一种基于FFT的Galileo搜救信号频域检测方法

Galileo搜救系统是全球卫星搜救组织(COSPAS-SARSAT)的一部分,搭载于Galileo导航星座,能对遇险用户发出的求救信号进行定位并实施救援。经卫星转发的搜救信号信噪比很低,能否在低信噪比条件下完成卫星信号的检测对搜救系统的正常工作至关重要。为了解决这一问题,文章提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)运算的频域检测方法,通过理论分析和仿真验证可以看出,这种方法能有效地实现低信噪比条件下的卫星下行信号检测。     

基于激光反射层析法的换能器声场测量技术及仿真研究

换能器的辐射声场分布能够直接反映出换能器声学性能的好坏,若不能精确测量出换能器的辐射声场,则会对换能器的诊断和评估造成严重影响。从理论仿真的角度出发,推导了运用激光反射层析法重建换能器辐射声场的理论公式,着重利用推导出的理论公式对激光反射层析法进行了仿真计算。结果表明激光反射层析法能够精确地重建出换能器的辐射声场分布及声场中的声压量值,这为换能器的声场重建及声压测量提供了一种可行的方法。     

基于小波变换和核独立分量分析的遥感图像变化检测

为了进一步提高基于独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)的遥感图像变化检测精确度,并解决ICA分离的图像分量排序不确定问题,提出了基于小波变换和核独立分量分析(KernelIndependentComponentAnalysis,KICA)的遥感图像变化检测方法。首先通过小波变换对遥感图像进行分解,得到由图像的高频分量和低频分量组成的分块向量,然后利用核函数将分块向量映射到高维特征空间中,再在该空间中用ICA方法分离出互相独立的向量,最后根据分离出的向量中高频分量的差异自动分辨出变化分量。文章给出了遥感图像变化检测方法及近年提出的基于主分量分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)、基于ICA、基于KICA三种变化检测方法的试验结果,并进行了分析和定量比较。试验结果表明,文中方法能更好地分离出遥感图像的变化信息,具有更高的精确度,并实现了变化检测的智能化。     

基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.      

基于结构加权低秩近似的泊松图像去模糊

针对由高斯模糊和泊松噪声引起的图像降质问题,提出了一种基于结构加权低秩近似的图像去模糊方法。首先,通过依次组合缩放、旋转、剪切和翻折等四种基本操作引入结构变换,以增加搜索空间内候选图像块的相似性。然后,构造新的目标函数,利用相似图像块的低秩性,在正则项中使用加权核范数（WNN）对结构变换后的图像块进行惩罚,以在去模糊的同时抑制泊松噪声。最后,基于半正定二次分裂（HQS）方法设计交替优化方案,用于求解目标函数,从泊松图像中去除模糊。实验结果表明:在多种泊松噪声强度下,所提方法取得的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）都高于当前同类去模糊方法。      

空间移动小目标的检测算法

空间序列图像中移动小目标检测与轨迹提取是空间目标监视、跟踪及编目的关键技术之一.为了及时有效地处理星载可见光相机输出的多维海量数据,提出了一种基于四邻域二值量化方法和改进概率Hough变换的目标检测及轨迹提取算法.相较于美国空间目标在轨检测(MTI,moving target indicator)算法,改进算法虚警噪声点及候选路径数目明显减少,计算复杂度降低,运行效率提高.实验结果表明,算法可有效检测序列图像中快速移动的弱小目标并提取其直线运动轨迹.     

直线参数检测的快速哈夫变换

在直线参数检测的哈夫变换中,基于两点确定一条直线的几何原理,可以消除图像点与参数点对应关系中的不确定性,利用这个原理可缩小每个非零图像点对应的参数空间,减小每个非零图像点的计算量.同时将整幅图像分成小块表决,能大幅度减少哈夫变换的总计算量,而参数检测的精度保持不变.      

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准 确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机 (Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis,KPCA）降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证, 获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。     

基于平流层风场预测的浮空器轨迹控制

平流层风场环境对浮空器设计和轨迹控制具有重要影响。针对平流层风场建模,以长沙地区2005—2010年的风场数据为例,首先采用本征正交分解（POD）方法对风场数据进行降阶处理;然后分别采用Fourier级数与BP神经网络算法对平流层风场进行预测,并对2种模型的预测精度进行比较分析;最后通过建立临近空间浮空器的动力学模型和高度调控模型,分析2种风场预测模型对浮空器轨迹控制的影响。研究结果表明,相对于Fourier预测模型,基于BP神经网络预测模型的预测精度更高,可信度更强,能够更好地为浮空器飞行轨迹控制提供参考价值。      

基于非线性变换的加速度计误差标定与补偿CSCD

为提高三轴加速度计测量精度,分析其误差来源和产生机理,建立了误差模型;根据误差模型和重力场幅值不变特性,推导出非线性观测方程。引入两个未知的参数向量,通过数学变换把非线性观测方程变形为关于新未知参数的线性方程;然后采用批量最小二乘法求出新的未知参数,并根据误差模型参数和新未知参数之间的关系,利用逆解析运算求出对应的零点偏差、灵敏度误差和三轴不正交误差。实验结果表明,加速度计正负误差峰值间距可以减小100倍左右,精度可达10-3m/s2,并具有很好的可重复性。该方法算法效率较高,补偿效果显著。