基于自适应搜索的快速运动估计算法

在MPEG和H.263的运动估计中,全搜索(FS)效果虽好但时间开销巨大,以三步搜索法为代表的一些快速算法不仅在搜索精度方面与FS相比有较大的差距,而且搜索时间仍不能满足实际的需要.提出的基于自适应搜索的快速运动估计算法(ASA)充分利用了视频序列运动矢量在空间分布上的中心偏置特性和相邻块运动的相关性,在大幅度提高搜索效率的情况下,得到了与全搜索非常接近的搜索效果.与现有算法相比,该算法具有高效、鲁棒性强的特点.      

基于FPGA的可变尺寸块运动估计高效结构

针对可变尺寸块运动估计(VBSME,Variable Block-Size Motion Estimation)的硬件结构在现场可编程门阵列(FPGA, Field Programmable Gate Array)上实现时消耗资源多且速度慢的问题,提出了一种面积和速度优化的VBSME硬件结构.其中,绝对差累加和(SAD,Sum of Absolute Differences)的计算采用基于随机存储器(RAM,Random Access Memory)的累加计算方式,比基于寄存器合并的方式节省了面积并增加了速度;通过采用脉动比较链而非总线结构,增强了多个SAD值的比较能力,并能高效地实现对部分差排除算法(PDE,Partial Difference Elimination)的支持.基于Virtex-II型FPGA器件,本结构消耗了2261个slice,时钟频率达到164MHz,在搜索窗口为16×16时可实时处理标清格式的视频.与同类设计相比,设计的面积可减少77%,速度增加218%,FPGA的硬件效率显著提升.     

基于偏振约束的立体视频快速运动估计算法

分析了平行双目立体摄像系统的偏振约束特性,提出了一种基于偏振约束的立体视频快速运动估计算法.左通道和右通道分别作为基本层和增强层,对右通道结合视差估计和运动估计得到最优的运动矢量预测值初值,采用不同的运动搜索方法,确定右通道最终运动矢量.若最优的运动矢量预测值是由视差估计得到的左通道运动矢量,则根据偏振约束,左右通道图像对应编码块的运动矢量在垂直方向上的分量相等,因而右通道只在水平方向上进行小范围的运动估计搜索,从而大大降低了右通道运动估计的计算复杂度.实验结果表明,在相同条件下,采用该算法编码一帧图像的运动估计平均时间分别只有采用全搜索块匹配算法、钻石搜索法和三步搜索法的0.27,0.58和0.67倍,编码速度得到显著提高.     

H.264中多参考帧快速运动估计算法

针对H.264的运动估计计算量太大的问题,通过研究并验证视频多帧参考时的运动连续性,提出了一种基于有效区域的快速运动估计算法(VRF,Valid-Region-based Fast Motion Estimation). 该算法在第一个参考帧中用三步搜索(3SS,3-Step Search)快速估计整像素精度运动矢量, 并以此定义一个有效区域, 参考其它帧时, 在该有效区域内作改进的3SS估计; 然后选择最佳参考帧; 最后在所选择的最佳参考帧的有效区域内作全搜索和相应的分数像素精度估计. 实验证明, 和H.264全搜索相比, 本算法的运动估计搜索点数降低了82%以上, 而恢复质量(用峰值信噪比(PSNR,Peak Signal to Noise Ratio)表征)平均只下降0.24 dB,且码速率只增加8.81%; 和另一个经典的帧选择快速算法相比, 本算法的搜索点数降低了39%,且码速率平均下降了5.17%, 而恢复质量只下降0.08 dB.      

基于贪婪随机自适应搜索法的TTE通信调度算法

时间触发以太网（TTE）采用全局时间触发机制,使通信任务传输具有严格的时间确定性和无冲突性,适用于航空电子等混合关键应用领域。TTE网络提供3种不同的流量类型:具有低抖动和有界端到端延迟的时间触发（TT）流量,有限制端到端延迟的速率约束（RC）流量和无实时性保证尽力传（BE）流量。针对可满足性模理论（SMT）等调度算法在生成TT流量离线时刻调度表的过程中,未综合考虑TT流量路由和时刻调度表对RC流量延迟产生影响的问题,为了优化TTE网络实时性能,提出了一种基于贪婪随机自适应搜索算法的TTE通信任务调度算法。在TT流量离线调度表的生成过程中考虑了RC流量的最坏端到端延迟（WCD）,在保证TT流量满足可调度性的前提下,通过路由规划和调度时刻表规划降低了RC流量的WCD。对比实验结果表明:所提算法可以有效的提升整网的实时性能,通过A380拓扑组网案例的对比分析,RC流量的平均延迟减少了14.34%。网络中流量规模越大,所提算法的收益越大。      

基于区间估计与透射率自适应约束的去雾算法

针对去雾算法透射率估计不足与结果偏色等问题,提出了一种基于最小通道区间估计与透射率自适应约束模型的图像去雾算法。首先,采用不同尺寸最大值操作得到有雾图像的亮通道,并结合均值处理和频域滤波得到大气光估计;其次,从大气成像理论出发,以有雾图像最小通道为约束,分别以平面模型和自适应映射模型拟合无雾图像最小通道上下边界,并获得无雾图像最小通道和透射率初始估计;最后,对透射率作滤波平滑与自适应边界约束,得到优化透射率,并根据大气散射模型得到复原结果。实验表明:所提算法复原结果颜色自然、亮度适宜、去雾彻底、细节信息丰富且时间复杂度较低,有效解决了透射率估计不足和偏色等问题。      

基于SINS/CNS组合导航系统的多模型自适应估计算法

针对单一模型滤波器在未知或不确定的系统参数下适应性较差的问题,提出了一种新的基于多模型自适应估计(multiple model adaptive estimation,MMAE)的滤波方法。该方法利用改进的卡尔曼滤波代替传统的卡尔曼滤波,比如扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)。EKF和UKF被用来作为多模型自适应估计的子滤波器,从而实现对非线性系统的状态估计。同时,还将该方法应用于基于弹道导弹模型的组合导航中实现了系统仿真。仿真结果表明,与传统的EKF和UKF算法比较,改进的滤波方法可以解决传统模型滤波器适应性差的问题,并提高系统的导航精度。     

基于信道估计自适应算法的AVLC重发机制仿真

航空甚高频链路控制(AVLC)是下一代民航地空数据链甚高频数据链模式2(VDL2)的链路服务规程.为了提高AVLC重发控制效率、减少误重发,提出了基于信道估计的监督帧发送时刻自适应算法.在OPNET平台上建立了物理层、数据链路层和子网层VDL2架构;利用动态进程建模方法,建立了AVLC模型.通过对无监督帧、监督帧发送时刻静态算法和自适应算法分别建模,开展对比仿真,验证了监督帧重发控制对于提高VDL2性能的有效性和自适应算法较静态算法的优越性.实验结果表明,在宽范围的系数合理区间内,所提出的算法可有效增加吞吐量,缩小包延时,同时可增强系统稳定性.      

基于在线频率估计的自适应反馈主动隔振技术

针对自适应前馈控制方法的缺点,提出一种周期性振动主动控制的自适应反馈控制方法.利用误差信号恢复振动干扰信号,采用级联陷波器估计信号中周期性分量的频率,并在估计频率处为控制器构造参考信号;控制器的参数则根据Lyapunov稳定性原理进行调整.仿真和主动隔振试验结果表明:频率估计方法在不同信噪比情况下均具有较好的估计精度;主动控制方法在振动频率处的隔振效果明显,隔振量可达16?dB以上,且控制器的参数收敛速度较快.     

基于自适应估计的光电平台目标跟踪方法

在基于图像的目标跟踪系统中,跟踪器延迟对系统的稳定性和跟踪精度产生不利影响.通过对光电平台伺服系统的理想控制指令的分析,给出了一种基于自适应估计的跟踪器延迟补偿方法.该方法采用自适应估计器快速估计目标速度,预测目标位置,同时结合无人机位置和姿态信息预测控制指令实现延迟补偿.仿真结果表明:该方法在目标机动和载机机动情况下能够有效提高光电平台的跟踪精度.     

OFDM系统的自适应低秩信道估计

为了降低正交频分复用OFDM(Orthogonal Frequency division Multiplexing)系统中最小均方误差MMSE(Minimum Mean Square Error)信道估计算法的复杂度,并且改善由于信道的统计特性与先验知识不匹配而导致的MMSE估计性能恶化,提出了一种自适应的低秩信道估计算法.该算法利用信道的时间平均相关取代统计相关,结合了基于特征值分解的低秩建模,从而近似地实现MMSE估计.借助于子空间跟踪,该算法可以自适应地估计信道相关矩阵的主特征空间及噪声方差,以迭代的方式逼近最优的MMSE估计,而且复杂度较低.进一步分析指出基于信道延时子空间跟踪的估计算法是该算法的一种特例,理论分析和仿真结果均表明这种新算法在低信噪比时可以显著改善信道估计的准确性.      

基于扩展卡尔曼滤波的舰机相对位姿估测

通过将基于扩展卡尔曼滤波的长序列图像分析方法与单目视觉技术相结合,把无人机自主着舰视觉导引中舰机间相对位姿的估测,转化为机载摄像机对着舰靶标平面3D位姿的实时估测问题.首先根据透视投影理论,建立了以摄像机的透镜中心为原点且Z轴与光轴重合的摄像机坐标系和世界坐标系,然后利用机载摄像机连续拍摄的靶标图像序列,选择描述相对运动的3个欧拉角、平移向量及它们的速度作为状态变量;由靶标角点的提取和帧间匹配,建立了反映着舰靶标上特征点的图像坐标和状态变量之间关系的观测方程,带入扩展卡尔曼滤波器,估测出舰机的相对运动参数.计算机数据仿真和基于DSP平台的半实物仿真试验验证了算法的有效性和鲁棒性.      

基于CS的正则化稀疏度变步长自适应匹配追踪算法

压缩感知(CS)能够突破Nyquist采样定理的瓶颈,使得高分辨率信号采集成为可能。重构算法是压缩感知中最为关键的部分,迭代贪婪算法是其中比较重要的研究方向。对压缩感知理论进行了详细分析,并在现有重构算法的基础上提出了一种新的迭代贪婪算法——正则化稀疏度变步长自适应匹配追踪(RSVss AMP)算法,可在信号稀疏度未知的情况下,结合正则化和步长自适应变化思想,快速精确地进行重构。相比于传统迭代贪婪算法,本文算法不依赖于信号稀疏度,并且应用正则化以确保选取支撑集的正确性。此外,应用自适应变化步长代替固定步长,能够提高重构速率,而且达到更高的精度。为了验证本文算法的正确性,选取高斯稀疏信号和离散稀疏信号分别进行仿真,并与现有算法进行比较。仿真结果表明,本文算法相比于现有算法可以实现更加精确快速的重构。     

Using consecutive point clouds for pose and motion estimation of tumbling non-cooperative target

This paper proposes a consecutive point clouds-based estimation scheme to resolve the state estimation problem for tumbling non-cooperative space target during the rendezvous phase without a prior knowledge about its structure. First, a consistent pose estimation algorithm is realized by maintaining a global structure of the target that is reconstructed upon the pose graph optimization. Then an extend Kalman filter on Lie group is adopted to estimate the motion and inertia parameters of the target using the pose measurements of the point clouds. Finally, a semi-physical experimental study is carried out to evaluate the performance of the proposed estimation scheme. The result shows that the structure, motion and the inertia parameters can be estimated, and the total computation time is approximately linear with the number of point clouds.