基于独立分量分析的高光谱图像目标检测算法

提出一种基于独立分量分析(ICA)的高光谱图像目标检测算法.首先利用无监督正交子空间投影进行端元提取,并将端元矢量构成矩阵作为快速定点独立分量分析的初始化混合矩阵,解决了独立分量在排序上的随机性;同时采用基于噪声调整的主分量分析(NAPCA)对原始图像数据降维,继而采用初始化后的快速独立分量分析从保留的主分量中依次提取出目标.利用AVIRIS高光谱数据进行实验研究,结果表明提出的算法能够有效地提取图像中的目标信息,其性能优于改进的CEM检测算法.     

5G下的应急广播

以5G技术为研究的出发点,探讨5G时代下应急广播技术的发展方向。同时,结合当前应急广播现状,分析了5G时代下应急广播的实践应用,给出了5G时代应急广播技术升级转型的意见和建议,为5G时代下应急广播发展和广泛应用提供可参考的思路。     

高能激光对成像制导系统的干扰效果分析

为了分析高能激光对成像制导系统的干扰效果,从制导武器的红外辐射强度出发,介绍了成像制导干扰效果评估的两种基本方法。以对比度评估方法为例,模拟了不同干扰强度、不同干扰质心激光干扰条件下成像制导系统的跟踪效果。结果表明对成像型制导系统实施有效激光干扰的手段主要有两个：一是增加激光干扰源的激光功率;二是激光干扰质心要尽可能地远离目标质心。     

一种有效的变步长的自适应独立分量分析算法

步长因子的优选是自适应算法中的一个重要问题,本文建立了步长因子与互相关性测度之间的一种非线性函数关系,以此为基础,提出了一种新的变步长的自适应独立分量分析算法,分析了算法收敛性能和稳态性能.该算法根据互相关性测度所反映的信号分离状态自适应地调节步长因子,克服了传统算法在稳态步长调整过程中的不足.仿真实验结果表明了算法的有效性.     

基于改进FastICA的多用户检测

研究了直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)通信系统的多用户检测问题,利用DS-CDMA信号中各用户扩频码和用户信息数据统计独立性建立了基于独立分量分析方法的多用户检测模型,通过对噪声作白化预处理,对FastICA算法的分离性能进行分析并给出精度修正矩阵,提出了一种改进FastICA的多用户检测算法.仿真结果表明,该方法较传统检测算法具有更好的检测性能、更强的抗多址干扰的能力和抗远近效应的性能.     

卫星光通信系统光电核心器件的伽马辐射实验研究

为了研究空间辐射导致的卫星光通信系统性能劣化,本文开展了光电核心器件的γ辐射实验。在辐照总剂量低于150krad的条件下,DFB激光器和LiNbO3光电调制器没有出现明显的性能变化,而EDFA器件表现出明显的增益衰减。实验结果表明,在卫星光通信系统的实际应用中应该更多的考虑高能粒子辐射所带来的影响。     

基于端元提取的超光谱图像目标检测算法

针对超光谱图像中目标检测问题,提出了一种基于端元提取的超光谱图像目标检测算法。该算法在未知任何先验信息条件下,对超光谱数据进行基于噪声调节的主成分分析,通过保留信噪比较大的主成分,有效降低超光谱图像中的噪声水平;然后利用基于无监督正交子空间投影的端元提取算法获取图像中的端元矢量,将各端元矢量代入改进的约束能量最小化算子中,从而实现超光谱图像的目标检测。实验结果表明,该算法不但可以得到较好的目标检测结果,在运算性能上也具有一定的优势。     

基于特征向量选择的非线性盲分离算法

在基于解广义特征方程的线性混合信号盲分离方法的基础上,结合核特征空间给出了一种基于特征选择的非线性混合信号盲分离算法。该算法首先将非线性混合信号映射到高维特征空间,根据适应度函数选出一组完备的特征向量基。其次,通过这组特征向量基将高维特征空间的信号映射到参数空间,从而把非线性混合信号盲分离问题转化为特征空间的线性混合信号盲分离问题。在特征空间中,应用基于解广义特征方程的线性混合信号盲分离方法对信号进行分离。该方法稳定性好,收敛精度高,计算量小。仿真结果表明该算法具有良好的分离性能。     

定向接收低冲突率水声网络媒体接入控制协议

在全向水声通信网络场景中,较大的传播时延和较高的数据包碰撞率严重影响了网络性能。相比全向接收技术,声矢量传感器的声压和振速通过线性加权组合可以形成单边指向性,实现定向接收某个方向上的信号,进而提高网络的空间复用率。该文首先分析了声矢量传感器定向接收模式下的网络中断概率,验证定向接收技术网络应用的可行性。然后,提出了定向接收低冲突概率媒体接入控制协议(DRLCP-MAC)。该协议利用指向性接收波束握手机制建立稳定的数据传输链路,通过状态转移策略构建多对并行通信链路,缩小虚拟载波监听范围,提高网络的空间复用度。仿真结果表明,与水下冲突避免多址接入协议(MACA-U)和时隙地面多址接入协议(Slotted-FAMA)相比,DRLCP-MAC协议使信道接入成本降低了约50%和60%,网络吞吐量提升了约60%和400%,端到端时延降低了约50%和85%。