视频编码中的块运动估计算法分析（三）

4．6动态搜索窗调整算法（DSWA）通常运动矢量在搜索区域内具有中心偏置分布特性．而3SS算法在搜索区域为（±16．±16）时第一步搜索采用17×17的搜索窗，对运动块的运动矢量估计来说初始步长太大．跳出了可能性比较大的区域．导致搜索方向的不确定性．故而有可能陷于局部最小。动态搜索窗调整算法在搜索过程中可以根据搜索窗收敛因子的大小自动调整下一个搜索阶段的搜索窗的尺寸，是一种自适应的梯度搜索算法。DSWA算法的搜索窗收敛因子Rw为当前阶段搜索窗大小与上一阶段搜索富大小之比．可以表示为T和H是常数参量．是通过统计一些…     

Novel Fiberoptic Sensing Array an Fundamental Experiments

A suitable fiberoptic sensing array embedded in the smart structure to monitor quasi-distrbuted froces on the structrue in presented in this paper.Artificial neural networks are used in processing of fiberoptic sensing array signals.Fundamental experiments have been done and the results are also given.     

改进的免疫粒子群算法在TDOA定位中的应用

针对无线传感器网络中的TDOA节点无源定位估计中的非线性优化问题,提出了一种改进的免疫粒子群优化(Immune Particle Swarm Optimization, IPSO)的TDOA定位算法。该算法在自适应粒子群算法的基础上,引入免疫过程,增加了粒子种群的多样性,平衡局部搜索能力和全局搜索能力,有效地解决粒子易陷入局部最优问题,更快收敛到全局最优解。仿真结果表明,提出的算法相比于标准粒子群算法、自适应粒子群算法、Chan算法,当基站数量仅为4～5个、半径达到100 m时定位精度仍然较高,当加入随机噪声时,性能更加稳定,鲁棒性较好。     

基于遗传算法和ELM神经网络的目标威胁估计

目标威胁程度是指挥员进行态势评估和指挥决策的重要依据。为准确估计目标威胁情况,提出了基于遗传算法和极限学习机(Genetic Algorithm and Extreme Learning Machine, GA-ELM)的目标威胁评估方法。采用遗传算法优化ELM神经网络的输入权重和隐含层阈值,优化后的ELM神经网络能够克服传统ELM网络不稳定的缺点,具有更好的目标威胁估计性能。实验结果表明,基于GA-ELM的目标威胁估计误差明显小于传统ELM方法,且输出的威胁结果更加稳定。     

基于GAN的导频配置和信道估计联合优化算法

随着通信设备的爆炸式增长,信道环境变得愈加复杂,传统信道估计方法需要进一步增加导频开销以维持现有信道估计精度。然而,这会导致系统吞吐量的下降。首先,提出了一种基于GAN的信道估计方法以在OFDM通信系统中解决这一问题。然后,采用GAN模型去学习从低维的潜向量到真实信道样本的映射关系。最后,在此基础上进行联合的导频配置优化。     

一种3D眼镜虚拟试戴系统的实现

针对人脸图像试戴3D眼镜过程中存在的镜腿遮挡人脸问题,文中提出一种基于人脸图像的3D眼镜虚拟试戴技术。利用构建的人脸形状的三维模型,使其在虚拟试戴中对镜腿起到消隐作用,解决镜腿的遮挡问题。文中对输入的人脸图像进行关键点检测,结合Graham扫描法求得人脸形状的凸多边形,利用平移扫描构建人脸形状的三维模型。此外,文中根据定位人脸图像上的关键点以及姿态估计后对三维眼镜模型的变换,将眼镜模型佩戴到人脸图像上。实验结果表明,该方法对于多视角的人脸图像实现了虚拟试戴效果,解决了多种视角下人脸图像试戴过程中镜腿的遮挡问题,虚拟试戴中镜腿遮挡平均准确率为94.5%,遮挡精度较高。     

基于二次相关法的非视域物体定位研究

非视域成像技术是对无法直接观测到的物体进行间接观测的一种技术,本文使用激光光源照射中间介质,光经过中间介质进行多次反射,再使用APD(Avalanche Photon Diode)阵列接收回波信号,最后使用二次相关法进行时间延迟估计,计算回波信号的返回时间,完成对非视域物体的定位。实验表明,该方法可以快速定位非视域物体的位置,在噪声比较大的环境下,比直接使用互相关法定位更加准确。