星敏感器图像处理系统的并行流水线操作研究

随着天文导航和航天测控领域的要求不断提高,对星敏感器的动态性能提出了越来越高的要求。本文详细分析了星敏感器CCD处理模块输出信号的时序关系,在此基础上提出了CCD和DSP并行流水线的处理机制以提高星图处理的效率,并利用CPLD和DSP的HOLD方式实现了CCD和DSP的并行流水线操作。通过星光模拟器的静态测试表明:利用该处理机制能实现每秒10帧的处理速度。只要合理地安排好行场有效期和消隐期的时间,会进一步提高姿态捕获的速度。     

高精度星地测距的多址干扰并行对消技术

目前,在航天测控系统中广泛采用扩频体制,但随着多通道扩频技术和多站测距系统的发展,测控系统面临的测量环境越来越复杂,对伪距测量精度产生较大影响。其中,多站测距系统中存在的强信号干扰和多址干扰,会导致测距精度下降。本文提出了一种基于并行干扰对消的高精度星地测距技术,通过信号处理重构和对消接收信号中的干扰信号,得到纯净的期望信号,从而抑制码分多址带来的测量误差,以提升测量精度,并通过仿真和试验验证了算法的可行性和优越性。     

一种小波变换图象无失真编码方案

提出一种基于小波变换的图象数据无失真压缩编码方法,基本思路是利用小波变换实现图象的多分辨率分解,然后再对变换后的小波图象进行动态Ｈｕｆｆｍ ａｎ 编码,从而在不影响整个系统运行深度的前提下,最终实现压缩比较大的图象无失真压缩编码。     

一种基于消息转发的类异步并行进程迁移算法

针对并行机群系统的进程迁移问题,提出了一种新的基于消息转发的类异步并行迁移算法, 该算法使用消息驱赶、消息转发、缓存优先匹配等多种机制,避免了一般类异步迁移算法集 中式管理,非迁移进程参与协调工作较多的缺点,通过算法描述和实验结果表明,该算法具 有迁移效率高、易于管理和控制、健壮性好等优点.     

一种基于联想记忆系统实现图像压缩的新方法

针对传统神经网络用于图像压缩时存在的训练时间长、泛化能力弱等问题,提出一种基于联想记忆型神经网络的图像压缩新方法.利用牛顿前向插值多项式构建联想记忆系统,对图像数据进行建模.首先将图像数据分为多个数据块,然后利用数据块对联想记忆系统进行训练,训练结束后得到该数据块的特征数据,特征数据的数量小于原始数据块,且数值大多在零附近.最后对所有数据块的特征数据重新排序,进行熵编码,从而实现图像数据的压缩.实验结果表明该方法是可行的和有效的,相比传统神经网络,联想记忆系统无需预先训练,不依赖训练集数据和初始值,可以实时编码.      

基于小波变换的混和压缩编码

根据数字图像编码的现状,在分析目前图像压缩的常用方法优缺点的基础上,采用小波变换,对不同视觉敏感的频段采用不同分辨率的量化同时,结合非均匀量化和Huffman编码,对图像进行混合编码压缩,获得了好的压缩效果。     

片上系统测试数据压缩的优化型FDR编码机制(英文)

测试数据压缩是片上系统(System-on-chip,SoC)测试中的关键问题之一,用于有效地减少测试数据总量。本文提出了一种新颖的变长-变长压缩编码,称为AFDR(Advanced frequency-directed run-length)编码。它同时对0游程和1游程进行编码,并对等长游程赋以相同的编码,优化了仅仅考虑0游程的FDR(Frequency-directed run-length)码。此外,对游程长度为2的数据(即00和11)进行特殊处理,进一步地提高了压缩比。ISCAS89标准电路下的实验结果表明,AFDR编码的压缩效果明显优于FDR编码以及同类型的其他编码。     

对称带状矩阵的并行Cholesky分解及相应线性方程组的并行计算

大型结构问题所导出的方程组系数矩阵阶数往往非常浩大,传统的串行计算机受存储容量与计算速度限制往往难以处理。本文给出适合寄存器—寄存器加工方式流水线向量机上对称带状矩阵三角分解的并行算法MPLDLT和对称带状线性方程组求解的并行算法MCSA。在YH—1机上通过对实例的计算表明,算法是高效的。当矩阵的阶数仅力1666阶时,算法MPLDLT比相应串行算法计算速度快25倍,算法MCSA比相应串行算法计算速度快47倍。若结合YH—1机的特点,使用向量“链接”技巧,则算法MPLDLT比相应串行算法的计算速度快74倍。