3维波数域成像处理方法对回波信号距离历程不做近似,成像重建精度高。机载下视阵列3D SAR跨航向阵列长度相比跨航向幅宽小很多,需将回波信号尺寸补零到成像场景尺寸以防止FFT时出现卷绕,过高的补零倍数给波数域成像处理带来内存需求和运算量的激增。如果能够仅对ROI（Region Of Interest）而非整个观测场景进行成像处理就能够极大程度降低补零倍...
针对多频带信号融合成像的相干化处理,论文提出一种基于几何绕射理论模型高精度参数估计的多频带合成算法。该方法利用不同频带的全极点模型中极点及散射中心幅度的相位差异来估计非相干量,通过缺损数据幅度相位联合估计算法对相干化处理后的频带数据进行填补,利用全频带数据对几何绕射-全极点模型参数进行精确估计,得到融合数据。实验表明,由融...
逆合成孔径激光雷达（Inverse Synthetic Aperture Ladar,ISAL）对机动目标成像时,其回波信号存在距离向色散和方位向多普勒时变的问题。对于机动性满足二阶运动近似的目标,分析了其ISAL回波信号特征,该文提出一种基于FRFT-CLEAN的ISAL成像算法。该算法利用分数阶Fourier变换（FRactional Fourier Transform,FRFT）消除距离色散。在运动补偿后,...
针对雷达高分辨距离像（HRRP）的识别问题,该文提出了一种基于时域特征的截断Stick-Breaking过程隐马尔可夫模型（TSB-HMM）,并建立了基于TSB-HMM模型的分层识别算法,利用TSB-HMM模型结合时域特征和功率谱特征对HRRP进行分层识别。实测数据的实验结果表明,该方法是一种有效的雷达HRRP识别方法,分层识别的算法可极大提高目标的平均识别率。特别是...
复合高斯杂波中的纹理分量决定了杂波的非高斯性,而纹理分量的不确定性会影响常规检测器的性能。基于Bayes框架,该文采用先验分布描述杂波纹理分量的不确定性,分析先验模型选择对检测器检测性能与稳健性的影响。先验信息模型包括无信息先验分布和有信息先验分布。无信息先验分布包括Jeffery先验模型和广义无信息先验模型两种,所得到的检测器结构...
针对长时间积累较难在线性调频连续波信号的检测和参数估计中应用的问题,该文提出一种联合变窗长相干平均法与循环平稳法的线性调频连续波信号检测与参数估计算法。首先基于分段相干的思想采用变窗长相干平均法提高信噪比的增益,然后利用循环平稳法完成信号的检测和参数估计。该算法以较低计算复杂度实现信号的长时间积累,并且解决了起始时间给...
该文介绍了中国科学院电子学研究所研制的一个高精度无人机载多功能SAR系统,该系统可灵活工作在Ku和X波段,具有高分辨率、干涉、全极化成像能力。该文对该系统的指标、功能、组成进行了描述,提出了高精度运动补偿、宽带信号产生和中频接收、多通道幅相一致性保持等方案,通过车载和无人机飞行实验,验证了无人机装载多功能SAR系统的可行性。
该文利用数值仿真手段分析了全球导航卫星系统海面反射（GNSS-R）信号的时延相关功率曲线特征,讨论了风速、风向、GNSS卫星高度角、接收机平台高度和速度等因素对海面散射信号相关功率的影响,给出了GNSS-R海面风速的反演方法和技术流程,并进行了试验验证。结果表明,在中低风速条件（〈20 m/s）下,GNSS-R测量的海面风速与实测风速的基本一致,说明...
针对GPS信号在接收端的功率较弱,接收机在载噪比低的环境中很容易受到其他信号的干扰,该文提出一种基于矢量跟踪环路的接收机设计方法,在跟踪环路环节对干扰信号进行抑制。以实际的伪距、伪距率误差为状态量,量测得到的伪距、伪距率误差为观测量构建跟踪环路滤波器,利用更新后的接收机位置,计算出接收机与可视卫星间的观测矢量,完成闭合反馈回路...
该文在扩展卡尔曼粒子滤波算法的基础上融合了＂负＂信息（没有接收到观测值的扫描）来实现远距离干扰环境下的目标跟踪。在整个实现过程中,由传感器模型推导出的高斯和似然函数充分考虑了正负信息,直接用于计算粒子权重更新。并且通过扩展卡尔曼滤波算法产生重要性密度函数,利用当前时刻的量测,使得粒子的分布更接近其后验概率分布,而且使用较...
针对卡尔曼滤波中观测噪声是有色的且随时间变化这一情形,该文提出基于变分贝叶斯学习的自适应卡尔曼滤波算法。该算法先利用差分法,将时变噪声模型当中的有色观测噪声进行白化处理,从而使模型转换成了过程噪声与观测噪声相关的白噪声模型。考虑噪声相关条件下的卡尔曼滤波,并使之与变分贝叶斯学习结合,将白噪声方差与系统状态变量一起作为参数...
该文针对稳态条件下通信电台指纹特征的提取问题,提出一种基于高阶谱和时域分析的电台稳态特征提取算法。首先对电台的稳态工作状态进行数学建模,分析现有双谱特征提取算法的不足。进而充分利用矩形积分双谱的周期性,并结合时域分析提出一种改进的电台稳态特征提取算法,从理论上证明了该算法适用于任意阶的高阶谱特征提取。最后,通过实测数据验...
有限新息率（Finite Rate of Innovation,FRI）框架是针对非带限信号进行采样与重构的有效理论,然而该方法对脉冲频谱有特殊要求,对于复杂脉冲波形,方法可能失效。针对该问题,该文基于指数再生核设计了一种FRI采样与重构系统,其突出优势是能够通过合理地设置再生核参数来增加对复杂波形的适应性。另一方面,考虑到系统稳定性和采样核的实现,再生...
基于局部关系模型的优化式着色方式,难以定量描述其全局特性信息诸如着色结果与用户输入间关系。该文首先提出一种优化式着色框架,证明两种常用算法为其特例而且等价,然后将每个像素的着色结果转化为各涂抹颜色的组合形式,并通过数学分析推导出组合系数非负且归一化,从而证明优化着色具有混色机制,其结果由涂抹颜色混色而成,并推导出混色权重与...
神经元集群编码和spike train分析是神经信息处理的关键问题。该文介绍了一种利用高阶多维泊松模型对spike train进行分类预测的方法,并从spike的强度分布、匹配准确性和集成策略上进行了数学论证。最后利用该方法在大鼠U迷宫实验中选取20组作为训练集进行分类测试,实验结果表明,利用该方法得到的分类准确率在97%左右。
Jousselme提出证据距离衡量一组表示分类结果的证据与代表真实结果证据之间的差异性程度。该文通过分析得到Jousselme证据距离衡量一般形式证据的差异性程度存在不足：证据基本信任分配分布的分散程度越大,Jousselme证据距离越小,两组完全不相同的非类别证据间的Jousselme证据距离不为最大值1。针对不足,该文提出一种修正证据距离。数值算例表明...
针对训练多层激励函数量子神经网络（MAF-QNN）时权值与量子间隔的目标函数存在冲突,导致收敛速度和网络性能下降的问题,该文提出一种改进的量子神经网络的训练算法。通过设计输出均方误差和这一目标函数对权值和量子间隔进行统一训练,同时引入Levenberg-Marquardt（LM）算法降低目标函数陷入局部极小值的概率,实现了对量子神经网络的高效训练。...
针对传统视觉显著性检测算法单纯使用当前观测图像的信息或是先验知识的不足,该文引入了长期特征和短期特征的概念,分别代表先验知识和当前观测图像的信息,并提出了一种基于信息论的算法将它们融合。首先,分别根据人眼跟踪数据和当前观测图像的内容来训练长期和短期稀疏词典并对图像进行稀疏编码,将得到的稀疏编码作为长期和短期特征。其次,针对...
在基于空间直方图的目标跟踪中,选择一种合适的度量两个空间直方图之间相似性的方法至关重要。该文提出一种新的空间直方图相似性度量方法。将空间直方图中的每个区间所对应像素的空间分布看作一个高斯分布,其均值和协方差矩阵为该区间内所有像素坐标的均值和协方差矩阵,然后用Jensen-Shannon Divergence（JSD）计算对应区间的空间分布相似度,而...
在复杂场景下,传统混合高斯模型能较好地检测出运动目标,但随着时间的推移,模型参数收敛缓慢且难以适应场景中真实背景的实时变化,从而导致运动目标的错误检测率增加。该文利用滑动窗技术的短时历史记忆特性,提出一种新颖的基于滑动窗的混合高斯模型运动目标检测方法,该方法弥补了传统混合高斯背景模型不能及时形成新背景的缺点,提高了运动检测...
在基于多尺度变换的图像融合中,通常对分解后的低频图像采用加权求和的融合规则,而对于异源图像融合的情形,两幅源图的低频分量之间亮度差距较大,这时权值的选择直接影响到融合图像的视觉效果,简单的平均规则会使融合图像对比度降低。针对这一问题,该文提出将加权系数看作一个函数,用全变分方法对其进行优化;为使该方法可适用于所有的多尺度变换...
乳腺X线图像中的肿块检测是乳腺癌早期诊断的重要手段。该文提出了一种新的肿块检测方法。将脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Networks,PCNN）与标记符相结合设计了标记PCNN图像分层方法,继而利用多同心层（Multiple Concentric Layers,MCL）模型得到可疑区域。最后,借助肿块的形态学特征剔除假阳性区域得到最终的肿块。实验结果表明,该...
该文针对非合作信号处理中的（n,1,m）卷积码的盲识别问题,提出一种基于最大似然检测的识别方法。该方法将接收码序列按不同长度进行分段,构建卷积码校验多项式系数的线性方程组,利用最大似然检测方法估计线性方程组的解,并利用解向量与卷积码生成多项式的校验关系,构建生成多项式系数的线性方程组,最终求解得到卷积码的生成多项式。仿真实验验...
该文在现有译码算法的基础上提出一种高效的非二进制低密度奇偶校验码（NB-LDPC）译码方法,充分利用了分层译码算法与Min-max算法的优点,不但译码复杂度低、需要的存储空间小,而且可将译码速度提高一倍。应用该算法,对一种定义在GF（25）上的（620,509）码进行了仿真。该码的仿真结果表明：在相同误码率下,该文译码算法所需最大迭代次数仅为Zhan...
该文给出了在译码端使用边际信息缩小译码列表的算法,深入分析了边际信息缩减译码列表的原因,给出了基于移位寄存器序列的边际信息。相比于使用稳定信道传送边际信息的方法,其不使用额外的信道,不影响译码的性能与复杂度,更易于工程实现。最后改进传统分阶统计译码法,利用少量最可靠位作为边际信息,显著缩减译码列表。
该文针对影响多元位置相移键控（MPPSK）调制信号功率谱旁瓣电平的离散线谱杂散,分析出MPPSK调制信号的频谱特性,找出了线谱分布规律,提出了波形优化法和多元满位置法来抑制MPPSK功率谱中的线谱杂散;设计了两类不同的解调器对两种功率谱优化了的MPPSK信号进行解调;从功率谱特性和解调性能方面,对两种方法进行了仿真验证和分析;结果表明,优化后的...
如何合理选择频谱感知时间和数据传输时间使系统传输效率最大化是认知无线电研究的一个重要方向,具有极其广泛的应用背景。针对该问题,该文提出一种认知无线电周期数据传输优化机制,并分别给出频谱感知时间、信道搜索时间以及数据传输时间的优化计算方法。从数值及仿真结果可知,在不同的主用户到达强度的情况下,所得到的最优频谱感知时间、最优...
将中继协作技术用于认知无线电网络可有效对抗信道衰落,提高频谱利用率,然而如何选择中继协助源节点传输信息是一个亟待解决的问题。该文根据多中继协作时目的节点信噪比的一阶偏导数特征,定义了中继协作效率,设计了基于协作效率的迭代中继选择方案。考虑到认知中继网络的非集中式结构,该文将虚拟计时器引入中继节点,提出了基于迭代中继选择方案...
该文研究不对称双向中继信道下的被动式再生中继选择问题。首先,通过理论分析给出了传统3节点网络的可达速率域。然后,在瑞利衰落信道环境下,理论推导了系统中断概率的闭合表达式。接着,利用系统业务知识和信道状态信息,提出一种改进型的最大最小中继选择准则。进一步,研究中继端叠加信号的功率分配,提出了两种功率分配因子选择算法,并对所提算...
水下目标辐射线谱噪声的多普勒信息可用于估计目标上的噪声源参数。由于噪声源的低频和低速特性,其多普勒频移变化微弱,需要在选定窄带内进行高分辨率时频分析。Wigner-Ville分布（WVD）具有良好的时频聚焦性能,但是当频率分辨率要求较高时,其计算量和存储空间长度也大幅增加。该文提出一种选带细化WVD的快速数值计算方法。该方法对线性调频Z变...
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