LD-CELP语音编码算法研究及微机模拟

国际电报电话咨询委员会（ＣＣＩＴＴ）１６ｋｂｉｔ／Ｓ低延迟码激励线性预测编码算法（ＬＤ-ＣＥＬＰ算法,Ｇ．７２８建议）是一种低时延、高效率的算法,该算法和传统的激励线性预测编码算法（ＣＥＬＰ）相比,编码时延从２ｍｓ缩短到０．６２５ｍｓ,计算复杂度也有所降低。文章从语音线性预测编码和语音的矢量量化两个方面阐述了该算法的基本原理,并在微机上对其浮点算法进行了模拟,获得了较好的语音恢复质量。     

循环冗余校验码的查表生成算法及其实现

给出了ＣＲＣ码的查表生成算法和一个码表实例，所给算法适合用软件方法快速生成ＣＲＣ码，由于计算上的复杂性，ＣＲＣ码通常用硬件来产生，限制了在一些地方的应用。在应用系统中，用ＣＲＣ码取代简单的奇偶校验码能提高数据传输的可靠性，所给算法为在应用系统采用ＣＲＣ码提供了方便的途径。     

星载宽测绘带合成孔径雷达成象处理

波束扫描合成孔径雷达是为了满足星载合成孔径雷达宽测绘的要求而提出的，本文主要研究ＳＣＡＮＳＡＲ成象处理。ＳＣＡＮＳＡＲ的工作原理、信号格式、信号结构和信号参数限制的深入分析是成象处理研究的基础，成象处理算法包括块数据成象算法和块图象拼接算法两部分，频谱分析法和时域频域混合相关法被用于块数据成象，块图象的拼接是利用时间关系剪裁块图象再顺次拼接，完整的计算机仿真验证了本文提出的ＳＣＡＮＳＡＲ信号格式和     

彩色图象光斑的识别及分割

由于存在光斑及ＣＣＤ摄像机固有特性的限制，使得彩色图象的分割更为困难，通过研究二分光反射模型及光斑的成因，分析了ＣＣＤ摄象机特性对图象的影响，提出了一种光斑检测和彩色图象的分割算法，较好地解决了光斑识别和彩色图象分割的问题。     

计算机实时生成典型二次曲面图象的研究

描述一种实时生成典型二次曲面－球面的新算法，这种算法只需分别画出面上漫反射和镜面反射的等亮度曲线，就能得到具有高真实感的球面图象，与传统的逐点计算亮度算法相比，这种算法的计算量小得多，并且该算法适于用并行流水硬件实现，理论分析和仿真证明本算法适合实时ＣＩＧ系统。     

CCD 遥感图像几何校正的实时处理算法初探

为向星上处理迈进,实时完成ＣＣＤ遥感图像１Ｂ级几何校正,迫切需要建立一个准确而又能快速进行运算的反映校正前后几何位置对应关系的函数表达式和重采样算法。通过论证把校正前后一维位置对应关系高度精确地表示为一元三次多项式关系,从而改用递推极大地简化计算;在此基础上提出了一维灰度重采样新算法——加权平均法及其快速算法。当整幅图每行均按此处理之后,再根据获得的ＧＰＳ定轨定姿数据加注出图像的地理经纬网,从而得到完整的１Ｂ级几何校正产品。初步微机仿真实验表明,只需适当引入多处理器,本算法达到实时完全可行。     

支持多种查询语言的演绎数据库系统

介绍并讨论了当前演绎数据库的理论基础及实现方法，提出了一种基于松、紧耦合相结合的实现机制；讨论了自行研制的演绎数据库系统ＤＡＣ中知识表示的两级模式，简单介绍了ＤＡＣ的总体结构及其功能模块、两种演绎查询语言，并给出了一种基于有向图的递归查询算法。     

基于对象关系模型的C＋＋程序静态分析器

面向对象程序设计技术给软件的测试和维护来了新困难。针对这些困难，提出了用于描述程序中对象类之间三种依赖的对象关系图模型，并研究了这一模型在软件测试和维护中的两个具体应用及其相应算法，为了从特定的面向对象程度设计语言Ｃ＋＋编写的程序中提取ＯＲＤ较信息，构造了一个逆向工程工具－Ｃ＋＋程序静态分析器，并对其实现上的一些关键技术进行了介绍。     

用模糊聚类算法快速定位小卫星在轨运行故障

针对小卫星在轨系统复杂，监测点众多以及测量信息固有的不确定性等特点，采用一种 化的模糊Ｃ均值聚类算法快速定位在轨运行故障，并以哈尔滨工业大学卫星工程技术研究所研制的立体测绘微小卫星为背景以达到实际应用的目的。     

平面度最小区域评定的计算机实现方法

对平面度最小区域的评定问题，提出了一种极易在计算机上实现的简便方法，并在微机上用Ｃ语言编制了相应的计算机程序。大量实算证明：该算法准确、快速、稳定，评定结果都达到了最小条件。     

一种CCD星图星点快速定位算法

大尺寸CCD星图快速处理是制约天基光学观测器件性能的关键因素之一,在星敏感器、空间监视载荷等研制中具有重要意义.通过对CCD星图图像特点的分析,提出了以最大概率实现背景噪声滤除的星图预处理准则;在此基础上,提出了通过两次投影检测实现星点位置测量的算法.与传统方法相比,该算法实现简单,节约了计算量和存储量.对分辨率为2048×2048的CCD实拍星图的实验研究表明了该算法的有效性.      

A triangle voting algorithm based on double feature constraints for star sensors

A novel autonomous star identification algorithm is presented in this study. In the proposed algorithm, each sensor star constructs multi-triangle with its bright neighbor stars and obtains its candidates by triangle voting process, in which the triangle is considered as the basic voting element. In order to accelerate the speed of this algorithm and reduce the required memory for star database, feature extraction is carried out to reduce the dimension of triangles and each triangle is described by its base and height. During the identification period, the voting scheme based on double feature constraints is proposed to implement triangle voting. This scheme guarantees that only the catalog star satisfying two features can vote for the sensor star, which improves the robustness towards false stars. The simulation and real star image test demonstrate that compared with the other two algorithms, the proposed algorithm is more robust towards position noise, magnitude noise and false stars.     

基于Delaunay三角剖分的全天自主星图识别算法

在地球物理建模中,Delaunay三角剖分因其对给定点集进行三角剖分具有剖分结果唯一性这一重要特点而得到广泛应用.采用Delaunay 剖分这一性质,首次将Delaunay剖分算法应用到星图识别中.利用全天球星图的剖分不变性,采用有界曲面剖分的边界递归法,生成有序且容量小的完备导航星库;利用二维Delaunay三角剖分对视场内恒星星图进行剖分,将其结果进行快速匹配识别.仿真实验结果表明与现有的星图识别算法相比,此算法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需导航星库的容量小,检索速度快.     

HiPeG: A high performance balloon gondola for fine angular resolution X-ray telescopes

A platform for balloon-borne hard X-ray experiments capable of tens of arcsec pointing accuracy is a necessary condition for the new generation of high angular resolution X-ray telescopes. We have designed a new multi-mission platform in which the attitude determination system is based upon a high performance GPS and a star sensor equipped with a high-dynamic range CCD detector. The device is an autonomous and flexible system which, by means of efficient star identification and tracking algorithms, permits a fine dynamical pointing and reconstruction of the pointing trajectory down to the arcsec level. This paper presents specifications of the gondola and summarizes its characteristics which will be tested in a balloon flight scheduled in near future.     

结合自组织映射网络及三角形算法的星图识别方法

三角形方法是最经典且应用最广的星图识别方法之一,但是存在搜索范围大、匹配冗余、抗噪能力弱等问题。将神经网络技术应用到星图识别过程中,结合自组织映射网络（SOM）优秀的分类能力和三角形算法可靠的角距匹配能力,提出了一种新的识别方法。该方法基于邻近星的分布来构建每颗导航星的特征向量,将其作为SOM网络的输入向量,通过训练得到具有分类识别功能的网络及相应的三角形库。识别阶段,输入待识别星的特征向量,网络输出识别类,在该类对应的三角形库中应用三角形算法查找匹配三角形,完成星图识别。试验发现该方法减小三角形搜索范围、实现快速匹配的同时,提高了识别系统的抗噪能力,在全天识别过程中平均识别时间低于5ms,识别率在噪声标准差为0.025时仍高达99%。     

一种基于三正交主轴平面的快速星图模拟方法

为在地面上进行星图模拟以测试星图识别算法和星敏感器性能, 提出了一种新的快速星图模拟方法. 该方法利用截面圆和固定区域的性质, 将单位天球按照三个正交主轴平面进行等分, 根据赤纬值求解恒星矢量与主轴平面夹角来确定选星条件, 进而根据坐标变换原理进行星图模拟. 为验证所提方法与现有方法相比的优势, 进行了大量的仿真实验. 实验结果表明, 与现有星图模拟方法相比, 本文方法在保证星图模拟精度的条件下, 选星速度提高了3倍以上.      

A star identification algorithm based on radial and dynamic cyclic features of star pattern

A full-sky star identification algorithm based on radial and dynamic cyclic patterns is presented with the aim of solving the “lost-in-space” problem. The dynamic cyclic pattern match is applied with a maximum cumulate comparison method to identify sensor-catalog pairings in initial match, which substantially eliminates the effects of the star position noise, magnitude noise, and false stars. After initial match pairings of stars are obtained, a chain part extension technique is employed to quickly search for the longest match chain as the final result. Experimental results indicate that the proposed algorithm is highly robust to star position noise, magnitude noise and false stars. In a series of simulations, the identification rate of the algorithm is 97.50% with 2.0 pixels star position noise, 96.90% with 0.4 Mv star magnitude noise and 95.30% with four false stars respectively. Moreover, the algorithm achieves an identification rate of 58.08% when only six stars are in the field of view.     

基于红外波段船载星光定向仪白昼恒星探测技术

摘要： 白昼恒星探测技术是船载星光定向仪海上应用的关键技术之一.本文基于实测星图给出白昼恒星探测技术的理论公式和实现方案.该技术针对实测红外星图中的背景噪声、伪星点、坏像素、对灰度背景的适应性问题,分别设计星图滤波算法、多帧伪星点剔除算法、坏像素索引表以及多梯度渐进积分时间调整算法.通过外场观星和组合导航实验验证该技术的有效性和精度.     

上面级快速星图匹配算法研究

现有星图匹配算法存在搜索时间慢、算法实时性差的问题。为了满足上面级实时性的要求,文章采用K矢量查找算法来提高查找快速性,选择星对角矩作为星图匹配的特征量,构造星对角矩矢量,采用星棱锥星图匹配算法进行星图识别。最后采用上下位机的形式进行仿真分析,结果表明采用该星棱锥快速星图匹配算法成功率在99%以上,识别时间最长约为100ms,平均时间在15ms以内。该算法能够满足上面级对匹配算法快速性和高精度的要求。     

一种基于Hausdorff距离的改进星图识别方法

针对基于Hausdorff距离HD(Hausdorff Distance)识别法存在识别速度慢和对星敏感器镜头旋转特别敏感的问题,提出了一种基于Hausdorff 距离进行星图识别的改进算法,它采用有向距离和绝对距离相结合的方法,利用恒星的空间结构信息,构建有向距离匹配模型;根据镜头旋转特性,建立绝对距离抗旋转模型;对两种模型测试研究确定加权因子,同时选取恰当的匹配识别门限,最终实现匹配识别的性能达到最优.仿真实验结果表明,改进后的算法不但保持了原有算法的高识别率,强抗噪性,而且还具有更快的识别速度和好的抗旋转特性.它在实际工程中已得到成功应用.