小波分析理论及其在雷达信号处理中的应用

依据所处理信号类型的不同,对小波变换与短时傅立叶变换进行了比较,说明小波变换适用于非平稳信号和奇异信号的处理.简要介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波包理论的基本内容,讨论了小波变换实际应用中的采样和快速算法等几个关键问题.结合矢量量化技术,给出了一种用小波变换对星载SAR(Synthetic Aperture Radar)原始数据进行压缩的方法,结果表明,与传统的方法相比,由该方法压缩后的原始数据生成的SAR图像具有更大的信噪比.同时对小波变换用于雷达目标识别和SAR图像分类的性能进行了初步分析.      

浅论科学计算与信息

为适应市场经济、特别是信息产业的飞速发展,教育部设立了“信息与计算科学”本科专业,这使得数学学科迎来了新的生长机遇。本文从科学计算角度,介绍科学计算的历史、发展、特点及方法,并对科学计算与信息的关系进行初步的讨论。     

光纤图像观测系统在燃烧实验中的应用

阐述了光导纤维图像观测系统的工作原理、主要部件及功能。利用该系统观测燃烧室内部不同工作状态下的火焰状况,对所记录下来的火焰图像进行了较为详细的分析,并对实验过程中出现的一些问题提出了改进措施。     

SAR图像点目标超分辨正则化方法的简化计算

合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率相干成像雷达,是重要的空间遥感手段,分辨率的高低直接决定了其应用效果的优劣。正则化方法是提高SAR图像分辨率的有效方法,但传统的迭代算法计算速度较慢。文中分析了基于lk范数的图像超分辨正则化方法的迭代求解公式,得出了由该迭代公式产生的迭代序列收敛的极限的解析表达式。将该结论用于正则化模型的求解可以显著降低计算量,由此得到了正则化迭代算法的简化计算方法。仿真与MSTAR图像处理结果表明,简化后的方法计算速度提高了2 000倍以上,计算结果与传统方法的相对差别小于6×10-9。     

基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法。首先对不同聚焦图像进行小波变换,然后采用局部离散度准则对各个方向上的高频系数进行融合,采用重要度准则对低频系数进行融合,最后对融合后的小波系数进行重构,得到了很好的融合图像。实验结果表明,融合效果优于取绝对值大的小波系数和区域方差准则的融合算法。     

基于线性模型最优预测的高光谱图像压缩

高光谱图像取得较高的光谱分辨率对于分类和识别很有益.但与此同时也带来了巨大的数据量,使其压缩成为必需.传统的预测方法能够在一定程度上去除谱带之间的相关性,但其预测系数不能利用高光谱图像谱带间的信息进行自适应的调整,使得预测效果不是最优.本文建立了高光谱图像谱带间的线性模型,推导出在信噪比最优下的预测.该方法能够更好地降低预测后图像的熵值.实验表明,相对于传统方法重建的平均信噪比提高了4.606 4 dB.     

一种新的无人机航拍图像压缩方法

针对无人机机载视频图像由于受到天气或电磁波干扰产生的异常帧引起的压缩码率波动问题,提出了一种基于对图像进行预分析,剔除异常帧后进行压缩编码的方法.对于几种常见的异常帧进行建模,分析了其图像信号特点,结合信号统计特性和其信息熵量度,可靠地检测出视频序列中的异常帧, 最后对剔除了异常帧的序列应用H.264标准进行压缩编码.理论分析和试验结果都证明此方法在不丢失无人机机载视频图像序列信息量的情况下,可以保持压缩码率恒定并提高了其压缩效率.      

ATN中的数据压缩算法分析及进一步完善

针对航空电信网移动通信中的数据压缩问题,详细分析了无连接网络层协议(CLNP,Connectionless Network Layer Protocol)报头压缩过程和压缩性能,得出传输效率、报头压缩效率与报文长度的关系.在缺省域间路由方式下,结合ESIS(End System to Intermediate System )协议,提出了CLNP报头数据的压缩完善方案,并分析了算法的压缩性能、给出了压缩效率和数据包长的关系.仿真结果表明,该算法进一步提高了压缩效率,提高了无线信道传输效率.      

自适应可调品质因子小波变换在轴承早期故障诊断中的应用

分析了可调品质因子小波变换(TQWT)的近似平移不变性,并通过模拟信号对该性质进行验证。提出了基于时频峭度指标优化的自适应可调品质因子小波变换(ATQWT)方法,用于解决滚动轴承早期故障诊断问题。首先利用时频峭度指标对TQWT的品质因子和冗余因子进行搜寻,确定最优影响参数后,根据所得结果设置好TQWT的参数并对原始信号进行处理,得到相应的信号分量并选定最佳信号分量,对最佳信号分量执行包络解调处理,最后分析包络谱中的频率成分来判定轴承的状态。实验信号分析结果表明:所得时频峭度指标更加可靠,鲁棒性更强。在低信噪比情况下,该方法可以准确分离出原始信号中的微弱特征,有效判定轴承的早期故障。      

一种改进双块补零北斗导航接收机弱信号捕获方法

利用卫星导航系统对高轨航天器进行自主导航与高精度定轨,对接收机的捕获灵敏度要求极高,双块补零(DBZP)算法是无辅助下卫星导航弱信号捕获的理想方案,然而受限于数据处理量大,DBZP实际应用难度大。在深入分析双块补零机理的基础上,结合矩阵重构的思想,提出了一种改进双块补零北斗导航接收机弱信号捕获方法。该方法对参与块内相关运算的基带信号和本地测距码分别进行重构,解决了块内点数与快速傅里叶变换输入点数之间的矛盾,提高了北斗导航接收机弱信号捕获性能。仿真实验结果分析表明,改进双块补零算法对信噪比没有损失,可以保证对低至15dB·Hz的弱信号进行有效捕获,能够满足高轨航天器定轨、室内外无缝导航等对接收机高灵敏度的需求。本方法是在块内运算层面对DBZP进行优化,具备良好的通用性和可移植性,与优化相干积分策略的各种改进DBZP算法可以无缝对接,进一步提高北斗导航接收机信号处理的效能。同时,重构的思想也适用于其他采用码分多址信号的卫星导航系统的弱信号检测和捕获,对提升多星座卫星导航系统的基带信号处理性能具有参考意义。