尺度目标的频域核回归跟踪研究

提出了一种基于频域核回归模型的尺度目标跟踪算法。该算法将时域相关滤波转换为频域的线性回归问题,构建一个包含似然项和先验项的代价损失函数,当似然项和先验项选取不同的分布函数,获得不同约束条件下的跟踪模型;通过核函数用来适应目标在跟踪过程的尺度变化。在初始帧中,通过手动标注目标初始状态,获得目标样本及其标记,利用核回归得到目标的频域模板;在跟踪过程中,利用循环卷积定理,将时域相关运算转换为频域乘积运算,快速计算候选样本的响应,得到目标在当前帧的估计;利用估计结果更新目标频域模板,同时在线更新核函数,适应目标尺度变化。实验分析表明,文中算法能够实时地跟踪目标,适应目标外观和尺度的变化,获得较好的跟踪效果。     

基于改进粒子群算法的对地攻击最优航迹规划

提出了一种基于粒子群算法的战斗机空地攻击航迹规划模型,针对传统算法收敛精度低的问题,基于算法参数和迭代公式做了改进.通过构造战斗机作战攻击中面对敌防空火力、地形等威胁要素和战斗机技战术性能等各种约束条件,设计了一种适用于战斗机航迹性能评价函数作为粒子群的适应度函数,用VC++.NET进行算法仿真并将最优航迹在MATLAB中显示.仿真结果表明:改进后的粒子群算法规划出的最优航迹能较好地实现威胁规避,较传统算法收敛精度高,运算速度快,满足了战斗机机动性能约束和航程较短要求,且规划的效率和精度较高.     

基于USRP2平台的高效NC-OFDM系统设计

为了能将认知无线电的理论研究与实物研究较好地结合在一起,基于USRP2平台设计并实现了一个NC-OFDM认知无线电传输系统,给出了系统的软硬件设计详细流程和关键问题的解决方案,并针对NC-OFDM系统的特殊性提出了一种将传统算法和修剪算法相结合的快速有效的FFT自适应处理算法。软硬件仿真结果表明,本系统能够在USRP2平台上成功实现无线通信的数据传送与接收,提出的算法可以有效缩短数据处理时间,提升数据传输的鲁棒性,改善系统的整体性能。     

基于交织的零相关序列集的扩展方法研究

为了减少参数限制对零相关区序列集构造的影响,文中提出一种零相关区序列集扩展方法.该方法将初始序列成对地进行交织变换从而构造出序列长度和零相关区都加倍的新序列集.在初始序列集具有最优参数且集合容量为偶数时,新序列集能够保持参数的最优性.该方法同样适用于零相关区序列偶集的扩展,且能够迭代进行从而获得更多的序列集.数值仿真验证了该方法的有效性.