一种基于HVS模型的变换域数字水印算法

以人类视觉系统和离散余弦变换为基础,提出一种基于HVS感知模型的DCT域块分类水印算法。首先在水印嵌入前对水印进行了置乱,其次利用DCT域HVS的感知模型和图像亮度块的特征来控制嵌入水印的位置和强度,有效地提高了载体的保真性和水印的鲁棒性。实验结果表明,利用该算法实现的水印系统很好地兼顾了水印的透明性和鲁棒性,具有一定的实用价值。     

地形辅助导航匹配误差研究

地形辅助导航系统中最重要、研究也最深入的部分就是匹配算法,除了算法本身构建 之外,匹配精度与应用条件之间的关系也是算法研究的重要内容。以TERCOM算法为研究 对象,将研究地形特征、地图分辨率、初始误差、惯性导航系统精度、载体运行速度和匹配 序列长度等因素对匹配精度的影响,为匹配算法的工程应用提供理论基础。     

一种适应较大INS速度误差的地形辅助导航算法

地形辅助导航是飞行器实现自主导航定位的重要方式之一。传统的地形辅助导航算法在匹配过程中,一般对惯性系统的速度误差范围有较严格要求,当速度误差过大时匹配正确概率会迅速下降。提出了一种新的基于短链修正的概率数据关联地形辅助导航算法,首先,依据短时间内由速度误差积累的航位漂移较小的特性,通过附近短链的关联滤波结果修正长链上的节点;其次,设计了通过匹配链后验概率构造关联概率的方法。该方法能较好地处理INS速度误差较大的情况,仿真结果表明该算法的正确匹配率,均方根误差和圆概率误差均优于TERCOM算法和直接基于概率数据关联的地形辅助导航算法。
     

光流控制地形跟随与自动着陆

将一种自研的光流传感器安装到飞行平台上,利用光流信息控制飞行器的地形跟随和自动着陆.测试了光流传感器的测量性能,建立了飞行器的运动模型,开发了基于光流反馈的地形跟随控制算法,提出了光流自动着陆的控制规律,并进行了数学仿真和硬件在回路的实时仿真验证,实验结果表明:光流信息可以一种相对简单的形式来巧妙地同时控制飞行速度和飞行高度,保证飞行器安全地执行多种飞行任务,实验证明了光流传感器在飞行控制中具有工程可行性.     

平滑零范数稀疏度约束下的盲稀疏回溯重构算法

现有的回溯迭代类算法具有重构速度快、精度高等优点,但实际中其需要已知信号稀疏度的条件有时难以满足。针对以上不足,提出了一种基于平滑零范数稀疏度约束的盲稀疏回溯重构算法,并证明了其收敛性。该算法不需已知稀疏度先验,在截断过程中以平滑零范数来估计信号的稀疏度并确定支撑集。新算法继承了现有回溯迭代类算法的有效性,同时避免了因稀疏度未知或估计不足导致的重构失败。理论分析和实验表明,新算法在无需信号稀疏度先验的条件下,重构性能优于现有典型回溯迭代类算法。     

一种聚束SAR回波数据压缩成像方法

针对聚束合成孔径雷达(SAR)成像中的海量数据问题,提出了一种基于压缩感知的聚束SAR回波数据压缩成像方法。首先对回波信号进行分析,利用波前匹配字典构造方法得到回波观测矩阵,其次通过构造二维离散余弦变换(2D\|DCT)等效矩阵得到回波信号的稀疏变换矩阵,然后利用平滑L0算法重构得到观测场景的二维像。本文方法可以在采集远小于传统聚束SAR成像方法所需回波数据量的基础上实现准确成像,最后的仿真结果表明了方法的可行性和有效性。     

基于压缩感知的多基地无源雷达成像算法

由于成像场景可稀疏表示（场景中仅有少数强散射点）,针对外辐射源信号波长长,带宽窄的特点,本文提出了基于压缩感知的多发单收无源雷达成像算法,该算法由符合图像统计特性的先验信息构造合理的傅里叶基矩阵,利用lp范数法将带约束条件强散射点增强问题转换为最优化问题,并通过迭代算法快速获得最优解。实验仿真结果表明小转角情况下,本文算法无需充足站点数目,并且能获得较好成像效果。
     

加拿大首颗军用卫星Sapphire即将发射

据Spacedaily网2012年10月22日消息,加拿大首颗军用卫星“蓝宝石”（Sapphire）目前正在进行最终试验,计划2012年12月发射。Sapphire卫星是加拿大军队拥有的首颗运行卫星,旨在提高“太空态势感知”能力,还将为美国太空监视网络作出贡献。     

基于压缩感知的叶端定时信号参数辨识方法

叶端定时技术作为一种非接触式测量手段,在实际应用中的主要问题之一是测量信号欠采样。压缩感知方法是解决信号欠采样问题的有效手段,但由于求解过程中引入了正则化项,在提高稀疏度时,降低了幅值重构精度,而转子叶片振动幅值参数的准确辨识对于叶片动应力重构具有重要意义。将叶片振动方程设计矩阵与压缩感知字典相结合,在不依赖先验信息的条件下对叶片振动参数进行辨识。首先,根据振动方程设计矩阵形式及关注的最大振动频率,构造压缩感知字典;其次,通过叶端定时信号稀疏表示中的非零元素所在位置,从压缩感知字典中提取对应原子构成设计矩阵进而求得振动参数;接着,叶端定时（BTT）模拟仿真结果表明,所提方法可有效辨识叶片单模态、多模态振动参数;最后,开展旋转叶片振动测试试验,同时利用应变片和叶端定时系统采集振动信号,结果表明,与应变片测量结果相比,提出的方法振动频率辨识相对误差仅为0.14%;对比4个叶片的位移-应变传递比,其中偏离均值的最大百分比仅为2.15%。     

基于傅里叶基的自适应压缩感知重构算法

在压缩感知中,为了提高含噪信号的重构精度,提出了基于傅里叶基的稀疏度自适应匹配追踪算法.该算法在重构过程中采用相关系数作为匹配准则的基础上,创新性地利用傅里叶变换的共轭对称性,进一步严格控制索引值加入支撑集的过程;同时利用余量能量和余量能量变化率双门限作为停止迭代的依据;最后将估计的傅里叶域中的信号逆变换得到时域的重构信号.仿真实验表明,在同等噪声污染的情况下,该算法与同类算法相比有较高的重构精度.