基于一种匹配函数的ATS资源自动配置方法

提出采用匹配函数描述测试点与仪器端口的匹配程度,用来指导自动测试系统仪器选型和资源配置.匹配函数采用面向信号的方法构建,综合了测点信号属性与仪器性能参数、仪器可靠性、仪器成本、仪器操作复杂度等因素,使得仪器选型和资源配置策略的制定更符合工程需要.给出了资源配置策略和算法,并对资源配置进行了并行测试优化.通过给出一个典型实例,证明该方法能有效降低测试成本,增强系统可靠性,提高测试效率和吞吐量,并为自动测试系统硬件设计的自动化奠定了基础.      

基于高斯chirplet时频原子参数自适应时频分布图的不变矩特征提取方法研究

根据时频分布性质,针对雷达目标的特征提取与分类识别问题,提出了一种基于高斯c hirplet时频原子参数自适应时频分布图的不变矩特征提取方法。首先分析了各种不变矩, 总结了它们各自的应用特点;接着把雷达信号和其时频分布图的不变矩特征结合起来分析了 目标的各种行为对时频分布图不变矩的影响,然后对提取时频分布图不变矩的算法进行了详 细的研究,识别仿真结果表明,利用信号参数自适应时频分布图像的不变矩特征进行雷达目 标识别是一个卓有成效的方法,该方法充分利用了雷达目标的散射信息,具有较高的识别率 。     

一种基于图像特征点提取及匹配的方法

针对图像特征提取与匹配的适应性和准确性的问题,将尺度不变特征变换(SIFT, Scale Invariant Feature Transform)算法应用到图像匹配领域.首先从原理上对SIFT算法的特性进行了分析,并以visual studio 2005为开发平台对SIFT算法分步骤进行了实现;最后以基于欧氏距离的最近邻准则作为特征的相似度量将SIFT算法提取的特征应用于图像特征匹配,并对不同的近邻比进行比较,给出了建议值.通过3组实验图像的匹配结果表明,SIFT算法提取的特征对图像缩放、旋转、亮度变化的匹配正确率都等于或接近100%,证明了SIFT算法提取的特征点有很好的适应性和准确性,可以进一步应用到图像识别以及图像重建等领域.      

自适应三维极化滤波

三维极化滤波能够更好地利用空域信息,在极化域-空域联合滤波,因此能够抑制二维正交极化滤波不能滤除的干扰,达到更好的滤波效果.实际应用中,信号通常是未知的或者变化的,要达到好的滤波效果,必须实时更新滤波参数.针对未知的或缓变的信号环境,提出了一种自适应三维极化滤波算法,利用历史杂波数据来估计杂波的极化信息,据此对天线进行调整,以对接收信号滤波.最后通过Matlab仿真验证了该算法的有效性.     

FDTD-PML方法在柱形散射体总场计算中的应用

利用时域有限差分（FDTD）方法,结合理想匹配层（PML）吸收边界条件,对无限长柱形散射体的总场计算进行分析并得出数值解。证明了该方法在散射体总场计算中的实用性和有效性,并在此基础上给出了不同入射波源及PML参数对计算结果的影响。     

基于交互多模型和中值滤波的加速度估计方法

针对交互多模型算法对目标加速度估计误差较大的不足,提出了一种基于交互多模型和中值滤波的目标加速度估计方法.通过对交互多模输出的加速度信息进行中值滤波提高对加速度估计的精度.计算机仿真表明,该方法比交互多模型对匀速目标,特别是机动目标具有更好的加速度估计能力,且便于工程实现.     

外测数据处理中小波滤波的鲁棒性算法研究

为消除外测数据处理中异常值和噪声信号对处理结果的影响,结合数据处理的实际,给出一种基于小波变换的鲁棒性滤波算法。首先用移动中值滤波算法剔除原始数据中的异常值,然后采用小波系数去噪算法并结合经验维纳阈值滤波算法,抑制数据中的噪声。仿真计算及实际工程应用表明,该算法在保留特征段及有用信息的同时,有效地剔除了异常值,抑制了噪声,具有很好的鲁棒性。     

基于URD的非线性滤波算法

非线性滤波算法一直是个活跃的研究方向,本文引入数论中的均匀随机设计（URD）,提出了一种URD的非线性滤波算法（URD-KF）,用于处理非线性高斯系统的滤波问题,并从理论上分析了该算法的性能。分析表明,该算法的性能要好于Unscented变换方法。仿真结果也证实了该算法的滤波性能优于UK滤波算法,且在相同滤波性能的前提下,该算法的计算代价要小于PF滤波算法。将该算法应用于Bearing—Only跟踪中,实验结果表明,该算法的性能优于PF。     

构建数学模型 优化贴装过程

贴装优化问题直接关系到表面贴装工艺的效率。本文以JUKI-2010/2020贴片机为试验平台,根据该机型结构及贴装过程,把贴装优化问题的描述为最小权重匹配问题(MWMP)以及非对称旅行商(TSP)问题,构建了一种新的优化模型:把时间优化转化为距离优化,并应用启发式算法进行软件编程。通过生产企业的6块PCB板的对比实验,证明了该数学模型和算法是合理的。     

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.