面向量化分块压缩感知的区域层次化预测编码

在量化分块压缩感知的预测编码中，低参考价值的候选者将导致较差的率失真性能。为了高效地降低编码失真，提出了一种基于螺旋逐块扫描的区域层次化预测编码方法。在以同一采样率进行观测后，各块按由内向外的扫描次序进行预测与量化。当前观测矢量从上下文感知候选集中选取与之具有最小误差的反量化矢量，作为其预测矢量；根据层次相关性，所有块被划分到3种区域之一，通过块编码模型为不同区域设定自适应的质量因子，关键区域被赋予较大的质量因子。与现有的预测编码方法相比，所提方法综合利用了矢量之间的空域相关性和层次相关性，实验结果获得了至少0.12 dB的率失真增益。      

一种面向H.264/AVC的快速帧内预测选择算法

为提高I帧的编码效率,最新的视频压缩编码标准H.264/AVC,在空间域上 从多个方向进行多种模式的帧内预测,并使用率失真优化算法选择最佳模式,算法复杂度很 高.为此,提出了一种快速的帧内预测算法.针对亮度块的模式选择过程,提出了基于图像 熵值和滑动窗口机制自适应地调整熵值阈值的方法对宏块模式进行预判;针对亮度模式中多 个预测方向的选择,充分利用中间结果,预先排除一些可能性小的预测方向;在亮度块和色 度块相结合的率失真统计中,改变算法结构,预先计算色度块最佳模式.实验结果表明,算 法在不降低图像质量的基础上,编码速度平均提高76%,码率平均增加2.6%.      

多模型GGIW-GLMB算法跟踪机动群目标

针对多个机动群目标跟踪问题,提出了一种多模型伽马高斯逆威夏特-广义标签多贝努利（MM-GGIW-GLMB）算法。采用多模型算法对群目标进行运动建模,利用最适高斯（BFG）近似在预测阶段对多模型进行融合,减小了多模型算法的运算量,为进一步提高算法在目标机动阶段的跟踪性能,引入强跟踪滤波器（STF）对BFG算法得到的预测状态协方差进行修正。利用最优次模式分配（OSPA）距离及其一倍标准差和航迹标签正确率衡量算法对机动群目标的跟踪性能。仿真结果表明,本文算法能够提升对机动群目标的跟踪精度和稳定性。      

大斜视直升机载太赫兹ViSAR振动补偿成像算法

太赫兹视频合成孔径雷达（ViSAR）载波波长短,直升机载平台的微小高频振动将引起回波信号相位的显著变化,进而严重恶化ViSAR的成像性能。本文在建立斜视ViSAR平台振动成像几何模型的基础上,提出了大斜视模式下的振动相位误差补偿成像算法。该算法结合运动补偿原理,将斜视成像侧视化处理,然后采用改进的多普勒Keystone变换方法在二维频域校正由平台振动引起的距离单元徙动,最终在距离多普勒域实现振动相位误差补偿。仿真结果验证了该算法的有效性。      

圆锥运动及其影响的3种描述方法

从旋转矢量方法、欧拉角方法及刚体有限转动方法出发对圆锥运动及其影响进行了阐述,得到了各方法下的等效陀螺漂移公式以及三者之间的关系;并对圆锥补偿算法在每种方法下的补偿效果进行了研究.结果表明: 刚体有限转动方法与旋转矢量方法是完全等价的,欧拉角方法仅在小角度振动情况下与它们等价;圆锥补偿算法在旋转矢量方法和欧拉角方法下均有效,并在振动角较小时补偿效果一致.旋转矢量方法和刚体有限转动方法重点在于圆锥补偿算法的开发,而欧拉角方法重点则在于指导圆锥运动转台实验设计以验证圆锥补偿算法.      

HEVC对偶编码单元划分优化算法

为了解决视频数据量日益增长与用户享受高质量视频体验需求之间的矛盾,HEVC在H.264/AVC标准的基础上通过引入新型的编码结构和算法进一步将编码效率提升了50%,但是也极大地提升了编码复杂度。基于此,提出对偶编码单元(CU)划分网络DualNet,来降低HEVC中帧内编码复杂度。该网络由预测网络和目标网络2个部分组成,其中,预测网络通过分析图像统计特征实现编码单元划分决策,从而跳过四叉树的遍历搜索,提高编码单元划分决策的时间效率;目标网络基于率失真代价评价和优化决策模型提升编码单元划分性能,实现模型互补和最优率失真估计。实验结果表明:与HEVC标准对比,所提算法在实现相近的压缩效果的前提下能够节省64.06%的编码时间。      

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。     

考虑陀螺频率特性的角速率输入圆锥补偿算法

针对陀螺直接输出角速率且通带内增益不一致(频率特性),而传统角速率输入圆锥补偿算法要求输入理想的角速率,提出了一种考虑陀螺频率特性的角速率输入圆锥补偿算法.推导了圆锥运动情况下姿态更新周期内理想旋转矢量增量和实际姿态算法计算的旋转矢量增量,以最小化理想旋转矢量增量和计算旋转矢量增量之间非周期项的差异为计算圆锥误差补偿系数的准则,最优补偿系数可以看成是采用理想角速率输入的圆锥补偿算法系数与考虑频率特性时对理想圆锥补偿算法系数修正的和.得到了公式化求解考虑频率特性的各子样算法最优系数的方法.仿真结果表明,所提出的算法比传统角速率输入圆锥补偿算法在精度上有明显提高.     

一种改进的运动目标抗遮挡跟踪算法

为解决运动目标在遮挡情况下的跟踪问题,提出一种基于目标运动预测与自适应多子块模板匹配相结合的抗遮挡跟踪算法.该算法建立了多子块模板匹配相关算法中遮挡情况的判定、子块模板匹配及自适应更新等准则,采用卡尔曼滤波模型预测目标在遮挡时的运动轨迹,并利用一种基于目标速度矢量的模板定位规则实现目标在遮挡结束后的接力跟踪.将该算法应用于存在多种遮挡情况下的实际视频中进行测试,实验结果表明:该算法不仅能够实现在部分遮挡情况下的目标跟踪,而且能在严重遮挡、甚至完全遮挡情况下对刚体和非刚体目标进行稳定有效地跟踪,保持目标运动轨迹的可靠性和完整性.     

Motion prediction of a non-cooperative space target

Capturing a non-cooperative space target is a tremendously challenging research topic. Effective acquisition of motion information of the space target is the premise to realize target capture. In this paper, motion prediction of a free-floating non-cooperative target in space is studied and a motion prediction algorithm is proposed. In order to predict the motion of the free-floating non-cooperative target, dynamic parameters of the target must be firstly identified (estimated), such as inertia, angular momentum and kinetic energy and so on; then the predicted motion of the target can be acquired by substituting these identified parameters into the Euler’s equations of the target. Accurate prediction needs precise identification. This paper presents an effective method to identify these dynamic parameters of a free-floating non-cooperative target. This method is based on two steps, (1) the rough estimation of the parameters is computed using the motion observation data to the target, and (2) the best estimation of the parameters is found by an optimization method. In the optimization problem, the objective function is based on the difference between the observed and the predicted motion, and the interior-point method (IPM) is chosen as the optimization algorithm, which starts at the rough estimate obtained in the first step and finds a global minimum to the objective function with the guidance of objective function’s gradient. So the speed of IPM searching for the global minimum is fast, and an accurate identification can be obtained in time. The numerical results show that the proposed motion prediction algorithm is able to predict the motion of the target.     

Motion prediction of an uncontrolled space target

Capturing an uncontrolled space target is a tremendously challenging research topic. Target capture by a space robot can be well planned according to predicted motion of the target. In this paper, motion prediction of an uncontrolled space target is studied and a motion prediction algorithm is proposed. In the proposed algorithm, firstly a method for identifying the parameters of motion state and inertial property of the target is established; and then through substituting the identified parameters into the dynamic equations of the target, the motion of the target can be predicted as the solution of the equations. In the identification of the parameters, the unscented Kalman filter (UKF) is applied. In order to support the UKF, a method for estimating noise level of the observation data is developed, so our motion prediction algorithm is noise adaptive. A practical convergent criterion is also designed to determine the time when the estimated result of the UKF is accurate enough, such that the predicted motion is credible enough. After that, the accuracy of the prediction is further improved by an optimization method. In the end of this paper, numerical simulations are done to verify the validity of the proposed motion prediction algorithm. Simulation results indicate that the proposed algorithm is able to predict the motion of the target precisely.     

基于预测碰撞点的剩余飞行时间估计方法

分别针对顺轨与逆轨拦截飞行轨迹的特点,设计了相应的剩余飞行时间（TGO）估计方法。该方法通过对弹目碰撞点的预测,降低了发射条件差异对TGO估计精度的影响。首先对线性比例导引运动方程进行变形,得到拦截弹飞行轨迹关于弹目距离的一阶微分方程,基于预测碰撞点,对不同初始发射角造成的积分结果误差进行修正,得出了2种拦截模式下的TGO解析表达式。通过与3种现有估计方法对比分析,验证了提出方法的实时性和估计精度,且能够优化制导性能。      

人机协作中人的动作终点预测

为实现安全高效的人机协作（HRC）,需要机器人及时对人的动作做出预测,从而积极主动地辅助人工作。为解决在HRC装配场景中机器人对人的动作终点预测问题,提出了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的动作终点预测方法。在训练阶段,用人的动作序列与对应的动作终点组成的样本训练LSTM网络,构建动作序列与动作终点之间的映射。在应用阶段,根据人的动作的初始部分对动作终点提前做出预测。通过在装配场景中,对人抓取工具或零件的动作终点进行预测,验证了所提方法的有效性。在观测到50%的动作片段时,预测准确率达到80%以上。      

阵列雷达中快速目标截获的几个关键问题研究

研究了阵列雷达中快速目标截获的两个关键问题:角度测量和角度预测.首先,从测角原理、要求的波位排布、鉴别特性和测角性能等几个方面研究了阵列雷达中快速目标截获的两种测角算法:幅度比较类单脉冲和幅度加权平均,提出了这两种算法在工程应用中的引导和非线性校正方法;然后,分析了利用跟踪滤波器的角度预测算法,提出了SDF跟踪滤波器;最后,在某阵列雷达仿真系统中进行了仿真研究.     

基于Wiener过程的发动机多阶段剩余寿命预测

针对现阶段发动机的寿命预测研究没有考虑到非线性与多阶段的问题,提出了基于多阶段非线性Wiener过程的航空发动机实时剩余寿命预测的方法。该方法融合了同类型发动机的历史性能退化监测数据与个体发动机的实时监测数据。首先,考虑了发动机性能退化非线性的特点,并采用多阶段Wiener过程建立发动机的性能退化模型。然后,根据发动机的历史性能监测数据,利用极大似然估计和一维搜索方法进行参数先验分布的估计。再次,在先验分布和个体发动机的退化数据的基础上,用贝叶斯方法对参数分布更新。最后,得到个体发动机剩余寿命的实时预测值。通过实例验证本文方法预测的准确性。      

基于SVM和EKF的高超声速滑翔飞行器轨迹预报

高超声速滑翔飞行器（HGV）拦截问题中，轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点，提出了一种基于支持向量机（SVM）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上，将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式，进而对运动模式的特征参数予以标定，形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型，采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM，建立了HGV运动识别框架，实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证，结果表明，所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。      

测量设备校准周期调整方法研究

为了选择适合的后续校准周期，通过历史校准数据研究了测量设备校准周期的调整方法。从算法描述、案例分析等方面对校准参数量值预测类方法、周期预测类方法、加权平均法等方法以及周期调整应用软件的发展，进行了分析和研究。结果表明参数量值预测类方法和统计法复杂，准确度高；反应法和改进反应法简单、易行；加权平均法对于多参数、多设备的测量系统具有优势。每种方法都有其特点和适用范围，在实际校准工作中应该根据参数和设备类型、特点、数量，校准过程特点、成本，综合选择校准周期调整方法。     

基于近邻保持嵌入的卫星姿态控制系统微小故障检测

摘要： 以卫星姿态控制系统(ACS)为研究对象，以微小故障检测为研究目标，提出一种改进的近邻保持嵌入算法(EWMA DNPE).针对近邻保持嵌入(NPE)算法中邻域参数无法自动设定的缺陷，通过引入动态邻域，使得动态近邻保持嵌入算法（DNPE）可根据流形的样本密度动态地选取近邻点计算权值重构矩阵.将指数加权移动平均(EWMA)引入DNPE，通过EWMA对历史故障数据的累加作用，建立SPE统计量实现微小故障的检测，并仿真验证了EWMA DNPE算法对卫星ACS微小故障检测的有效性和可行性.