LFM宽带雷达信号的盲压缩感知模型

在欠采样测量基础上,提出了一种基于盲压缩感知(BCS)的线性调频(LFM)宽带雷达信号欠采样与重构新框架。这一机制利用LFM雷达信号在分数阶傅里叶变换(FRFT)域上良好的能量聚集特性,将LFM及其延迟信号看做是未知p阶次FRFT域上的稀疏线性组合。首先通过时延相关解线调欠采样得到最佳稀疏FRFT域,再以此构造出原信号对应的p阶次离散FRFT(DFRFT)稀疏基字典,最后结合离散FRFT系数的块稀疏性利用块重构算法从测量值中估计出稀疏系数,同时论证了LFM信号单通道BCS问题解的唯一性,从而实现了稀疏基未知情况下针对LFM宽带雷达信号的盲压缩感知,为非合作条件下LFM信号欠采样采集与无源探测提供了一种新思路。     

基于标准差加权的色偏图像校正方法

针对色偏图像校正问题,提出了1种标准差加权的色偏图像校正方法。首先,利用灰度世界算法计算色偏图像红、绿、蓝各通道的校正系数;其次,对色偏图像进行超像素分割,利用像素平均值和方差计算每1个超像素的颜色一致性,从而计算各通道的校正系数权重;最后,对校正系数进行加权处理,并进行色偏图像校正。实验表明,算法能够对色偏图像进行有效校正,并克服单一色块和校正后图像变亮问题。相比于灰度世界、完美反射和动态阈值3种算法,该算法的峰值信噪比平均提升36.46%,色差均值平均降低3.12%。     

激光探测“猫眼”效应目标识别算法

提出了一种基于压缩感知理论的＂猫眼＂效应目标识别算法,应用随机采样矩阵将原始二维图像线性投影为一维测量向量,通过对一维测量向量的处理提取出＂猫眼＂效应目标信息,进而通过压缩感知理论的恢复算法重建仅包含＂猫眼＂目标的图像。对应于此算法亦提出了一种相应的激光主动成像探测系统,以获取主被动图像序列。应用此算法,将传统的基于原...     

硅橡胶基防热涂层高温压缩行为

为研究硅橡胶基防热涂层高温下的力学性能,针对两种硅橡胶基防热涂层开展高温压缩试验,对其截面的宏观及微观形貌进行分析,并结合高温下的热失重分析,探讨了其高温压缩强度变化规律及机理。研究结果表明:甲基苯基硅橡胶涂层高温热解温度区间主要为500～650℃,最终质量残余率为67.61%,其高温压缩强度在25～800℃呈增加趋势,由于玻璃小球的软化及树脂基体的热解,导致在400及700℃两个温度点的压缩强度降低,但在800℃由于玻璃小球与涂层中填料、烧蚀产物等发生共融,使涂层力学性能显著增加。甲基乙烯基硅橡胶涂层的高温热解温度区间主要为450～800℃,最终质量残余率为89.95%,由于甲基乙烯基硅橡胶涂层在高温热解后产生的陶瓷相,弥补了树脂裂解所带来的强度下降,因此在25～800℃其高温压缩强度较为稳定,并未产生明显衰减。影响硅橡胶基防热涂层高温力学性能的因素主要包括树脂基体的热解以及填料在高温下发生的物理-化学变化。     

基于压缩感知的高频响流场重构方法及其应用

粒子图像测速（PIV）方法具有高空间分辨率的优势,但是往往受到采样频率的限制（一般在15 Hz以下）,难以完成高频响测量。压缩感知（CS）能够基于稀疏采样数据获得高频信息,但如果直接应用于所有的数据点则计算量过大。基于亚采样（sub-Nyquist）PIV数据,本文提出了基于压缩感知和本征正交分解（POD）的高频响流场重构方法。首先采用POD对数据降维,同时获取空间模态和相应的亚采样时间系数,将亚采样时间系数作为观测值,选取适当的稀疏基,通过求解基追踪问题来计算高频响的模态系数。结合空间模态和所得到的时间分辨模态系数,可以重构高频响的非定常流场。利用该方法分别对周期性的振荡器流场和非周期性的不同直径圆柱流场进行重构,检测该方法的适应性。结果表明,压缩感知方法无需侵入式的辅助测量,可以为周期性流场提供准确的重构,重构误差低于3%,而对于非周期性复杂流场,则出现较大的高频噪声。因此,本文所提出的方法可以应用到周期性流场中以提高测量数据的时间分辨率。     

基于分数阶Fourier变换的微弱LFM信号检测

为了提高侦察系统对微弱LFM信号的检测能力,文章提出了一种基于分数阶Fourier变换的微弱LFM的检测方法。首先,分析LFM信号在离散分数阶Fourier变换计算条件下的输出信噪比,得出当观测信号的采样点数增大时,分数阶Fourier变换可有效改善输出信噪比。利用该结论,提出了通过提高信号的采样频率或者对已采样信号作插值的方法,改善分数阶Fourier变换对微弱LFM信号的检测。最后,仿真验证该方法是有效的。     

基于压缩感知的叶端定时信号参数辨识方法

叶端定时技术作为一种非接触式测量手段,在实际应用中的主要问题之一是测量信号欠采样。压缩感知方法是解决信号欠采样问题的有效手段,但由于求解过程中引入了正则化项,在提高稀疏度时,降低了幅值重构精度,而转子叶片振动幅值参数的准确辨识对于叶片动应力重构具有重要意义。将叶片振动方程设计矩阵与压缩感知字典相结合,在不依赖先验信息的条件下对叶片振动参数进行辨识。首先,根据振动方程设计矩阵形式及关注的最大振动频率,构造压缩感知字典;其次,通过叶端定时信号稀疏表示中的非零元素所在位置,从压缩感知字典中提取对应原子构成设计矩阵进而求得振动参数;接着,叶端定时（BTT）模拟仿真结果表明,所提方法可有效辨识叶片单模态、多模态振动参数;最后,开展旋转叶片振动测试试验,同时利用应变片和叶端定时系统采集振动信号,结果表明,与应变片测量结果相比,提出的方法振动频率辨识相对误差仅为0.14%;对比4个叶片的位移-应变传递比,其中偏离均值的最大百分比仅为2.15%。     

交会对接航天员训练电视图像仿真

以航天员对接过程电视图像仿真为应用背景,研究了近地空间复杂光环境下电视摄像机曝光成像特性和人的视觉成像感知特性,提出了一种基于GPU延迟着色模式下的空间图像浮点纹理着色、光饱和特效、调光和高动态映射显示的电视图像实时渲染方法。采用浮点纹理、高斯模糊等方法实现了逼真源成像和特效渲染;基于降采样的图像平均亮度统计,采用光源亮度和像素亮度两种调节模式实现了实时调光仿真,应用色调映射实现了目标图像的视觉感知高动态渲染显示。经工程验证,仿真图像与实飞图像一致,可以满足航天员训练,具有很好的工程应用价值。     

基于小波变换的多聚焦图像融合评述

概述了数据融合的基本概念和应用,简明分析了多聚焦图像的成像机理,从像素级层面上描述了基于小波多尺度变换的图像融合思想和过程.由于在基于小波变换的图像融合过程中,融合规则起很重要的作用,因此本文重点综述了适于多聚焦图像融合的三种融合规则：基于像素的融合规则、基于窗口的融合规则和基于区域的融合规则,并对这些规则进行了比较,最后给出了图像融合效果的客观评测方法.     

一种基于区域检测的压缩图像后处理方法

针对采用块离散余弦变换算法的压缩图像重建后会产生块效应和振铃效应的现象,本文提出了一种低复杂度基于区域检测的图像后处理方法。该方法通过准确定位图像中块效应及振铃效应的可能产生区域,有效地消除了块效应及振铃效应。实验结果表明,该算法在主观视觉和客观标准评价上均取得了良好的效果。     

Feedback Transmission of Binary Data with Automaton Receiver

Feedback transmission of binary data over a discrete-time additive Gaussian white noise channel is considered. The effect of some specific finite memory structure at the receiver is investigated. The whole communication scheme is the discrete analog of the one previously analyzed by Khas'minskii. The resulting average transmission time is increased by only about 20 percent of the theoretical limit in the low signal-to-noise ratio region. Numerical results are also shown.     

白天大气层内星敏感器观星能力分析

利用星敏感器进行白天大气层内观星,首先要解决的问题是强天空背景的干扰。通过对白天天空背景和不同光谱恒星的特点进行分析,提出了光谱滤波和偏振成像加形态学滤波和多帧图像累加的技术路线,综合利用光学方法和图像处理方法提高观测对比度和信噪比。给出了白天观星的信噪比模型,并在不同天空背景偏振度条件下,得出了G、K、M光谱恒星的0至5等星的单帧图像信噪比和对应的使CCD(Charge Coupled Device,电荷耦合器件)接近饱和的极限曝光时间。结果表明:星等值越低,天空背景偏振度越大,则信噪比越高;同等条件下,信噪比由小到大依次为G、K、M光谱恒星;而对于低信噪比的图像,通过多帧累加后可满足观测的要求。     

Control-Loop Noise in Adaptive Array Antennas

Adaptive array receiving antennas can be designed to sense the external noise field and to optimize the array illumination function. A substantial improvement in signal-to-noise ratio can be obtained with adaptive arrays when the external noise field is nonuniformly distributed in angle. The external noise process may be time varying and contain both discrete sources and continuously distributed sources. Two adaptive array implementations which maximize the signal-to-noise ratio are described in this paper. Expressions are derived for control-loop noise, i.e., the variance of the array element weights, and for the additional noise in the array output due to this element weight noise. It is shown that both the element weight noise and the array convergence rate are determined by the eigenvalues of the noise covariance matrix.     

False Alarm Rate and False Alarm Number for Discrete and Continuous Time Sampling

A comparison of the false alarm rates and false alarm numbers for discrete and continuous time sampling is given for different noise spectrums (rectangular, Hamming, Gaussian, and cosine noise voltage spectrums) and for different sampling rates for the case of discrete time sampling. Also given is the increase in the false alarm rate when going from discrete to continuous time sampling when the detection threshold is held fixed. The amount that the threshold has to be increased for continuous sampling to achieve the same false alarm rate obtained with discrete time sampling is also given.     

一种改进的直方图概率多假设多目标跟踪方法

直方图概率多假设跟踪（H-PMHT）方法及其变形泊松分布直方图概率多假设跟踪（P-HPMHT）方法的一个主要缺点是其量测模型仅考虑了背景杂波而没有考虑传感器噪声,从而导致在低信噪比条件下检测概率较低。针对这一问题,提出了一种带传感器噪声模型的H-PMHT方法,通过将传感器噪声引入量测模型,从而明显提高了对低信噪比目标的跟踪检测能力。该方法的计算量与目标数保持线性关系,仍然适用于目标数目较多的情况。仿真实验表明：该方法在误跟踪比率为1‰,信噪比为6 dB时,检测比率可提升近20%,信噪比为3 dB时,可提升近10%。     

单脉冲成像算法性能分析

单脉冲技术通过比较单个脉冲多路回波信号的信息实现对目标角度位置的精确测量,广泛运用于跟踪雷达中。在雷达成像中引入单脉冲技术可以显著提高前视这一合成孔径雷达(SAR)与多普勒波束锐化(DBS)成像盲区雷达图像的清晰度。本文着重对单脉冲成像算法的成像效果分析方法进行研究。从单脉冲和差比的概率密度函数出发,提出了目标图像位置失真、分辨率以及图像信噪比3个对图像质量进行衡量的指标。分析了决定这3个指标的系统及外部环境参数,并给出了相应的计算方法。最终通过数值积分以及Monte-Carlo仿真实验对理论分析结果进行了验证。     

基于先验误差模型的机载高分宽幅DBF-SAR自聚焦算法

高分宽幅（HRWS）数字波束形成（DBF）合成孔径雷达（SAR）利用多通道空间采样代替部分时域采样,可以有效缓解SAR成像时高分辨率与宽测绘带间的矛盾,具有重要的军用和民用价值。现有常规DBF-SAR成像算法都假设雷达传感器相对位置精确已知,实际应用中受传感器位置测量误差影响,由位置不精确导致的相位误差会严重影响DBF-SAR高精度成像能力。在极坐标格式算法（PFA）框架下,推导了DBF-SAR成像处理后,残留相位误差的解析模型,分析了该误差对成像质量的影响。依据推导的先验相位误差解析结构模型,提出了一种基于图像对比度最优化准则的自聚焦算法。新算法通过引入先验相位结构信息,极大降低了待估参数的空间维数,可以同时改善自聚焦算法的参数估计精度和计算效率。数据处理结果验证了理论分析的正确性和所提算法的有效性。     

一种新的红外目标图像质量评价方法

 目标混淆度（DTC）和目标遮隐度（DTS）是两个有效的红外小目标图像质量评价指标,然而它们不能够评价大目标图像的质量。针对该问题,对两个指标的定义进行了拓展,实现了对红外小目标图像质量和红外大目标图像质量的统一描述。对于小目标图像,修正了两个指标原有的计算方法,分别体现了背景噪声引入虚警的能力和背景区域遮隐目标的能力;对于大目标图像,提出了该图像条件下两个指标的计算方法,分别体现了背景区域与目标区域的相似程度以及图像中目标信息与已知信息相比偏离的程度。理论分析和实验证明,与传统的图像质量评价标准如信噪比、杂波尺度等相比,本文方法在红外自动目标识别中的应用更为有效,其评价结果与实际情况更加吻合。     

小波的尺度离散化与稳定性研究

在使用小波变换重构信号的应用中,为了计算处理方便及克服冗余性,常采用离散化处理。为确定均匀点格动态采样网络下的尺度采样间隔的取值及其与小波稳定性的关系,本文分别用Morlet小波和Marr小波对信号进行均匀离散小波变换。对于Morlet小波,其尺度采样间隔有一个取值区间,在这个区间内取值既能分析数字信号的最高频率及避免频谱混叠,又能保证小波的稳定性;而对于Marr小波,其尺度采样间隔的取值不能同时保证分析数字信号的最高频率和维持小波的稳定性,即稳定性与频率选择性是一对矛盾,但在二进抽取采样下选择适当的尺度伸缩因子可缓解这一矛盾。     

基于Keystone变换和MDCFT的高机动弱目标检测与参数估计

 常规雷达对隐身、超声速和高机动目标存在回波信噪比不足、距离徙动和多普勒谱扩展问题。将Keystone变换和修正离散Chirp-Fourier变换(MDCFT)相结合,提出了一种新的雷达信号处理算法。该算法通过Keystone变换补偿距离徙动问题,利用MDCFT对多普勒谱严重扩展的目标回波进行相参积累,提高目标检测性能的同时完成了对目标参数的估计,且该算法在方位向欠采样时仍可适用。最后对算法运算量及性能进行了分析,通过仿真验证了该算法的有效性。