基于Mean Shift算法的嵌入式实时彩色目标跟踪

为满足Mean Shift算法的实时运行要求,提出了核函数量化以及相关计算权值整数化的方法,将复杂的浮点运算转化为整数运算,减小算法的运算量.设计了以高性能DSP芯片TMS320C6418结合大规模门阵列的嵌入式目标跟踪平台,并与一个具有两自由度伺服系统构成闭环跟踪网络.目标的脱靶量(目标偏离视场中心的距离)作为反馈信号控制伺服系统带动摄像机运动,使目标处于视场的中心附近.实验结果表明系统具有良好的稳定性.     

用于彩色目标跟踪的改进粒子群优化算法

提出一种用于彩色目标跟踪的改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization Algorithms,IP-SOA)。针对彩色目标,选择加权彩色直方图作为目标的特征,选用Bhattacharyya系数作为特征相似性度量,其最大值位置表示目标位置。对粒子群优化算法进行了改进,即自动调整惯性权重函数与认知学习因子,每次递推时对粒子速度、单帧位移总量加以限制,对Bhattacharyya系数优化,快速求取函数最大值位置。利用彩色序列图像进行仿真实验,结果表明,该方法能够实时跟踪飞机、车辆等目标,在目标被部分遮挡时能稳健跟踪。     

频率调制信号调制方式识别方法

为完成对FM,2FSK,4FSK,8FSK,MSK等频率调制信号的识别,在瞬时频率直方图统计图、信号功率谱、信号平方谱等提取特征,这些特征提取简单,计算量小.给出了频率调制信号识别算法,并利用实测数据验证算法的性能及算法对脉冲成形滤波器形状,频偏等因素的鲁棒性.     

一种应用于车地无线通信系统的干扰检测方法

城市轨道交通的车地无线通信,正处在一个日益复杂的电磁环境中.文中提出了一种针对城市轨道交通车地无线通信系统的干扰检测算法.该算法采用频域能量检测的方法,通过设置自适应门限对车地无线通信进行干扰的有无检测和频率参数估计.针对经典干扰频率估计方法在低干信比或频谱峰值偏离干扰中心频率,估计误差较大的问题提出了一种改进方法.计算机仿真结果表明:当信号数据速率为5.5 MSPS且干信比达到-7 dB以上时,干扰检测概率接近于100％;当信号数据速率为11 MSPS且干信比达到-8 dB以上时,干扰检测概率接近于100％.提出的改进频率估计算法,随着干扰信号比的提高,频率估计误差呈现单调减小趋势,在干信比大于10dB时,其性能优于经典算法.     

城区时间差测量模型与校准分析

在射频传感网短基线时差定位(Time Difference of Arrival, TDOA)中, 到达时间差的测量是一个重要问题.时间差的测量精度除了受到测量接收机本身系统频响特性影响外, 城区无线电波传输环境是影响时差测量精度的重要因素.本文对影响时差测量精度的系统测量误差、城区非视距传播引起的误差进行了理论分析, 给出了测量误差的类高斯概率分布模型, 提出采用校准源提高时差测量精度的方法并验证了该方法的合理性.     

一种等差参差脉冲信号的检测方法研究

针对低信噪比环境下信号估计概率低和子周期呈等差的脉冲参差信号低截获、难分选的问题,提出了一种基于改进滑窗与等差判决的信号参数估计与分选方法。文中,首先利用改进滑窗的双门限检测对脉冲信号信噪比进行增强,计算比较滑窗能量累积值,寻找信号的起始、终止时间。其次,针对等差层次的时序重复特性,提出基于差分统计的等差判决流程,使序列差值直方图算法在复杂脉冲环境和脉冲丢失较高环境下能够分选该种参差信号。仿真与试验结果表明：该方法在-6 dB情况下有10%以上的精度提升,等差判决算法在高脉冲流密度条件下仍能较准确地分选出该种信号,且在脉冲丢失较高环境下仍有一定的分选成功率。     

基于自相关积分循环谱的复合调制雷达信号识别方法

为解决传统识别方法对复合调制的雷达信号识别率低的问题,文中提出了一种基于循环谱积分特征的识别方法。首先,将计算循环谱的傅里叶累积方法转换到自相关域,降低了噪声的干扰;其次,通过引入轴线积分的方法实现了将二维循环谱矩阵在保留主要信息的基础上降维为一维特征向量,消除冗余数据;最后,利用支持向量机实现了雷达信号的识别。实验表明,本方法在信噪比不小于-2 dB情况下,可保证对7种不同调制的雷达信号识别准确率在90%以上,且与其他识别方法相比在低信噪比条件下对雷达信号的识别率提升显著,尤其是对相位调制信号的识别。本方法将时域特征拓展到自相关域,便于实现,对信号识别方法提供了新思路。     

基于压缩感知的相关干涉仪测向算法

针对相关干涉仪测向系统,提出了一种基于压缩感知的测向算法.该算法将相关干涉仪的测量矢量分解为以测向数据库为基底的含有噪声的稀疏表示,采用再加权的l₁范数凸优化算法,迭代更新加权矢量,以逼近最优的l₀范数.所提算法和传统的计算相关系数最大值方法相比,额外利用了辐射源信号在空域上的稀疏性,可以对同频多信号进行测向.采用计算机仿真对所提算法的性能进行了验证.     

基于FPGA的遮蔽条件下非线性畸变脉冲信号实时检测

针对强脉冲信号在检测时导致自适应门限提升形成“遮蔽效应”影响弱信号检测的问题及强脉冲信号非线性畸变严重导致脉冲参数测量误差大的问题,提出一种非线性条件下自适应脉冲检测法,包括自适应门限与脉冲起止判决法两部分。其中自适应门限部分基于噪声分布特性提出平稳脉冲差分模型,对自适应门限进行改进降低“遮蔽效应”;脉冲起止判决部分采用最大差值判决法,在差分运算最大值处判决为脉冲的起止点,减小脉宽测量误差。经仿真验证及FPGA实测表明,改进后的自适应门限仅高于噪声约2 dB,“遮蔽效应”明显降低;在单信道51.2 MHz采样率的条件下,非线性畸变脉冲信号的脉宽平均测量误差由0.2μs减小至0.02μs。     

基于粒子滤波的目标实时跟踪系统

设计一种基于TMS320VC5416与FPGA的实时图像跟踪系统,该系统首先采用SAA7111A采集图像,经FPGA(采用乒乓操作的方式)传输给DSP处理器.在跟踪算法上采用灰度作为目标特征,使用粒子滤波方法实现对动态目标的跟踪.采用浮点数定点化处理,提高了算法的运行速度.实验表明:该系统具有良好的实时性与稳定性.