自适应数字波束空域相干干扰抑制方法

在干扰相干背景下,接收信号协方差矩阵中信号空间的一些向量收敛到噪声空间中,仅利用二阶信息不能准确地得到干扰的方向信息,因而干扰抑制效果较差。为此,提出了一种自适应数字波束空域相干扰抑制方法。该方法是首先基于高阶累积量估计出广义方向矢量,然后根据最优均方逼近原则,结合切比雪夫加权系数形成波束,来抑制相干干扰。仿真结果表明,所提方法能够有效地抑制相干干扰。     

一种改进的collocation方法及其在动态定价问题中的应用

涉及多个状态变量的动态定价问题往往难以求解。基于此,引入多维插值与张量积,提出一种改进的collocation方法用于求解多状态变量的动态优化问题,并从理论上分析了改进后的collocation方法的收敛性。将改进的collocation方法应用于求解多个状态变量的动态经济问题。给出了改进后的collocation方法的实际运用,应用于解决有限记忆的动态定价问题。利用状态变量的切比雪夫格点与其估计值构造出时序的状态转移,并依据状态转移模拟最优价格路径。通过数值分析表明,改进后的collocation方法比线性二次逼近法更快的收敛于稳态。     

基于实值离散Gabor变换的线性时变系统表示与逼近

基于作者先前提出的快速实值离散Gabor变换,本文提出了一有效的算法用于线性时变系统表示与逼近。系统的核表示近年来由于在线性时变系统优化设计与分析中的适用性,而受到关注,但缺点是核表示法需要很多的表示参数。系统的核实际上可看作是一二维离散时间序列(类似于一二维图像矩阵),因此,利用离散Gabor变换在时频域中对信号的压缩作用,将核变换到联合时频域中,就可在一定的系统逼近误差下获得一组紧凑的系统表示系数。所提出的算法由于采用了快速的实值离散Gabor变换,比基于传统的复值离散Gabor变换算法更快、更易于软件或硬件的实现,在时频域中系统表示系数更紧凑。实验比较结果也显示了所提出算法的有效性。     

高速运动目标视频序列分层技术研究

视频序列分层技术是视频内容检索系统的关键部分 ,讨论了目标高速运动下的视频序列分层技术。采用高阶统计量、图像能量理论及块处理技术 ,快速拼接、重建视频序列中各镜头的背景 ,利用重建背景进行视频分层。实际视频序列的测试结果验证了该算法的有效性 ,层次分割的准确性 ,适用于实际高速运动视频序列的层次分割。     

光流计算中的时域微分估计误差分析与逐次逼近计算模型

光流计算是实现视频序列中运动补偿滤波和视频对象三维运动分析的基础,也是检测与跟踪可见光图像和红外图像中运动目标的重要前提.而目前各种光流计算方法大多是基于一阶时空梯度的技术,都没考虑时域微分估计误差对计算准确性的影响.分析了光流计算中产生时域微分估计误差的各种因素,提出了光流的逐次逼近计算模型.通过位移预补偿方式减小了时域微分估计中的不准确性,极大地提高了光流计算精度.理论分析和大量对比实验证明,光流的逐次逼近计算模型比通常的光流计算方法具有更高的准确性.     

基于小波域统计-共生矩阵的声纳图像识别

采用完全树式结构小波包分解方法提取了声纳图像的纹理特征。通过计算小波包系数的统计特征和共生矩阵,构造了一个基于小波包变换的统计—共生矩阵特征集。由于统计—共生矩阵作为图像纹理特征表示时,在保留图像统计特征的同时,引入了空间信息,所以识别性能明显优于单纯的统计量识别方法。最后设计了一种模糊纹理分类器,由于模糊判决分类器通过引入隶属度函数对特征进行模糊化,反映了各类纹理样本间由于随机噪声等畸变因素造成的抽取特征值存在的不确定性,从而提高了纹理分类器的鲁棒性。     

基于Tetrolet变换的图像稀疏逼近算法

针对现有大部分图像稀疏逼近算法通用性不强,仅对具有某类特征的图像具有最优逼近性能的问题,利用小波变换与Tetrolet变换各自的优点,提出了一种通用性强,不受图像特征限制的图像稀疏逼近算法。该算法分别利用小波变换与Tetrolet变换对图像的平滑区域与细节区域进行稀疏逼近,先提取平滑区域,对平滑区域进行修正,然后对修正后的平滑区域进行稀疏逼近。根据平滑区域稀疏逼近的结果分离出细节区域,实现对细节区域的稀疏逼近。对一系列典型图像进行仿真的结果表明,该算法通用性强,不受图像特征的限制,在同等条件下,图像重构质量比传统小波变换高约5.5 dB,比Tetrolet变换高约1.0 dB。     

结合Nystrm逼近的图半监督纹理图像分割

针对半监督学习算法在图像分割中的应用,提出了一种基于流形插值的半监督图像分割方法。该方法将分类问题看作一个流形上的函数的插值问题,通过优化某些系数来更好地拟合数据。该算法采用稀疏图可解决大规模矩阵特征值和特征向量的求解。但是,对于图像分割来说,构造稀疏图的运算时间较长,针对这一问题,提出采用Nystrm逼近方法来降低计算复杂度。合成纹理图像分割结果验证了该算法可获得良好的分割质量,结合Nystrm逼近方法在保证分割质量的前提下从很大程度上提高了计算效率。     

求解多目标模型交互的切比雪夫方法的原理和应用

本文介绍了一种求解多目标模型的新方法--交互的切比雪夫方法的基本原理和特点, 指出了该方法在实际应用中的一些不足, 并提出了改进意见, 最后, 就切比雪夫方法在联合国开发计划署(UNDP)的援华项目“华北水资源管理”中, 对华北宏观经济水资源规划多目标分析模型的求解过程做了详细介绍, 特别是针对华北宏观经济水管理的实际问题, 在切比雪夫求解过程中增加了群决策, 对原有理论进行了扩展。     

一种基于三维小波的视频水印空时算法

针对数字视频的版权保护,以及基于数字视频的信息隐藏,提出了一种基于三维小波的视频水印空时算法。它利用了视频场景镜头分割技术和三维小波变换的空时多分辨水印嵌入策略,以及根据最大似然准则的水印检测算法。针对视频的版权保护,作为版权标志的水印图像先用两个序列扩频预处理成一个图像序列,扩频后的水印图像序列自适应地嵌入到视频镜头的三维小波系数上。该基于三维小波域的水印策略充分利用了视频序列良好的空时多分辨特点,水印算法可靠。针对视频水印的几种特殊攻击,仿真实验证明了该算法具有很强的鲁棒性。     

N 阶色散媒质宽频电磁散射特性的高效分析

在目标宽频电磁响应分析中引入Maehly逼近理论,应用矩量法(method of moments, MOM) 求解给定频带内若干节点处目标的表面电、磁流,以形成关于电、磁流的Chebyshev多项式逼近,最后转化为Maehly逼近以提高计算精度。结合PMCHW方程,对各种形状三维介质目标、N 阶色散介质目标的宽带电磁散射特性进行了分析。数值仿真表明：在不占用更多内存的情况下,Maehly逼近方法能够有效提高宽频分析的计算效率。     

基于子空间方法的自适应半盲多用户检测

提出MC-CDMA系统下一种基于子空间方法的自适应半盲多用户检测算法。该算法通过利用小区内所有用户的扩频码设计了一种基于MOE准则的半盲检测器。针对Chebyshev逼近算法受到来自噪声子空间分量的影响导致性能下降的问题,提出一种子空间约束Chebyshev逼近算法,并使用该算法自适应得到权向量。为了减少计算复杂度,采用修正的PASTd算法自适应跟踪信号子空间。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

基于BP神经网络的红外小目标检测

针对红外小目标检测问题,提出一种基于BP(back propagation)神经网络的小目标检测算法。该算法利用BP神经网络的函数逼近特性对红外图像进行背景估计,然后根据背景对消原理消去背景噪声,从而检测到潜在的红外小目标。通过仿真实验证明该算法的有效性。     

小波域多聚焦图像融合算法

研究了小波域多聚焦图像融合方法中滤波器、分解层数、融合规则的选取问题,提出一种基于小波变换的简单融合规则。利用小波变换将图像分解成最低频逼近和不同尺度、不同方向的高频细节信息,最低频逼近反映图像的平均信息,细节包含图像的边缘。根据多聚焦图像中细节信息互补的特点,对多个待融合图像简单地取模值较大的小波系数,得到了很好的融合图像。详细讨论了不同的小波滤波器、分解深度、融合算子对融合结果的影响。对小波域图像融合算法与其它一些多分辨图像融合算法:如Laplace塔、比率塔、对比度塔、梯度塔等进行比较,得到了一些定性结论,对该领域的研究和实验有一定的指导意义。     

基于区域和方向方差加权信息熵的图像融合

提出了一种基于非下采样Contourlet变换（nonsubsampled Contourlet transform, NSCT）的红外与可见光图像融合方法。首先对原红外图像进行图像分割,确定目标区域与背景区域,并将其映射到可见光图像中;然后对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分在目标区域选择红外图像低频系数、在背景区域选择可见光图像低频系数,高频部分使用方向方差加权信息熵最大作为融合策略进行融合;最后对融合的系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,本文算法在保留图像细节信息、增加信息量、方便目标检测方面都有显著地提高。     

Robust Control of Robotic Manipulators in the Task-Space Using an Adaptive Observer Based on Chebyshev Polynomials

In this paper, an adaptive observer for robust control of robotic manipulators is proposed.The lumped uncertainty is estimated using Chebyshev polynomials. Usually, the uncertainty upper bound is required in designing observer-controller structures. However, obtaining this bound is a challenging task. To solve this problem, many uncertainty estimation techniques have been proposed in the literature based on neuro-fuzzy systems. As an alternative, in this paper, Chebyshev polynomials have been applied to uncertainty estimation due to their simpler structure and less computational load.Based on strictly-positive-real(SPR) Lyapunov theory, the stability of the closed-loop system can be verified. The Chebyshev coefficients are tuned based on the adaptation rules obtained in the stability analysis. Also, to compensate the truncation error of the Chebyshev polynomials, a continuous robust control term is designed while in previous related works, usually a discontinuous term is used. An SCARA manipulator actuated by permanent magnet DC motors is used for computer simulations.Simulation results reveal the superiority of the designed method.     

基于分形和背景知识挖掘的红外图像水上桥梁目标识别

针对复杂背景下远距离航拍红外图像中水上桥梁识别的难题,提出一种新的基于分形理论和背景知识挖掘的目标识别方法。根据红外图像水上桥梁上下文描述,利用红外图像的直方图动态阈值法和分形特征检测出图像中的感兴趣区水域,同时基于先假设后检验的桥梁潜在目标被分割出来;然后利用形态学滤波完成目标图像的进一步分割;最后,利用目标特征匹配完成桥梁目标识别。基于TMS320C6416图像跟踪器的实验结果证明:该方法有较高的自动目标识别率和计算实时性。     

基于加权稀疏子空间聚类多特征融合图像分割

提出一种图像分割的多特征融合加权稀疏子空间聚类方法。采用多种属性的特征能够更可靠地描述图像中不同物体的特性,提高分割的准确性和可靠性。定义了加权稀疏度量,即在1 范数中引入权重,权重与数据的相似度成反比,有利于迫使相似的数据尽可能参与到数据的自表示中,从而改善稀疏表示过稀疏并且不稳定的局限性。实验结果和客观指标表明,所提方法能有效地分割自然图像, 获得的结果更加符合人类视觉感知。     

基于目标适合传输的SAR图像编码

基于目标的图像编码是解决无人机载合成孔径雷达（synthetic aperature radar, SAR）图像在有限带宽信道上实时传输的有效办法。本文算法采用双参数恒虚警(constant false alarm rate, CFAR)检测将SAR图像分割成目标与背景,子带变换后根据感兴趣区（regions of interest, ROI）掩膜将子带系数分类成目标与背景序列,以稳健固定码率网格编码量化（fixed rate trellis coded quantization, FRTCQ）高保真编码目标区,以FRTCQ低分辨率编码背景来实现大幅度地压缩。对SAR图像编码实验表明,本文算法既能取得较好的目标区保真度,又能达到较高的压缩比,同时计算复杂度增加有限。