基于移动通信中的无线信道“指纹”特征模型研究

移动通信中无线信道的传输环境比较复杂,研究无线信道的特征最直观的方式就是测量无线信道特征参数,而无线信道测量的主要参数就是路径传播时延,研究信道传输特性有助于无线通信行业的发展。文章对实际的无线信道"指纹"特征建立抽头延迟线性模型,并通过了MATLAB仿真实现,旨在从"指纹"特征统计的角度上有效地区分出无线信道的场景或区域。     

基于OpenGL的空间目标监视雷达三维显示系统

空间目标监视雷达探测范围较远,目标高度较高,所以需要三维显示软件来反映目标实际的空间位置信息。基于OpenGL提出了一种雷达三维显示系统的设计框架和模块划分。针对空间目标的辅助显示需求,提出了雷达波束和搜索屏的显示设计,可以实时反映雷达的波束调度情况;提出了一种基于四叉树动态分形的地球纹理管理方法,用于实现高精度的地表纹理显示;提出了一种基于虚拟轨迹球的三维地球旋转设计,实现了灵活的用户视角调整。该系统已在某型空间目标监视雷达上成功应用,画面显示平滑流畅。     

数字化变电站通信网络规划与实时特性改进

随着现代信息技术在电力行业中的融入,变电站通信网络规划也正朝着数字化的方向发展和进步。数字化变电站通信网络规划体系,数据处理能力强,通讯速度快,质量高,并且能够自动化运行。因此,积极从数字化变电站自动化的特征入手,积极探究数字化变电站通信网络的要求,以太网通信和实时性能,是很有必要的。     

高维多目标优化中基于稀疏特征选择的目标降维方法

目标降维算法通过去除冗余的目标达到简化问题规模的目的,为求解高维多目标优化问题提供了一种新的思路和方法.近似解集的几何结构特征和Pareto占优关系从不同侧面反映了多目标优化问题的内在结构特性,而现有算法仅利用其中一种特征分析目标之间的关系,具有较大局限性.本文提出基于稀疏特征选择的目标降维方法,该方法利用近似解集的几何结构特征构建稀疏回归模型,求解高维目标空间映射为低维目标子空间的稀疏投影矩阵,依据此矩阵度量目标的重要性,并利用Pareto占优关系改变程度选择满足误差阈值的目标子集,实现目标降维.通过与其他已有目标降维算法比较,实验结果表明本文提出的降维算法具有较高的准确性,并且受近似解集质量的影响较小.     

面向目标检测的稀疏表示方法研究进展

目标检测作为图像理解的一个基础而重要的课题深受国内外学者的重视,在军事和民用中具有广泛应用.应用背景的多样性和复杂性使得传统目标检测算法难以克服复杂背景、噪声干扰、光照变化以及非刚体形变、遮挡、弱特征、尺度、视角和姿态变化等因素的影响.近些年来发展起来的稀疏表示方法为图像处理及目标检测研究提供了新的思路,本文概述了稀疏表示基本概念和理论研究进展,综述了稀疏表示方法在目标特征学习、目标分类器和滤波器设计以及多源信息融合目标检测等目标检测领域中的国内外重要研究进展,并展望了稀疏表示方法在目标检测领域的发展方向.     

结合特征学习的粒子群求解极小碰集方法

基于模型诊断中的极小碰集问题是人工智能领域的一个重要课题,现实中很多实际问题都可以转化为极小碰集问题,如老师与课程问题,极小覆盖集问题等.通过对极小碰集问题特征的研究,本文结合粒子群优化求解极小碰集的算法提出了一个新的算法,来指导极小碰集的求解:引入学习机制,减少极小碰集求解中对无解空间的搜索;加入翻转策略,来加速极小碰集有解空间中的求解.实验结果表明本文提出的算法在求解极小碰集问题上的效率有明显提高.     

基于多特征融合技术的商品图像分类

针对网上商品图像的特点,提出了一种多特征融合的分类方法。本文针对颜色和商品图案风格两方面对图像进行分类。首先对商品图像进行分割,再提取特征,颜色特征选择提取颜色直方图特征和颜色矩特征;提取PHOG和SIFT特征来描述图案风格。然后采用基于决策的加权融合方法将两种特征结合起来进行分类,最后在数据集上进行实验,与仅用单一特征分类和使用普通多特征拼接方法作比较,使用本文融合特征的方法进行分类准确率较高,并且其准确率有8%~10%的提升。实验结果表明本文提出的方法是一种有效的商品图像分类方法。     

多摄像机在无重叠区域的目标匹配算法

基于颜色特征的目标匹配方法具有很好的区分性和直观性,但是特征本身受光线变化、背景复杂度等影响而对于目标识别准确率存在差异.针对这一现状,提出了一种新的基于时空局部特征和颜色特征的目标匹配方法.利用时空局部特征3-D LSK对待测视频中的运动目标进行行为识别,识别出具有相同行为目标.再结合目标的颜色特征,通过基于区域权重(Weighted Region Matching)的颜色匹配方法来识别出具有相同颜色的目标.对无重叠区域的多个测试视频进行的相关实验表明,该算法能够有效识别出普通场景下的不同目标,对于衣着颜色相近的不同目标也有很高的识别率.     

一种图像DCT数据与HEVC帧内预测模式之间的映射方法

【】高效视频编码(HEVC)算法支持的帧内预测模式扩展到了35种,使之可实现更精准的预测,从而取得更高的压缩率。本文通过分析图像数据DCT系数的特性,研究了DCT系数与帧内预测模式的映射关系,提出了一种DCT系数的分布特征与帧内预测模式间的映射方法,该方法可用于提高HEVC的编码速度。     

DCT域HEVC帧内预测模式映射算法研究

高效视频编码(HEVC)算法支持的帧内预测模式扩展到了35种,使之可实现更精准的预测,从而取得更高的压缩率。通过分析图像数据DCT系数的特性,研究了DCT系数与帧内预测模式的映射关系,提出了一种DCT系数的分布特征与帧内预测模式间的映射方法,该方法可用于提高HEVC的编码速度。