可见光面阵CCD响应非均匀性的检测与校正

通过分析可见光面阵CCD的响应非均匀性,提出了一种适用于所有面阵CCD的响应非均匀性检测系统。利用该检测系统对全帧型面阵CCD485进行了辐射定标,建立了面阵CCD485数字图像的灰度值和积分球出口处辐照度之间的响应关系,并描绘了响应度曲线。从定标采集得到的数字图像可以看出灰度值有明显的跳跃,响应非均匀性已经超过了5%,在微光拍照时将严重影响成像的质量,所以必须进行校正。根据面阵CCD响应度曲线来选择非均匀性校正算法,考虑到面阵CCD485的响应度为线性,这里采用了两点校正算法,求出面阵CCD各个像元的校正因子(增益和偏置),并存储到校正矩阵中,通过乘积加法运算把各个像元的信号校正成面阵CCD的平均信号值。实验结果表明,两点校正算法使面阵CCD485的响应非均匀性降低到原来的1/10左右,是一种实用有效的校正方法。     

使用交互多模型算法的高速高机动目标跟踪

对机动目标进行跟踪一直是甚具挑战性的问题,特别是跟踪高速高机动目标在理论上和实践上都有较高的技术难度。现有各种算法在这个问题上均有各自的缺点和不足。该文在现有的运动机动模型和IMM算法的基础上,提出了使用多种机动模型交互的IMM算法进行高速高机动目标跟踪。不同机动模型之间的互补使这种算法克服了使用单一模型的一些问题。使用“当前”统计模型、二级滤波模型和CV模型进行交互是一种可行的高速高机动目标跟踪方案。为验证算法的有效性,进行了Monte Carlo仿真。仿真结果表明,该算法在性能和计算复杂度之间取得了较好的平衡,有很好的可实现性。     

色噪声背景下基于四元数MUSIC方法的矢量阵列信号参量估计

研究提取色噪声背景下以Hamilton四元数表示的二分量矢量阵列信号模型参量.首先详细说明了Hamilton四元数矩阵的右特征值分解理论及其具体的计算方法,然后构造了Hamilton四元数的二重相关函数(相关函数的再次相关函数),二重相关函数不仅能够有效地表征二分量矢量阵列信号参量,同时还可以抑制色噪声.最后,定义了二重相关函数的Toeplitz矩阵,利用介绍的四元数矩阵右特征值分解的计算方法得到信号子空间与噪声子空间,再利用噪声子空间与信号子空间的正交性采用四元数MUSIC的方法估计出信号参量.仿真对比实验说明此算法是有效的.     

认知异构网络中基于克隆选择算法的动态频谱分配

建立了认知异构无线网络的系统模型。基于该模型,以网络效益最大化为目标,考虑接入网的频谱需求,接入网之间的干扰和对应异构网络不同接入技术的多粒度重叠信道之间的干扰约束条件,将频谱资源分配建模为非线性约束0-1整数规划问题,进而提出基于克隆选择的认知异构网络中动态频谱分配算法,并在该算法中设计了一种新的能够同时考虑接入网频谱需求和多粒度信道频谱资源的抗体整数编码方式。仿真结果表明,所提算法相比于贪婪分配算法,增加了网络效益,提高了频谱使用效率。     

基于光纤惯性传感的变形测量方法研究

为了对地表变形进行实时有效的监测,及时发现其不规则沉陷的规律和趋势,从而确定整个地表移动区域的下沉情况。本文选取MIMU惯性测量单元,布设光纤光栅传感器,设计分布监测网路对地表变形数据进行测量。构造新的指数型阈值小波算法并结合时间序列分析对采集的数据进行去噪处理,显著提高去噪效果,最后利用卡尔曼滤波进行变形体的变形趋势预测。与仿真实验结果对比分析发现,采用这种方法得到的数据准确有效,该方法可应用到地形变形预测的工程实际中。     

故障树技术在雷达BIT系统软件中的应用

简介了故障树技术的原理,并从总体设计的角度出发,着重对雷达故障树的建立和故障树算法的实现等等方面进行了阐述,最后给出了软件流程框图。     

基于改进粒子群算法的后向泵浦RFA设计北大核心CSCD

为了满足第六代移动通信(6G)系统对光通信网络的高速率及大容量的要求,进一步提高光传输网络中光纤放大器的带宽、响应速率及放大倍数等成为目前的研究重点。在使用碲酸盐光纤作为光纤增益介质的同时,提出一种改进粒子群优化算法,通过在迭代过程中动态的调整速度、位置及惯性权重值,获得更高收敛速度,增强全局搜索的能力。应用该算法对拉曼光纤放大器的各个泵浦光参数配置进行优化、分析及仿真验证,最终设计出平均开关增益为23.738 8 dB,增益平坦度为0.209 8 dB的后向泵浦拉曼光纤放大器。结果表明,改进的粒子群优化算法对拉曼放大器泵浦光的参数配置有很强的适应性,能够获得较低的增益平坦度,对未来拉曼光纤放大器的设计具有一定的参考意义。     

复眼图像超分辨率重构中配准算法研究进展

高分辨率图像能够提供更多的图像细节和更清晰的图像质量,因此模仿生物复眼高分辨率这一特性、研究复眼超分辨率对于航天侦查和军事目标的识别具有重要意义。近年来亚像素级图像配准作为超分辨率重构中的关键步骤成为了研究热点,新的配准算法层出不穷。图像配准作为复眼图像超分辨率重构技术中至关重要的一步也是超分辨率重构中的一个难点,图像配准的精度以及图像配准算法的运算复杂程度直接影响着超分辨率重构的质量和效率。文中总结了近年来国内外超分辨率重构中配准算法的研究进展,介绍了图像配准技术和复眼超分辨率重构技术的基本原理和应用背景,阐明了课题的研究目的、意义以及发展前景,并且重点研究与分析了目前主流的配准算法以及各自的优缺点,并对今后的研究趋势进行了展望,同时为今后的配准算法研究提供了重要参考。     

基于改进BP网络的柴油机燃油故障诊断的应用

针对标准BP神经网络收敛速度较慢的问题,本文对所建立的BP网络的学习算法进行了改进,采用LM最优化算法对BP网络进行训练,替代了原来标准BP算法中的梯度下降法寻找最优网络连接权值。燃油喷射系统是柴油机的核心部分,其工作状况直接影响柴油机的燃油过程及其性能,将这种改进的BP算法应用到柴油机燃油故障诊断中,仿真实验证明,该...     

一种降低FBMC-OQAM系统PAPR的低复杂度选择性映射算法

滤波器组多载波(FBMC)是第五代蜂窝网络无线接入技术重点考虑的对象之一,然而其存在较高的峰均功率比(PAPR).通过分析FBMC-OQAM信号的重叠特性和信号功率分布特点,将传统选择性映射(SLM)方法加以改进,提出了一种比色散选择性映射(DSLM)方法更优的低复杂度色散选择性映射(LD-SLM)方法.LD-SLM方法用备选旋转矢量将当前数据块信号旋转,通过计算在当前信号周期[T,3T]区间内信号的PAPR来选取最优旋转矢量,并更新当前数据块信号,接着对下一个数据块信号进行同样的优化,直至所有的数据块都被优化.通过比较算法复杂度可知,LD-SLM算法相比DSLM算法降低了50％,仿真实验表明LD-SLM方法能有效降低FBMC-OQAM系统的PAPR.