基于暗块提取的无监督语义分割算法

提出一种针对单张图片进行处理的无监督语义分割算法,可以自适应得到每幅图像的类别数,并输出语义分割结果。首先,分别采用Felzenszwalb算法和SLIC算法(simple linear interative cluster)对图像进行预分割,获得图像的两种预超像素表示,对两种预超像素表示进行融合获得图像的最终超像素表示;其次,根据图像最终的超像素表示,使用暗块提取算法得到分类类别数以及可靠性强的类别标签;再次,使用得到的类别数以及类别标签来对由栈式编码器和softmax分类器组成的分类系统进行训练,再使用训练好的分类系统对整幅图像进行预测得到每个像素的标签;最后,对超像素块内的像素标签进行投票,选取标签数量最多的标签为这个超像素块内所有像素的标签。实验结果表明,与当前的一些分割算法相比,本算法能获得更好的语义分割效果。     

通道幅相误差快速校正算法在空时自适应处理中的应用

雷达系统不可避免地存在通道幅相误差,导致空时自适应处理算法的性能下降。本文将通道幅相误差快速校正算法应用到空时自适应处理中,根据等距线阵杂波协方差矩阵的块Toeplitz-Toeplitz块结构在通道误差的影响下将改变这一特性,对通道幅相误差进行估计,并分析了空时自适应处理中有限样本数对算法性能的影响。仿真结果验证了该算法在空时自适应处理中的有效性。     

多约束实数权的直接数据域算法在空时自适应处理中的应用

传统的空时自适应处理算法通过权矢量幅度和相位的改变来实现,本文研究了空时自适应处理中一种改进的直接数据域(Directdata domain,DDD)算法。该方法仅通过权矢量幅度的改变,对一次样本数据进行处理,有效地抑制杂波和干扰,实现对目标信号的正确估计。采用实数权减小了运算量,降低系统的复杂程度。当目标信号的方向与天线波束指向有偏差时,采用多约束的方法,保证系统在目标信号方向的增益。仿真结果表明该方法的有效性。     

真实数据SAR成像的实现

作者用SIR－C／X－SAR的X波段SAR的原始数据，实现了真实数据SAR的成像。本文给出了成像实现的完整过程、具体步骤以及各步骤间的关系，包括成像算法选择、距离向线性调频脉冲压缩、多普勒中心估计、多普勒频率变化率估计、方位向压缩处理、降低相干斑的多视处理以及改善图像层次的后处理等，对各步骤等进行了扼要叙述，并以框图的形式明确表示了成像几何参数、雷达系统参数、多普勒参数等与各步骤间的关系。此外还给出了部分主要中间结果与参数，以及最后的成像结果。     

一种非均匀环境中鲁棒的STAP算法

针对非均匀环境对STAP性能的影响,提出了一种新的结构化STAP算法:首先根据已知的杂波结构、系统参数直接构造杂噪协方差矩阵,再根据样本对其结构进行自适应调整,并由调整后的矩阵构造最终的空时权矢量.由于协方差矩阵并不由训练样本直接估计构成,此算法在实际处理中受各种非均匀现象的影响极小.三通道机载雷达实测数据处理结果表明,此算法在实际环境中,具有良好的检测性能,是一种非均匀环境中鲁棒的STAP技术.     

求解含多个右端向量非对称线性方程组的自适应块拟最小残量IOM(q)算法

许多实际应用问题需要求解含多个右端向量的大型非对称线性方程组 ,通常是把原来方程组分成单独几个含一个右端向量的方程组 ,再用某种迭代法分别单个求解 ,而更加经济有效的方法是应用能同时产生几个迭代向量的块迭代法来直接求解。本文在 IOM(q)算法的基础上 ,提出一种求解此类方程组的块拟最小残量 IOM(q)算法 ,讨论了如何收缩掉已收敛的部分方程组以及如何从产生的块 Krylov序列中删除线性相关或几乎线性相关向量的自适应技术。数值试验表明 ,此新的自适应块算法比块 GMRES算法及其他相关算法具有更好的收敛行为、更少的计算量和 CPU计算时间 ,是求解此类方程组的一种更加经济有效的算法。     

VLSI积木块布图设计中一种提高布通率的总体布线算法

论述了积木块布图设计中一种旨在提高布通率的总体布线算法。该算法以求解最小斯坦纳树算法为基础，采用总体布线资源动态调整，不断优化的方法，获得很高的布通率，该算法在ＶＬＳＩ－ＣＡＤ系统中应用取得很好的效果。     

应用自适应陷波器技术改进FXLMS算法

针对窄带信号，提出了基于自适应陷波器的次级通道特性在线识别算法，该方法利用自适应陷波器技术解决在线识别时存在的激励信号被干扰问题，从而提高次级通道特性在线识别的速度，达到提高算法整体性能的目的。讨论了参考信号比例因子对系统的影响。实验结果表明，应用该算法的控制系统的整体性能得到较大程度的提高。     

近空间飞行器泛函连接网络自适应预测控制

针对存在强烈不确定和干扰的近空间高超声速飞行器（NHV）,提出了一种新的非线性自适应控制方法。控制律由最优广义预测控制（OGPC）算法和泛函连接网络（FLN）直接自适应律组成。OGPC是一种连续时间的非线性预测控制算法。FLN则通过在线学习来抵消飞行中的未知不确定和干扰的影响。学习过程不需要任何离线训练过程。文中提供了NHV的闭环系统稳定性分析,经过证明系统误差和权值学习误差一致最终有界。对于姿态跟踪系统,仿真结果显示了控制器的良好性能。     

声矢量传感器阵中基于Kalman滤波和OPASTd的DOA跟踪算法

研究了声矢量传感器阵动目标角度跟踪问题,并提出了声矢量传感器阵中 一种基于Kalman滤波和正交压缩近似投影子空间跟踪(Orthonormal projection approximation and subspace tracking of deflation, OPASTd)的波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪算法。该算法通过OPASTd算法来进行DOA的跟踪,从而克服了PASTd算法由于在某些情况下振荡但不收敛进而压缩数据、在迭代更新中由特征向量的不准确性产生误差累积等原因引起破坏信号子空间正交性的缺陷。Kalman滤波和OPASTd相结合算法可在估计角度的同时进行数据关联,与传统的PASTd算法相比,角度跟踪性能更好。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

基于聚束照射SAR成像算法的条带SAR数据处理

为实现聚束照射合成孔径雷达（SAR）与条带模式SAR成像算法上的统一，本文利用两种模式之间的内在联系，将条带模式SAR数据分块处理，等效成聚束模式数据。然后，用聚束照射SAR成像算法实现条带数据的成像处理。针对具体数据，文中还对成像区大小的选择作了分析，并推导出成像长度与滤波器带宽应当满足的关系式。包场数据的处理严格证实了理论分析并验证了本文运用的方法。     

Solving Job-Shop Scheduling Problem Based on Improved Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm

An improved adaptive particle swarm optimization(IAPSO)algorithm is presented for solving the minimum makespan problem of job shop scheduling problem(JSP).Inspired by hormone modulation mechanism,an adaptive hormonal factor(HF),composed of an adaptive local hormonal factor(H l)and an adaptive global hormonal factor(H g),is devised to strengthen the information connection between particles.Using HF,each particle of the swarm can adjust its position self-adaptively to avoid premature phenomena and reach better solution.The computational results validate the effectiveness and stability of the proposed IAPSO,which can not only find optimal or close-to-optimal solutions but also obtain both better and more stability results than the existing particle swarm optimization(PSO)algorithms.     

基于极坐标格式算法的大斜视条带SAR子孔径拼接成像算法

大斜视条带 合成孔径雷达（Synthetic aperture radar, SAR）成像信号处理目前主要面临大斜视导致 的距离方位耦合严重和全孔径条带 SAR处理的实时实现困难。文中针对这两个难点 ,提出了一种基于极坐标格式算法（Polar format algorithm, PFA）的大斜视条带SAR子孔 径拼接成像处理算法。该算法利用改进的PFA来解决子孔径内大斜视高精度成像问题,通过 子孔径图像拼接来实现全孔径实时成像。仿真和实测数据的处理结果证实了本文方法的有效 性。     

SAR图像小波域多尺度模型

针对面向ATR应用的SAR图像压缩需要将图像压缩与图像自动分析相结合,本文研究小波域SAR图像MAR模型并应用于图像鉴别.与SAR复图像分辨单元相干平均形成多尺度图像序列建立多尺度模型不同,本文对SAR对数检测图像小波变换形成多尺度图像序列建立MAR模型.通过实例辨识了SAR图像中自然杂波(草地)与人造物(战略目标)模型,应用该模型推导了小波域多分辨率判别,对MSTAR图像鉴别实验验证了模型的有效性.其中db2小波域多分辨率判别鉴别性能好而计算复杂度低.小波域多分辨率判别可用在图像压缩有损量化前鉴别出人造物与自然杂波.     

应用于微型飞行器阵列天线的自适应波束形成器

微型飞行器的天线采用灵巧的自适应阵列天线。由于自适应阵列天线的幅相误差会引起线性约束自适应波束形成器的期望信号相消,本文根据微型飞行器自适应天线系统的设计,基于广义旁瓣对消器(G SC)结构,在频域中将阻塞矩阵赋予自适应功能,进而得到了一种改进的,可行的,稳健的自适应波束形成器。仿真试验表明,此方法对天线阵列幅相误差具有稳健性,降低了运算量,可以应用于微型飞行器二维自适应阵列天线,实现实时的波束形成。     

基于波前探测的视网膜图像半盲解卷积复原

获取高分辨视网膜图像的难点在于是否能够消除成像系统中像差的影响。为了进一步改善图像质量、提高视网膜细胞组织的观察分辨率,提出了结合自适应光学成像技术和视网膜图像后处理算法的方法。通过视网膜成像系统中的自适应光学技术实时校正人眼像差并获取初始视网膜图像,根据成像系统中的残余像差重建光学传递函数作为图像复原模型初始参数估计,最后对视网膜图像进行条件约束迭代半盲解卷积复原,进一步消除像差对成像质量的影响,从而得到高分辨率视网膜图像。实验结果表明:由这种方法处理的视网膜图像质量能得到明显提高,其图像质量客观评价参数(GMG,LS和PSV)比原始图像提高近1倍,在视网膜细胞的空间频率范围内(70～90 cyc/deg),复原后图像的功率谱平均值比原始图像提高了10倍左右,基本能满足观察分辨率要求。     

基于阴影信息的多视角SAR图像识别

传统的SAR图像识别技术主要基于目标的电磁散射特性,而目标阴影信息对SAR图像目标识别具有重要的作用。若能获取同一目标在多个方位角下的多幅SAR图像,可改善目标识别的性能。针对该问题,本文提出了一种基于隐马尔可夫模型及阴影信息的多视角SAR图像识别技术。该技术提取目标阴影形状的链编码作为特征向量,并结合同一目标在不同方位角下的多幅图像的特征向量,生成该目标的特征序列,然后利用HMM对特征序列进行识别。仿真结果表明,该方法可有效实现SAR图像目标识别。