关于ARMA序列协方差矩阵的逆

本文用矩阵方法导出ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）序列协方差阵的逆的一种表达式，由它可以较快计算平方和函数及其偏导数，还可以求得初值为零的条件平方和函数的误差。     

态射的广义Moore—Penrose逆

本文定义了态射的广义Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ逆，给出了它存在的一些充要条件，确定了它的一些表达式，推广了关于态射的Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ逆的相应结果。     

环上矩阵广义Moore-Penrose逆的存在性

讨论带有对合反自同构*有单位元的结合环R上矩阵的广义Moore-Penrose 逆,给出了环R上矩阵的广义Moore-Penrose逆存在的几个充要条件．特别,得到了环 R上矩阵A的关于M和N的广义Moore-Penrose逆存在的充要条件是A有分解A= GDH,其中D2=D,(MD)*=MD,(GD)*MGD+M(I-D)和DHN-1(DH)*+ (I-D)M-1均可逆．     

一种稀疏孔径下大尺寸目标的ISAR 成像方法

针对稀疏孔径下的大尺寸目标ISAR 成像,该文提出了一种新的成像方法,该方法在距离频域进行方位向压缩,避免了散射点越距离单元徙动的影响|引入压缩感知替代FFT 对稀疏孔径数据进行方位压缩,通过构造随距离频率变化的基空间,消除了距离频率和方位时间之间的耦合,同时降低了方位向的峰值旁瓣比,获得了清晰的目标图像。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。      

舰船ISAR成像的时间段优化选取

在分析舰船逆合成孔径雷达（ISAR）成像模型的基础上提出了一种选取最优成像时间段的方法,即利用时域相关法估计不同时刻的多普勒中心,绘制出多普勒中心曲线;根据多普勒中心曲线选取合适的成像时间段,对选取的每段数据进行平动补偿,并求其方位多普勒谱;根据谱宽判断该时间段是否为最优成像时间段,如果是则利用距离-瞬时多普勒进行成像,否则丢弃该段数据。实测数据的成像结果验证了提出的方法是有效的。     

基于BP 神经网络的能见度估测研究

利用安徽省高速公路能见度观测站网的分钟能见度及温湿风资料, 在全面分析能见度与各个气象要素相关 性的基础上, 重点探讨了高速公路能见度的短时预测模型。应用 BP 神经网络, 以湿度、温度、平均风速、瞬时风速、 极大风速作为 BP 神经网络输入层, 输出层为能见度, 结果表明整体试验数据偏差在可接受范围内。采用顺序试验样 本时, 相对误差在 20% 以内的占总试验次数的 68.6%; 在随机样本各次试验中, BP 网络模拟输出与检验样本的相关性 较好, 相关系数在 0.6∼0.8 之间; 低能见度随机样本试验结果表明, 模型输出值与样本值均方根误差集中在 700∼850 m 之间, 变化幅度不大, 说明神经网络算法具有较高的稳定性。     

不需要训练数据的分布式MIMO雷达距离扩展目标检测器

在非均匀杂波环境中,研究了高分辨率分布式多输入多输出(MIMO)雷达的距离扩展目标检测问题。由于分布式MIMO雷达观测到的杂波是非均匀的,无法获得足够的独立同分布的均匀训练数据来估计检测单元的杂波协方差矩阵。采用复逆Wishart分布对杂波协方差矩阵建模,基于该杂波模型设计了一种不需要训练数据的分布式MIMO雷达距离扩展目标广义似然比检测器。数值仿真结果表明:在非均匀杂波环境中,所设计的检测器的性能比用训练数据的协方差矩阵类检测器有明显的改进。     

NSCT域红外图像改进非局部均值滤波算法

结合非下采样轮廓波变换(NSCT),提出了一种红外图像改进非局部均值滤波算法(Improved Non-local Means Filtering,INLMF)。该算法首先对红外噪声图像进行多尺度NSCT变换,其次分别从相似图像块自适应划分方法以及滤波权重计算方法 2个方面对经典非局部均值滤波算法进行适当改进,将改进后的非局部均值滤波算法(INLMF)应用于处理高频分解系数,然后将滤波后的高频分解系数与低频分解系数进行重构,得到去噪后的图像,最后对去噪后图像采用非负支撑域有限递归逆滤波(Non-negativity and Support Constraints Recursive Inverse Filtering,NAS-RIF)算法进行图像复原,以尽可能消除因滤波造成的图像失真。测试结果表明,本文算法滤波效果优于NLMF及其已有的改进算法。     

一种新的基于单目视觉的广义障碍物检测方法

 障碍物检测是辅助驾驶、机器人导航等领域的核心问题之一.本文提出一种新的基于特征点道路面投影位移矢量的单目视觉广义障碍物检测方法.基于道路平面假设,利用特征点估计相机自运动参数,并利用此参数对相机的旋转运动进行补偿.利用逆透视投影变换,分别推导并证明了道路平面上的点和障碍物上的点的道路面投影位移矢量与相机位移矢量的关系.提出了一种区间统计方法,实现了相机位移矢量的鲁棒估计.最后,通过分析连续图像特征点的道路面投影位移矢量与相机位移矢量的关系,实现了广义障碍物检测.各种场景下的实验结果表明,该方法能够检测任意类型、形状的障碍物.与传统的运动补偿方法相比,具有更好的鲁棒性和准确性.     

基于一类特殊特征值集的扩散算子逆谱问题

该文研究有限区间上带有Robin-Dirichlet边界条件的扩散算子逆谱问题,证明一类特殊的特征值集合可以唯一确定扩散算子,并给出重构算法.