中国三峡工程电视监控会议指挥系统设计

本文介绍了《中国三峡工程电视监控会议指挥系统》的设计方案，给出了主要的硬件原理图。     

有限环计算的数字式神经网络方法

本文提出一种用于有限环算术的数字式神比网络方法。它采用非对称的数字式神经网络结构，在整个矢量空间上具有唯一的平衡点，因而不存在计算误差。这种方法保持了神经网络的高度并行结构，能够实时完成有限环上的模运算。它还被应用于中国余数定理的实现。     

基于SAR图像的点状目标检测方法研究

分析了SAR图像目标检测中常用的方差法、恒虚警算法,讨论了对纹理和灰度都敏感的扩展分形法,然后针对弱目标的检测,提出了基于小波多分辨率能级分析的检测方法,最后对四种算法的性能作了比较,并指出了下一步的研究方向.     

SAR图像相干斑滤波性能评估模型

提出针对单极化合成孔径雷达(SAR)图像相干斑滤波算法性能的分层检验模型和综合评价方法.模型分相干斑抑制程度和目标微波后向散射系数保持程度两个层次,包含的指标有等效视数,信号杂渡比、回波辐射度损失、均值偏差、空间分辨率损失和峰值旁瓣比偏差六项.综合评价运用了多指标决策(MCDM)理论,通过线性分级的模糊语义标度,运用有序加权平均(Ordered Weighted Averaging,OWA)算子对分层指标检验值构成的性能偏好矩阵进行集结,得到相干斑滤波器的性能综合评价结果.通过真实和模拟的SAR图像数据,有效地对增强Lee、Gamma MAP、EPOS、小波软阈值和Kuan滤波算法进行了性能检验和评估,得到与主观综合评价一致的结果.     

结合时变滤波和时频掩码的语音增强方法

本文提出了一种结合鲁棒时变滤波和时频掩码的语音增强方法。首先在带噪语音的时频域中,结合图像处理方法估计出初始瞬时频率信息。然后基于该瞬时频率信息,利用鲁棒时变滤波算法构建降噪后的语音信号。最后根据重构语音的时频特征预测时频掩码。该掩码在带噪语音的时频域中能够有效地保留语音成分且抑制噪声成分,从而达到语音增强的目的。实验结果表明,在几种常见背景噪声环境下,所提语音增强算法在抑制背景噪声干扰、提升语音整体质量方面表现良好,尤其是在低信噪比环境下具有明显的优势。      

基于可区分性字典学习模型的极化SAR图像分类

极化SAR图像分类是一个高维非线性映射问题,稀疏表示(CS)对于解决此类问题具有很大潜力。字典学习在基于CS的分类中起到重要作用。本文提出了一种新的字典学习模型,用于增强字典的区分能力,使其更适合极化SAR图像分类。提出的模型根据字典中两类子字典在分类中的作用对其相应的表达系数施加不同的稀疏约束。为使共同子字典能够抓住所有类共享的特征,对其相应系数施加稀疏约束,为使类专属子字典能够抓住类内独享的局部和全局结构特征,对其相应系数同时施加稀疏和低秩约束。由于共同子字典表达所有类共享的特征,我们以测试样本在类专属子字典上的重建误差作为准则进行分类。本文在AIRSAR的Flevoland数据集上对此算法进行验证,实验结果验证了算法的有效性。      

基于K-L变换的两传感器图像自动配准

基于合成孔径雷达(SAR)图像和光学图像间的变形可用仿射变换来近似,提出了一种SAR图像和光学图像自动配准的方案.对分割后的图像进行K-L变换得到两幅图像的主分量与坐标轴之间的关系,从而得出两幅图像的角度关系,接着,利用旋转后图像的横纵象素范围的比值和前景重心偏移值得到仿射变换的缩放和平移参数,最后再利用二值图像相关对仿射变换的结果图像进行精配,从而实现较高精度的图像配准.实验结果表明,在满足精度要求的情况下,本方法可以自动完成具有明显方向性和较大前景目标图像的配准任务.     

一种基于图像分布的SAR图像边缘检测方法

针对合成孔径雷达图像边缘检测,引入了信号幅一频域上的统计多分辨率分析的概念,结合了非极值抑制和双阈值连接两种处理方法,提出一种新的边缘检测算法.实验结果表明,与传统算法比较,新的边缘检测方法显著提高了边缘检测正确率和边缘定位精度.     

FMECA与雷达设计质量研究

故障模式影响与危害性分析(FMECA：Failure Mode Effects and Criticality Analysis)技术是从工程实践中总结出来的一种可靠性分析方法,将其应用于雷达设计阶段的质量控制,有助于提高雷达产品的可靠性、安全性、维修性和保障性水平。对FMECA的特征、作用和使用原则进行了阐述,分析了运用FMECA方法,提高产品质量的基本流程和需要把握的关键环节,并对某型雷达固态发射机可靠性设计进行了研究。     

帧间自适应语音信号压缩感知

近年来提出的压缩感知是一种以低于传统奈奎斯特速率对信号采样可得到精确恢复的理论。该理论很快应用于简化传统的采样硬件、缩短采样时间、以及减少数据的存储空间。针对语音信号的传输问题,本文提出一种帧间自适应语音信号压缩感知的方法。在离散余弦变换域的语音信号具有稀疏性的前提下,以大量语音信号帧的分析统计为依据,提出一种基于语音帧能量分级和帧间位置惯性的语音信号自适应压缩感知算法。实验结果表明,能量自适应可以显著地提高语音信号的恢复质量,而位置自适应可以明显地减少语音信号的恢复时间,从而本文提出的算法可以用较少的恢复时间获得较好的恢复效果。