一种基于曼哈顿距离的帧间加权预测算法

合并模式通过共享邻域块的运动矢量（MV）来节省编码运动信息比特数,有效提升了编码器率失真性能。然而,当前合并模式中的运动补偿预测（MCP）不够准确。为此,分析了合并模式中的预测残差分布特点,并提出了一种基于曼哈顿距离的加权预测算法作为合并模式的附加候选项。首先,采用邻域合并候选项的运动矢量进行运动补偿预测得到多个预测块;然后,根据候选块位置与像素点的曼哈顿距离对获得的多个预测块进行加权平均得到附加候选项;最后,通过率失真优化（RDO）从附加候选项和原有候选项中选择出最佳的合并模式。实验结果显示:在联合探索测试模型JEM 7.0平台上,所提算法在不同的编码器配置下均获得了率失真性能的提升,其中低延迟P帧下达到了平均1.34%的比特率节省。      

飞机着陆下滑状态人-机系统动态特性分析

采用最优控制驾驶员模型在频率域内分析是理论评价电传操纵飞机着陆下滑状态飞行品质的一种有效方法。基于人 -机系统响应特性可揭示出驾驶员工作负荷和系统动态特性之间相互影响。驾驶员相位补偿作为驾驶员工作负荷的度量 ;取人 -机系统闭环带宽、开环高频峰值和飞行轨迹倾角误差均方值等指标来评价系统动态特性。这些评价准则与驾驶员主观评分之间具有很好的相关性。应用该方法对某电传操纵飞机进行分析 ,其结果与飞行模拟评价结果较为一致