一种新的卫星钟差Kalman滤波噪声协方差估计方法

采用Kalman滤波方法进行钟差参数计算和预报时, 需确定Kalman滤波噪声协方差矩阵. 针对这一问题, 提出了一种新的卫星钟差Kalman滤波噪声协方差估计方法, 通过建立新息的相关函数序列与未知的噪声参数间的线性函数模型, 采用最小二乘法进行噪声参数估计. 采用精密钟差数据进行钟差参数估计和预报分析, 结果表明, 该方法具有较好的收敛性, 并与顾及随机噪声模型的开窗分类因子自适应抗差估计方法进行对比分析, 验证了新方法的正确性和有效性.     

稀疏贝叶斯学习水声信道估计与脉冲噪声抑制方法

水声信道具有显著的稀疏特性,利用稀疏贝叶斯学习(SBL)算法能够实现稀疏水声信道的有效估计。针对SBL计算复杂度较高的问题,将广义近似消息传递-稀疏贝叶斯学习(GAMP-SBL)引入水声信道估计。该方法在SBL的框架下结合GAMP以消息传递的方式计算信道冲激响应,能够有效降低SBL的计算复杂度。针对假设背景噪声服从高斯分布的信道估计方法在脉冲噪声环境下性能下降问题,提出了基于GAMP-SBL的脉冲噪声抑制水声信道估计方法:首先利用脉冲噪声时域稀疏特性,采用GAMP-SBL估计脉冲噪声并进行抑制,然后再次利用GAMP-SBL实现水声信道估计.基于第九次北极科考冰下脉冲噪声的两次仿真结果表明,所提出的方法在归一化均方误差上相对于未进行脉冲噪声抑制的GAMP-SBL最大分别降低了18.71%,6.61%,在信道解码前误码率上最大分别降低了1.66%,4.05%,并且相对于Clipping方法更加稳健。在信噪比为20 dB时,误码率可低于10^-2。     

噪声对动态局域的影响

研究了噪声对动态局域的影响.发现当局域条件变得严格时，局域化的抗噪声能力并没有改变，这意味着在真实环境下，可以在较长的量子点链中取得满意的局域效果.因为长时间平均占据概率峰值的高度与局域化的抗噪声能力有密切的关系，所以可以得到一种在真实环境中改善局域效果的方法. 关键词： 动态局域 噪声 平均占据     

基于噪声预估计的DPOAE最小二乘估计方法*

针对畸变产物耳声发射(distortion product otoacoustic emission, DPOAE)信号比较微弱,估计结果的准确性对信噪比依赖性强的特点,本文给出一种新的DPOAE信号最小二乘估计(least square estimation, LSE)方法。该方法先估计本底噪声,将本底噪声的影响体现于估计模型中,再估计DPOAE信号。记录信号经过一定的预处理后,利用频域加窗法估计本底噪声并进行噪声衰减;利用IFFT变换后的信号估计DPOAE信号的模型参数,给出DPOAE的强度和相位。仿真和实验结果表明,该方法相对于传统的最小二乘拟合(least-square-fit, LSF)法,对DPOAE的估计更加准确,抗噪声干扰能力更强。     

海洋环境噪声中的α稳定分布模型

针对海洋环境噪声的非高斯特性,将α稳定分布模型应用到噪声统计建模中。基于模型特征指数与样本峰度物理意义的相似性,建立了二者的对应关系,并推导得出相互独立的两个随机变量之和的峰度。通过数值仿真,表明了α稳定分布对尖峰态噪声建模的可行性和适应性。以安静环境、气枪干扰、航船干扰3种典型环境下的海上实测数据为样本,借助分位数图判断了样本的非高斯特性,并利用分位数法和特征函数法联合估计了模型的参数,得出了特征指数的统计规律:安静环境下特征指数接近2.0,趋近于正态分布;气枪干扰下特征指数介于1.2~1.7之间,具有尖峰厚尾特性;航船干扰下与航速、干扰源到接收位置距离有关,航船影响越显著,特征指数越小,该现象恰好与干扰噪声的峰度变化在物理意义上一致。模型验证结果表明,α稳定分布对3类样本均表现出良好的建模效果,尤其对具有尖峰特性的气枪干扰噪声,效果远远优于正态分布。      

冰下非高斯噪声下的范数约束波束形成方法

为解决冰下环境中噪声模型失配导致方位估计误差较大的问题,提出了一种基于范数约束的波束形成方法。该方法通过对接收信号进行范数约束来优化数据协方差矩阵,克服非高斯噪声带来的模型失配问题,提升方位估计的准确率。信号范数约束的性能分析表明,范数约束可有效抑制非高斯噪声。仿真及试验结果表明,在冰下环境中对接收信号进行范数约束后再实施波束形成可有效提高方位估计结果的准确度和稳定性。     

房间脉冲响应模拟法及混响时间盲估计应用

在构建混响语声数据集时,由于缺乏真实长混响房间脉冲响应且模拟的房间脉冲响应与真实不符,因而导致数据驱动的混响时间盲估计模型性能下降。提出了一种基于条件生成对抗网络的房间脉冲响应模拟法,该方法利用真实的房间脉冲响应训练条件生成对抗网络,可以根据指定的混响时间模拟更加真实的房间脉冲响应。使用不同方法模拟的房间脉冲响应构建训练集用于训练盲估计模型,通过声学实验评估模型性能。实验结果表明,由该方法模拟的房间脉冲响应训练的估计模型在不同信噪比下均具有最小的均方根误差且在长混响情况下显著优于其他模型。     

利用海洋环境噪声估计浅海海底表层声速

为提高反演效率,提出一种快速估计浅海海底表层声速的方法。根据噪声能流理论,垂直阵接收的海洋环境噪声数据能够用于无源提取海底反射损失,反射损失曲线中具有明显的临界角效应,从而接估计海底表层声速。以射线模型为基础,推导了噪声提取的反射损失与理论值之间的差异,并讨论实际阵列波束形成在不同角度和频率下的性能。考虑到非等声速环境下声线会发生弯曲,需对角度进行修正以提高方法的广泛适用性。不同频率的临界角与有效深度之间存在对应关系,黄海某海区数据处理结果表明,在临界角不变的有效深度内,海底表层可以视为等声速层,该海区海底表层0.5 m内声速估计结果为1547 m/s,与有源反演结果相近。     

一种α稳定分布参数估计方法及其在冰源噪声统计建模中的应用

为研究冰源噪声的统计特性,扩展了一种用于合成孔径雷达图像信号参数估计的α稳定分布参数估计方法的适用范围,解决了该方法在特征指数α接近2时,偏斜参数β的估计精度严重下降的问题,并将其应用于北极冰源噪声的统计建模中。该方法利用两个特征函数点进行参数估计,第二个特征函数点ω₀的取值范围受尺度参数γ值影响。数值仿真表明:当γ∈[0.00006,0.4]时,ω₀> 1时的参数估计性能更好;当γ∈(0.4,2]时, 0 <ω₀ <0.5时的参数估计性能更好。北极噪声数据的验证结果表明,ω₀> 1时的α稳定分布对冰源噪声表现出良好的建模效果。最后给出了不同海冰状态下α值的统计规律。     

混沌噪声背景下微弱脉冲信号的检测及恢复

构建了一种在混沌噪声背景下检测并恢复微弱脉冲信号的模型.首先,基于混沌信号的短期可预测性及其对微小扰动的敏感性,对观测信号进行相空间重构、建立局域线性自回归模型进行单步预测,得到预测误差,并利用假设检验方法从预测误差中检测观测信号中是否含有微弱脉冲信号.然后,对微弱脉冲信号建立单点跳跃模型,并融合局域线性自回归模型,构成双局域线性(DLL)模型,以极小化DLL模型的均方预测误差为目标进行优化,采用向后拟合算法估计模型的参数,并最终恢复出混沌噪声背景下的微弱脉冲信号.仿真实验结果表明本文所建的模型能够有效地检测并恢复出混沌噪声背景中的微弱脉冲信号.     

数字全息周期像的产生机理及在抑制零级衍射上的应用

在数字全息成像中, 利用CCD的RGB模式采样全息图时, 全息重构像会出现特定的周期性分布. 本文从理论和实验上详细研究了这种周期像产生的机理、分布特性和应用. 研究结果显示, 由于CCD的光谱滤镜会使全息图的RGB三个单色采样阵列出现部分像素信号的缺失, 因此, 需要通过特定的demosaicing数学算法对缺失的像素信号进行重建以形成完整的单色采样阵列, 这是数字全息再现像周期分布产生的根源. 而基于demosaicing算法的采样阵列重建会在全息图频谱中引入调制函数, 导致物体再现像和零级衍射斑的周期分布差异. 本文揭示了全息图的RGB采样、demosaicing算法与全息重构像周期性之间的内在关联. 最后, 讨论了结合空间移位和图像形态学技术, 利用重构像的周期性抑制零级衍射斑的应用. 所有理论与实验研究结果完全一致. 关键词： 数字全息 图像周期性 零级斑抑制     

一种新的数字式多媒体图像采集系统

本文以多媒体概念为指导思想，论述了一种新的数字式多媒体图像采集系统。它采用多制式数字解码器、视频窗口控制器等超大规模集成电路芯片构成，较之以往的模拟式图像采集系统有本质区别     

Kalman filter based initial guess estimation for digital image correlation

In applications digital image correlation based algorithms often present a basis for analysis of movement/deformation of bodies. The sequence of the obtained images is analyzed for this purpose. Especially, in cases when the body׳s movement/deformation between two successive images is significant, the initial guess can have a major influence on the execution speed of the algorithm. In the worst case it can even cause the divergence of the algorithm. This was the inspiration to develop a new and unique approach for an accurate and reliable determination of an initial guess for each image pixel. Kalman filter has been used for this purpose. It uses past measurements of observed variable(s) for calculations. Beside that it also incorporates state space model of the actual system. This is one of the most important advantages provided by Kalman filter. The determined initial guess by the proposed method is actually close to the true one and it enables fast convergence. Even more important property of this approach is the fact that it is not path-dependant because each image pixel, which is defined in ROI, is tracked through the sequence of images based on its own past measurements and general state space model. Consequently, the proposed method can be used to analyze tasks where discontinuities between image pixels are present. The applied method can be used to predict an initial guess where reference and deformed subsets are related by translational and rotational motion. The advantages mentioned above are verified with numerical and real experiments. The experimental validations are performed by NR (Newton–Raphson) approach which is the most widely used. Beside NR method the presented algorithm is applicable for other registration methods as well. It is used as an addition for calculation of initial guesses in a sequence of deformed images.     

基于数字图像处理技术的树脂眼镜镜片缺陷检测研究

通过设计的镜片自动检测光学硬件系统,给出了树脂镜片精细杂质图像处理措施,将图像差分法应用于镜片图像边缘的去除;同时解决了镜片检测灰尘影响的问题;另外运用改进型的归一法解决杂质计数问题,为自动化分级分拣系统的研发提供重要的数据支持,为镜片缺陷检测系统的后续分级分拣的数字控制模块提供了可操作性。该检测系统检测精度为0.03 mm、速度为1片/s,检测误差控制在5%。     

把数字图像技术引入近代物理实验

数字图像技术实验近代物理实验课程应用技术部分的选题之一,使用数码相机获取图像,使用Photoshop软件处理图像,使用打印机输出照片,知识新颖,教学形活跃,有助于学生能力和素质的培养。     

Application of local polynomial estimation in suppressing strong chaotic noise

In this paper, we propose a new method that combines chaotic series phase space reconstruction and local polynomial estimation to solve the problem of suppressing strong chaotic noise. First, chaotic noise time series are reconstructed to obtain multivariate time series according to Takens delay embedding theorem. Then the chaotic noise is estimated accurately using local polynomial estimation method. After chaotic noise is separated from observation signal, we can get the estimation of the useful signal. This local polynomial estimation method can combine the advantages of local and global law. Finally, it makes the estimation more exactly and we can calculate the formula of mean square error theoretically. The simulation results show that the method is effective for the suppression of strong chaotic noise when the signal to interference ratio is low.     

基于数字图像处理的微火焰测量技术

为了提高微小火焰间接测量的准确性,根据灰度值和火焰温度的线性简化关系,利用数字图像处理软件Matlab对火焰图像进行灰度提取,间接获得火焰高度数据.测量结果表明:所测火焰高度数据准确,和实验结果吻合,用这种方法获取数据是可行的,而且方便简明.     

数字图像处理在阿贝成像原理和空间滤波实验中的应用

探讨了数字图像处理技术在阿贝成像原理和空间滤波实验中的应用,介绍了用数码相机采集数据,用计算机绘制三维频谱图,进行软件空间滤波和成像的方法。     

结合光源分割和线性图像深度估计的夜间图像去雾

夜间有雾图像通常具有对比度低、光照不均匀、颜色偏移以及噪声较多等现象,这些退化现象使得夜间图像去雾具有极大的挑战性。针对夜间图像存在的退化问题,本文提出了一种能够在夜间图像中有效去雾并提高图像质量的方法。首先,将图像分解成光晕层和有雾层,并对有雾层进行颜色校正。其次,通过一种新提出的带有伽马变换的图像光源分割方法来分割光源,并设置分割阈值作为像素点属于光源区域的概率值。然后,将得到的概率值与最大反射先验相结合来估计光源和非光源区域的大气光值。最后,根据图像深度与亮度、饱和度以及梯度之间的关系建立线性模型,进一步估计透射率的值。实验得到的分割阈值为0.07,线性深度估计参数分别为1.026 7、-0.596 6、0.673 5、0.004 135。实验结果表明本文方法在夜间图像去雾、消除光晕、减少噪声,以及提高可视度方面取得良好的效果。