,提出一种基于全零块的快速运动估计算法.该算法采用改进的逐次消除算法消除搜索过程中的无效匹配点,同时得到运动补偿预测残差块每个子块的直流系数,根据得到的直流系数和变换系数的分布模型推导出全零块的判断阈值.该算法不但能够加快运动估计的速度,而且还能降低离散余弦变换、量化、反量化和反离散余弦变换等的计算量,从整体上加快编码器的速度.实验结果表明:与已有快速运动估计算法相比,该算法编码时间最大可节约31 %,而率失真性能基本无损失.     

一种用于移动可视电话编码的运动估计快速搜索算法

针对移动通信系统中实时视频通信的特点,提出了一种适用于可视电话和视频会议的视频压缩编码运动估计算法.利用当前块的3种预测矢量判断当前块运动矢量的类型,根据当前块运动矢量类型和移动可视电话视频对象运动的特点采用不同的搜索策略进行运动估计.通过对4种不同类型的视频序列进行测试,其测试结果表明,该算法在保证图像主客观质量的前...     

一种快速的块匹配运动估计新算法

视频编码是一个复杂的过程,包括了空间,时间和统计数据缩减技术的结合.这些技术中运动估计在帧间冗余信息中起着至关重要的作用.因此,寻找最有效的运动估计算法仍然是一项重要的研究课题.在此,为了提高视频编码效率,提出一种新菱形搜索(NDS)的算法. NDS算法适用于开始搜索步骤为十字搜索模式(CSP)并且交叉用大菱形搜索模式(LDSP)和小菱形搜索模式(SDSP),以避免发生局部最优问题.实验结果表明,该NDS算法相对于菱形搜索算法在搜索速度和搜索精度上有显著提高. NDS算法在压缩精度上非常接近于全搜索算法,但是搜索速度是全搜索算法的18.51倍.与DS算法相比,NDS的算法可以实现超过125%倍的速度.     

A new adaptive fast motion estimation algorithm based on local motion similarity degree (LMSD)

In the motion vector field adaptive search technique (MVFAST) and the predictive motion vector field adaptive search technique (PMVFAST), the size of the largest motion vector from the three adjacent blocks (left, top, top-right) is compared with the threshold to select different search scheme. But a suitable search center and search pattern will not be selected in the adaptive search technique when the adjacent motion vectors are not coherent in local region. This paper presents an efficient adaptive search algorithm. The motion vector variation degree (MVVD) is considered a reasonable factor for adaptive search selection. By the relationship between local motion similarity degree (LMSD) and the variation degree of motion vector (MVVD), the motion vectors are classified as three categories according to corresponding LMSD; then different proposed search schemes are adopted for motion estimation. The experimental results show that the proposed algorithm has a significant computational speedup compared with MVFAST and PMVFAST algorithms, and offers a similar, even better performance.     

基于图像金字塔分解的快速全局运动估计

文章提出了一种基于图像金字塔分解的快速全局运动估计算法.为了提高计算速度与准确性,采用了3层金字塔进行多分辨率计算.在金字塔第3层图像中,进行宏块预判,去除不可靠宏块,通过块匹配算法粗略地求出摄像机运动参数,并将运动参数映射到金字塔第2层.在金字塔的前2层图像中,将宏块预判与基于块的外点去除算法相结合,去除不可靠宏块,...     

一种改进的KAZE特征检测算法

特征点检测算法是图像匹配的基础,在机器视觉、飞机导航、图像拼接、三维重建等领域中得到了广泛的应用.其中基于非线性扩散的KAZE特征检测算法鲁棒性强、匹配率高,但实时性明显低于其他算法.针对以上问题,提出一种简单有效的改进KAZE算法.该算法通过改进特征点搜索策略、利用圆改进M-SURF特征向量描述方法并降维、引入余弦相似性度量等步骤来提高算法实时性.实验结果表明:改进后的KAZE算法在保证原算法鲁棒性、匹配率的基础上,减少了运行时间,增强了算法的实时性.     

基于区域特征的快速人脸检测法

提出一种新的基于区域特征的快速人脸检测方案,相比传统马赛克方法明显改进：重新设计了基于器官的人脸分块策略,使规则制订直观可信;采用块形状自适应技术以提高对不同脸形的适应性,改善了检测算法的适用范围;引入有效的粗检测和层次化局部搜索技术,大大提高了检测速度。仿真表明,这种方法对人脸数目、尺寸、脸形、光照、背景复杂性无限制,适用于不同质量尤其是恶劣质量的图像。     

基于运动估计优化的HS光流算法研究

HS(HornSchunck)光流算法检测运动物体信息的计算量较大,不能检测到平滑区域的光流信息,并且在复杂环境下容易受到噪声影响.本文提出了一种基于运动估计的优化HS光流算法.该算法通过检测图像中的HARRIS角点,结合基于宏块的运动估计算法确定感兴趣区域,并将此感兴趣区域作为HS计算的初始运动向量,以得到光流信息.最后进行滤波去除背景噪声.试验结果表明,该算法不仅提高了计算速度,避免了背景噪声的干扰,提高了HS的鲁棒性,也解决了HS算法对平滑部分光流信息的无法检测问题.     

新的低码率视频编码快速半像素搜索算法

运动搜索一直是混合视频编码方案中最占编码时间的模块。典型的运动搜索由整像素搜索和半像素搜索组成。随着整像素搜索算法的不断改进 ,被普遍使用的半像素全搜索方法在整个运动搜索中所占运算量已经不容忽视。为了加速半像素搜索 ,提出了一种基于抛物面预测的半像素快速搜索算法。实验结果表明该算法能显著地提高半像素搜索速度 ,并且不会对编码效率和图像质量产生明显的影响。在QCIF格式下采用 H.2 6 3编码器时实际节省运算量约为5 7%。该算法的预测过程简单 ,易于实现 ,能够方便地集成到现有的编码系统中