大时延扩展CDMA信道下空时多用户检测

提出了基于平行因子分析的大时延扩展CDMA信道下空时多用户检测算法.文中建立了大时延扩展CD-MA信道下接收信号新模型,它将接收信号看成是2个三线性模型之和,并提出了广义三线性交替最小二乘的算法(TALS-G)进行空时多用户检测.仿真结果说明:TALS-G算法具有较好误码率性能,且该方法在阵列扰动情况下仍有较好的性能.它无需信道衰落系数和DOA信息,是盲信号检测方法,具有鲁棒性.     

一种改进的模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

提出了一种改进的模糊聚类图像边缘快速检测算法,该算法在利用像素灰度值的同时还考虑了像素的空间信息,基于模糊集合理论将图像从灰度空间映射成一个模糊隶属度矩阵,然后将隶属度矩阵中的元素作为样本进行模糊聚类,从而提取出图像边缘。基于热力学原理选取隶属度函数,通过调节温度系数,实现图像边缘由粗到细的提取。实验证明,该方法在计算速度、滤除噪声、提取边缘等方面均优于C-均值聚类算法。     

正交投影二次曲面立体图的斜置对称面检测

斜对称检测是三维重建中一个重要的环节,恰当地对斜对称进行处理可以减少几何约束,从而降低三维重建的复杂度.改进了Sugimoto提出的包括椭圆曲线在内的平面二次曲线的斜对称检测方法,扩大了实体的覆盖域,实现了包括双曲线和抛物线在内的二次曲线的斜对称检测,并通过参数化检测的方法完成了空间二次曲线的投影匹配,最终得到二次曲面体的斜对称面.最后经算例验证得到了满意结果.     

变频系统中交流电弧故障特性及检测技术

目前,交流电弧故障特性分析基本上都是基于恒频系统,先进飞机交流电源系统向变频电源方向发展,频率变化范围为360～800 Hz。交流电弧故障的特征量如电流变化率、平肩段比例、谐波分量等都会随着频率而变化,因此恒频系统的电弧故障检测算法无法完全适用于变频系统中。基于此,本文搭建了交流电弧故障实验平台,在115 V/360～800 Hz条件下模拟了串行和并行电弧故障。在此基础上,分析了不同频率条件下故障电流的变化规律,从时域和频域角度研究了交流电弧故障电流的特征,提取了电流有效值的标准差、奇次谐波功率和、偶次谐波功率和作为变频系统电弧故障检测的特征量,最后设计并验证了交流电弧故障检测算法的有效性和可行性。     

基于光照方向一致性的换脸视频检测

光照条件是视频外部成像环境的重要因素,可反映视频成像时的客观物理条件,即使采用复杂的计算机图形学模型,也难以完全反映光照的真实场景。针对大部分Deepfake换脸视频与真实视频在外部成像环境上的差异,提出一种基于光照方向一致性的换脸视频检测方法。本文利用Lambert光照模型逐帧计算待测视频的二维光照方向,通过判断整段待测视频二维光照方向的角度变化是否平滑确定视频真伪。实验结果表明该方法在公开的测试数据库TIMIT和FaceForensics⁺⁺上具有较好的检测性能,可以有效区分真实视频和换脸视频。由于不需要训练检测模型,该方法具有计算复杂度低、实时性好的优点。     

无盲区数字信道化频谱检测方法

传统数字信道化模型存在信道间盲区和混叠,难以满足现代非合作接收机中全概率检测的任务要求,本文提出一种通带重叠的数字信道化高效模型,在频域对各通道输出信号进行了无缝“拼接”,解决了跨信道信号的全概率检测问题。本文对提出的算法进行了原理仿真,利用测试数据对定点化后的算法性能验证,测试结果表明高效算法模型可以应用于非合作宽带信号无盲区、全概率检测的场合。     

基于黎曼流形的数字阵雷达波束驻留时间分配

针对数字阵列雷达的空域搜索过程,提出了一种基于黎曼流形的波束驻留时间分配算法。为了补偿天线在扫描阵列侧面时,波束展宽造成的波束增益损耗,根据黎曼流行给出uv平面内波束驻留时间的空间分布,在满足指定距离上的单次检测概率和累积检测概率的条件下,实现波束驻留时间在整个空域的优化分配,最小化雷达系统总的搜索时间消耗。仿真结果表明,基于黎曼流行的波束驻留时间分配算法消除了波束扫描角变化导致波束增益变化带来的影响,实现了雷达在不同方向的等威力探测。     

基于分形的奇异信号的检测

提出了基于分形的奇异信号的检测方法，给出了奇异信号的数学模型、检测原理和实现算法。根据所计算的短时网格分形维数，判断是否有突变信号以及确定其发生时刻。以电力系统中突变信号为例进行仿真，证明该方法能准确有效地检测到突变信号，并能精确地确定突变信号的发生时刻和突变类型。     

基于Sobel算子的亚像素边缘检测方法

提出了一种基于Sobel算子的亚像素边缘检测方法。此种方法先由Sobel算子确定图像边缘的大致位置，然后用三次样条插值函数对灰度边缘图进行内插计算，使目标边缘定位达到亚像素级。对插值后的灰度边缘图，利用最大类间方差法确定阈值提取边缘。实验表明，该方法能精确定位目标边缘，优于传统的边缘检测方法。     

血管内超声图像序列的自动边缘检测

血管内超声成像可以显示血管内腔、管壁清楚的实时截面图像,从而使定量测量血管参数成为可能。传统手动追踪内腔和管壁边界的方法既费时又有较大的主观误差,本文基于快速主动轮廓算法模型提出一种适合血管内超声图像的自动边缘检测方法。实验结果发现,自动检测的内腔、血管壁面积与手动追踪非常吻合．具有较高的相关系数(0．94和0．95)和较小的系统误差(-0．32和0．56),可作为医生可靠而准确的诊断工具。