一种椭圆球面波调制信号自适应峰均比抑制方法

该文针对椭圆球面波(Prolate Spheroidal Wave Function, PSWF)时域正交调制信号峰均功率比过高,易受功率放大器非线性影响,造成信号失真,导致系统解调性能下降的问题,提出一种基于律压缩的自适应峰均比抑制方法。该方法能够根据输入信号自适应调节压缩参数,有效压缩信号峰值,降低PSWF调制信号峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio, PAPR),同时保证压缩前后信号平均功率不变。理论论证和仿真结果表明,该方法能够有效抑制PSWF调制信号PAPR,当压缩参数为1且互补累计分布函数CCDF为10-4时,压缩后调制信号与原调制信号相比PAPR降低约2.1 dB;有效改善经过功放后调制信号功率谱和系统在高斯白噪声信道下的误码性能。     

一种高性能低复杂度的基于串匹配的屏幕图像无损压缩算法

传统无损压缩算法对屏幕图像的压缩效果不佳。该文根据典型屏幕图像的特性,以LZ4HC(LZ4 High Compression)算法为具体实现基础,提出一种基于串匹配的高性能低复杂度(String Matching with High Performance and Low Complexity, SMHPLC) 的屏幕图像无损压缩算法。相对于传统字典编码无损压缩算法,新算法提出了以像素为搜索和匹配单位,对未匹配串长度、匹配串长度以及匹配偏移量这3个编码参数进行联合优化编码,并对参数进行映射编码。实验结果表明,SMHPLC具有高性能和低复杂度的综合优势,大幅降低编码复杂度,提高了编码效率。使用移动的文字和图形类的AVS2通用测试序列作为测试对象,对于YUV和RGB两种格式,SMHPLC算法比LZ4HC总体节省码率分别为22.4%,21.2%,同时编码复杂度降低分别为34.6%,46.8%。     

MORUS算法的抗碰撞性分析

MORUS算法是CAESAR竞赛第3轮的候选认证加密算法之一,该文评估了MORUS-640-128算法对碰撞攻击的安全性。由碰撞关系确定一系列非线性方程,采用分块分析的方法,从非线性方程中找到消息字差分间的信息泄漏规律,首次给出了算法在两步后发生碰撞的必要条件集,确定了输入差分的字分布情况。在此基础上,将碰撞的必要条件转化成伪布尔函数最优化问题,利用混合整数规划模型进行求解。实验结果显示算法发生碰撞时,输入差的汉明重量至少为28,其碰撞概率小于2-140 ,得到了比文献[7]更紧致的概率上界(原为2-130)。结果表明MORUS-640-128算法具备良好的抗碰撞攻击能力。     

一种实用的毫米波大规模MIMO混合预编码算法

数字模拟混合预编码可以用较少的射频逼近全数字预编码的性能,可以用来解决毫米波大规模MIMO系统中由于射频链路过多造成的硬件损耗和校准问题。为解决传统混合预编码结构难以实现的缺点,该文的混合预编码研究基于一种简单的固定子连接结构。推导了系统可达速率最大,模拟预编码矩阵应满足的条件,从而将混合预编码矩阵设计问题转化为优化问题。采用鸟群算法(BSA)解决此优化问题,求得最优的预编码矩阵。针对模拟移相器分辨率有限的情况,提出一种直接量化的解决方案和一种基于改进的离散BSA的解决方案。仿真结果表明,所提算法能够基于简单结构实现较好的性能;移相器分辨率有限情况下,所提的两种解决方案都是有效的,且基于离散BSA的方案在分辨率较低时性能更优。     

层次聚类算法的实时图像边缘检测及FPGA实现

Sobel、Roberts 算子是基于微分得出的,由于模板和阈值固定,因此缺乏自适应性。将采集到的实时灰度图像先进行中值滤波,使用分裂聚类算法对实时灰度图像梯度值进行第1次聚类,然后对第1次分裂聚类的结果进行凝聚聚类,再进行第2次的分裂聚类,最后对第2次聚类的结果进行自适应阈值判断得出图像边缘,并在FPGA上实现。实验结果表明,采用层次聚类算法检测出的边缘更加精细,抑制噪声能力更强。     

基于红外目标提取的夜视图像融合实时系统研究

研究的图像融合技术是以微光图像作为背景,红外图像作为目标,两光路图像经过合光棱镜进行光学投影融合的实时融合技术。为了具备良好的融合效果,红外图像经过预处理后,用改进的Otsu算法进行图像分割来实现目标提取,提取后的红外目标经过改进的伪彩色变换方法进行处理后在OLED上显示。融合后的系统实时性好,既可以得到微光细节丰富、较接近可见光视觉感受的背景,也可得到对比度明显的红外伪彩色目标,对于战场上的士兵观察环境和快速寻找目标有很大的帮助。     

基于SURF算法的产品表面缺陷检测研究

针对产品表面正确性的快速自动无损检测问题,提出了利用垂直投影法确定旋转步长来获取序列图像的方法,并将一种针对尺度旋转不变性（SIFT）改进的SURF算法应用到此方面,该算法通过计算积分图像和 Hessian 矩阵大大提高了特征点检测的速度,节省了图像匹配时所用的时间,并提高了算法的实时性。首先通过确定旋转步长来获取标准序列图库,其次通过SURF算法寻找最优匹配位置,最后通过相关度的计算来判别各区域是否有缺陷。实验表明,在对待检测图像和标准序列图像库中的5幅图像匹配时SURF算法比SIFT算法大约节省了2.6 s,显然,把SURF算法应用于序列图像中匹配可以大大节省缺陷检测时所用的时间。     

一种小波域改进双边滤波的水果图像去噪算法

采用机器人实现水果的自动化精确采摘是现代水果采摘技术发展的基本趋势之一。但由于成像条件以及机器人自身电子电路等因素的影响,使得所获取的图像或多或少存在大量噪声。将小波变换与双边滤波算法有机结合,提出了一种针对水果图像中颗粒噪声的滤波算法。该算法首先对噪声图像实现小波分解,对于各高频子图像,给出了相似像素的基本定义并分别设计出尺寸为5的多方向的相似像素检测窗口;然后根据检测窗口中相似像素的个数与检测窗口全部像素点个数的比值大小,分别采用自适应双边滤波算法和改进加权中值滤波算法加以处理。最后实现小波系数重构。实验仿真结果表明,该滤波算法性能优于双边滤波算法以及小波域双边滤波算法,对于农产品视觉图像、基于流媒体技术设施现场采集的图像处理等领域也具有一定的参考价值。     

改进分离式电磁矢量阵列的两维波达方向估计

针对现有分离式电磁矢量传感器阵列的两维波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计存在的两个问题:其一,当入射信号在时域上不具有旋转不变性时,现有算法失效;其二,无法实现阵列的两维孔径扩展导致两维DOA估计精度较差,提出了一种改进的分离式电磁矢量传感器阵列结构．首先利用所提阵列的空域旋转不变性代替时域旋转不变性得到其中一维方向余弦的高精度估计;其次结合矢量叉乘法与相位干涉法得到另一维的方向余弦高精度估计;最后对两维方向余弦进行三角操作得到目标的两维DOA估计．本文算法摆脱了对入射信号形式的依赖,实现了阵列的两维孔径扩展,使得两维DOA估计精度大大提高．仿真结果证明了本文算法的有效性．     

基于Memetic算法的DNA序列数据压缩方法

该文提出一种基于CPMA(Collaborative Particle swarm optimization-based Memetic Algorithm) 算法的DNA序列数据压缩方法,CPMA分别采用综合学习粒子群优化(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization, CLPSO)算法和动态调整的混沌搜索算子(Dynamic Adjustive Chaotic Search Operator, DACSO)进行全局搜索和局部搜索。该文采用CPMA寻找全局最优的基于扩展操作的近似重复矢量(Extended Approximate Repeat Vector, EARV)码书,并用此码书压缩DNA序列数据。实验结果表明,CPMA比其它优化算法有很大的改善,对文中采用的大部分测试函数,其解都非常接近全局最优点;对于DNA基准测序序列,与文中所列的经典DNA序列压缩算法相比,基于CPMA算法的压缩性能得到了显著提升。