基于SVM的跳帧转码快速帧间编码算法

为降低H.264跳帧转码运算复杂度,在帧间模式选择中引入支持向量机(support vector machine, SVM)技术,提出一种SKIP模式提前判决算法,具体讨论了关键的特征向量与核函数的选择方法。同时,利用宏块时域相关性缩减预测模式数量,实现率失真优化提前终止。其次,通过定义宏块运动程度参数,针对不同运动程度的视频序列自适应地选择运动矢量合成算法和运动搜索策略,有效减少在已获得最佳运动矢量后仍进行运动搜索的运算冗余。实验证明,此算法极大降低了算法复杂度（平均84%）的同时保证了较高的视频质量,与现有算法相比,具有更强的鲁棒性和更广泛的适用性。     

基于门限自适应的H.264帧间模式快速选择算法

针对H.264/AVC运用基于率失真优化的全计算模式决策,引入巨大的计算复杂度,提出一种基于门限自适应的帧间宏块模式快速选择算法。该算法利用视频序列图像帧间时空域相关性,并运用动态门限来提高判决准确度。实验仿真表明,该算法在无明显降低编码质量的情况下,提高了编码速度,平均缩短编码时间89.94%。     

FVEA-H：一种用于H．264的快速视频加密算法

视频加密技术被广泛地应用于多媒体系统中.由于要求加密速度快,以往的H.264算法通常选择编码效率高的关键数据进行加密,其安全性、压缩比和加密复杂度互为矛盾,难以满足商业应用的需求.为此,提出了一种新的H.264快速视频加密算法(FVEA-H),该算法(1)在基于上下文的自适应变长编码(CAVLC)中加密残差数据中的拖尾系数;(2)在指数哥伦布(Exp-Golomb)编码中扰乱帧内预测模式、帧间分块模式以及运动矢量差(MVD)符号位等.实验结果表明,该算法在不影响压缩比的条件下,可以取得比以往算法更好的加密安全性,而执行时间上却很快,为H.264的实时安全应用打下了基础.     

自适应最优块匹配视频稳像算法

传统的块匹配视频稳像算法不能完全去掉运动前景影响,在处理过程中需要预先设定判定相似度的阈值,容易造成计算误差,搜索算法搜索位置太多,加大了运算量。本算法首先对相邻两帧图像的匹配块进行x 和 y 方向独立的块搜索,自适应地确定最优匹配位置,然后根据每次搜索最优匹配位置剔除运动前景目标块,调整步长进行下一步搜索,直到搜索步长为零时停止,最后计算出相邻帧间的移动向量进行运动滤波,补偿抖动。处理结果显示本算法可以在视频大幅抖动,含有运动目标时和全局运动时进行准确稳像。     

基于率失真联合准则的快速帧内模式选择算法

H.264采用率失真优化(RDO)算法,通过计算所有预测组合模式的率失真代价来确定宏块的最优编码模式,其编码复杂度和计算量也明显增加。为了降低编码运算量提高模式选择速度,通过对帧内预测模式快速选择算法的研究,提出了一种基于码率和失真度联合准则的快速帧内模式选择算法,结合提前退出策略有效减少了候选预测模式的数量。实验结果表明:与H.264参考模型JM86相比,该算法使I帧的编码速度至少提高70%,输出码率的增加低于2%,峰值信噪比(PSNR)基本保持不变。     

基于运动矢量相对强度的时域错误掩盖算法

针对时域错误掩盖中运动矢量恢复存在偏差的问题,提出了一种依据运动矢量边界差值最小准则的运动矢量估算方法。同时,利用受损块与邻域块的运动空域相关性,提出了一种基于运动矢量相对强度的时域掩盖算法。对于受损块,评估其领域内运动矢量变化的相对强度,据此采用运动矢量边界差值最小法或拉格朗日插值法恢复其运动矢量。仿真结果表明,对不同视频序列或不同宏块丢失率,该算法所恢复的视频序列的PSNR值比传统算法提高了0.3 dB~3 dB;同时,解码的图像也获得了较好的主观视觉效果,具有更强的鲁棒性。     

基于整数小波变换的图像编码研究与仿真

对原始图像分块后，通过整数平方量化阈值编码与上下文相关的零树编码的有机结合，提出一种基于整数小波变换和整数平方量化阈值的上下文相关零树编码算法ISCZ（Integer Square threshold and Context-based Zerotree)。ISCZ算法不仅缩短了各量化阈值间的距离，增加了编码过程中零树的数量，而且充分挖掘了零树符号间的相关性，克服了基于提升框架的(5，3)等整数小波变换能量集中性差的缺点。实验结果说明，ISCZ算法对静态图像的压缩效果优于目前已有的小波压缩算法。     

运载火箭飞行状态图像箭上实时压缩技术研究

图像信息是火箭性能评估和故障分析的重要依据.提出了基于遥测信道获取飞行图像的系统方案并完成了箭上图像压缩器开发.设计了具有自适应Ⅰ帧强制插入机制的编码器结构,有效地解决了飞行异常场景突变时图像质量下降的问题.提出了结合绝对误差的自适应阈值全零块检测算法,提高了全零块检测率却不增加运算量;提出了基于全零块的快速模式匹配算法,有效降低了模式预测计算量.试验表明:提出的系统方案及开发的压缩器能利用现有遥测信道实时获取图像,提出的图像压缩算法使编码速度提高约30%-45%且图像质量基本不变(与JM13.2比),强制插入Ⅰ帧机制启动时未出现图像质量明显下降和丢帧问题.     

基于压缩域信息的运动区域检测

运动对象检测是智能视频监控的基础,现有的运动对象检测算法在实时性和检测精度方面仍有待提高,提出了一种利用压缩域的信息运动区域检测算法,首先利用压缩过程中产生的运动矢量信息去除摄像机的背景运动,然后利用宏块的DCT系数,宏块类型等信息去除虚假的运动块,最后使用了形态学的腐蚀与扩张处理以提高检测精度.测试结果表明,本文算法速度快、能够准确检测出运动区域.     

一种有效的自适应边信息帧内插算法

分布式视频编码是一种新的编码结构,它主要是在解码端利用信源的统计特性获得有效的压缩.在分布式视频编码中,边信息质量对整个系统编码效率的提高起着至关重要的作用.在研究了现有边信息构造方法基础上,提出了一种有效的自适应边信息帧内插方法.利用相邻关键帧与当前帧的时间相关性,按一定的准则计算相应的帧间和块同的时间相关系数,然后根据时间相关性不同采用不同加权系数的运动补偿帧内插算法提高边信息的质量.实验结果表明在几乎不增加编码器负担的情况下重建边信息的质量平均提高了2.47dB.     

基于IP-ACO算法的航天器测控资源调度技术

采用多目标蚁群优化算法对航天器测控资源调度问题进行研究。在分析中低轨道航天器测控特点的基础上,综合考虑包括测控时间窗口约束和设备切换时间约束在内的多类复杂约束条件,建立多目标航天器测控资源调度模型。在Pareto蚁群优化算法的基础上,引入蚁群社会中的分工协作思想并构建测控任务时间约束有向图,设计基于任务选择期望的状态转移规则和基于自适应网格技术的权重更新策略,从而提高算法求解性能。仿真实验结果表明该方法能有效解决多目标航天器测控资源调度问题。     

角闪烁噪声下的集中式MIMO雷达自适应资源分配算法

为解决角闪烁噪声下集中式多输入多输出(multi-input and multi-output,MIMO)雷达的资源优化分配问题,设计了一种面向多目标跟踪任务的自适应资源分配算法.首先采用平方根容积粒子滤波(square-root cubature particle filter,SCPF)算法对各目标状态进行估计,并...     

基于模糊测度的多特征融合鲁棒粒子滤波跟踪

针对基于单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法易受光照变化、部分遮挡及相似干扰物的影响,而利用多特征融合的粒子滤波方法存在各特征权值、跟踪模板及窗口大小自适应选取问题,提出了一种基于模糊测度的多特征融合鲁棒粒子滤波跟踪算法。采用颜色及边缘方向直方图来描述目标量测模型,通过分别计算这两类特征在候选目标与参考目标之间的Bhattacharyya距离来确定其各自特征的模糊测度,通过查取模糊规则表来自适应地确定两类特征的权重;将连续帧的多特征联合模板更新机制用于对初始目标模板的更新;针对目标发生尺度变化造成跟踪窗口难以自适应的问题,通过引入粒子离散度实现了跟踪窗尺寸的自适应调整。实验结果表明:所提出的跟踪算法位置平均误差小于8个像素,相比于传统方法可以有效克服光照、部分遮挡以及相似目标干扰等影响,具有较高的跟踪精度及较强的鲁棒性。     

基于同伦稀疏STAP的低空风切变风速估计

在机载气象雷达前视阵下,由于杂波的距离依赖性导致独立同分布(independent identically distributed, IID)训练样本严重不足,传统的空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)算法性能下降,风场速度估计不准。针对此问题,提出一种基于同伦稀疏STAP的低空风切变风速估计方法,该方法仅需少量IID训练样本就能够达到较好的风场速度估计效果。首先,利用同伦稀疏恢复算法估计杂波协方差矩阵,从而重构出高分辨率的杂波空时二维谱。然后,通过求解STAP处理器的最优权矢量自适应滤除杂波。最后,实现对风场风速的准确估计。仿真结果证明所提方法的有效性。     

动力学模型系统误差及其协方差阵的随机加权拟合法

在现有的基于移动窗口函数模型和随机模型系统误差自适应拟合方法的基础上,提出一种基于移动窗口动态导航模型系统误差的随机加权拟合法,在相同的窗口内给出了相应的状态预报向量协方差阵的随机加权拟合。由于动力学模型系统误差难以直接修正,采用修正状态估计误差向量及动力学模型误差向量的方法,实现对动力学模型系统误差的修正,然后利用修正后的动力学模型及相应的协方差阵进行导航滤波计算,有效地抑制动力学模型系统系统误差的影响,提高导航解算的精度。仿真结果证明,采用随机加权拟合后的算法精度优于未进行拟合的卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波算法。     

局部均匀环境中自适应极化与波形优化检测

研究了一种局部均匀环境中的自适应优化检测算法。首先提出了两种波形设计方案;然后基于自适应子空间检测器提出自适应极化分集与波形设计联合优化检测算法,该算法首先将优化检测问题转化为多参数的联合优化问题;进而应用田口优化算法解决该优化问题。仿真实验证明,在局部均匀环境中提出算法相比其他算法检测性能获得了极大改善;重要的是,由于引入高效的田口优化算法,提出算法的效率得以极大提高。     

C4ISR系统指挥控制关系适应性演化模型和方法研究

研究了C⁴ISR系统结构中指挥控制关系的适应性演化问题。构建了C⁴ISR系统结构中的指挥控制关系模型,在对指挥控制关系适应性演化过程分析和描述的基础上,设计了演化过程中的指挥控制关系的结构变化代价和性能代价,并以最小化总的演化代价为目标函数构建了指挥控制关系适应性演化问题的数学模型。提出了基于n-Best策略层级聚类方法和遗传算法(genetic algorithm, GA)的问题模型求解思路。n-Best策略层级聚类方法用来获取每个任务阶段可行的指挥控制关系集合,而GA用来搜索最优的演化路径。最后通过某一仿真算例验证了求解方法的可行性、稳定性。     

基于DPCA、ATI和MUSIC的动目标检测方法

针对SAR(合成孔径雷达)动目标检测,提出一种DPCA(中心相位偏置天线)、ATI(沿迹干涉)和MUSIC(多信号分类)相结合的三孔径动目标检测方法。该方法首先采用DPCA技术消除杂波干扰、检测运动目标,然后用ATI和MUSIC方法确定目标的位置和速度。理论分析和计算机仿真表明,该方法是有效的,不仅能够检测运动目标,而且能够精确估计其运动参数。     

数据丢包的参数不确定下无人机滚动时域估计

针对网络中通信链路中断及系统参数不确定现象,研究了数据包丢失的参数不确定无人机系统状态估计问题,基于滚动时域估计理论和随机最小二乘理论,提出了一种分布式滚动时域估计算法。对于数据包丢失和参数不确定问题,采用已知概率的马尔可夫序列和系统矩阵扰动噪声进行建模。仿真结果表明,该算法的估计效果优于一种新的卡尔曼滤波算法。最后,研究分析了系统压缩量、数据包接收概率和时窗长度对所提算法估计性能的影响。在系统不确定性和丢包概率未知的情况下,适当增加时窗长度可以提高算法估计性能。