多普勒对空引信回波分析及碰炸优先判决准则研究

现有的二维弹目交会模型很难准确对对空引信回波信号进行模拟,为准确给出多普勒对空引信"碰炸优先"的判决准则,采用一种三维弹目交会模型对引信回波信号建模,推导出回波信号的表达式。采用短时分数阶傅里叶变换对三维交会模型中碰炸(包括迎击、追击和不共线交会)和近炸(包括早到、晚到和目标机动)共两类6种情形进行分析,得出了脉冲多普勒对空引信碰炸和近炸自适应判决准则。通过Matlab仿真结果验证了该分析模型和判决准则的准确性。

基于似然比判决准则的电能质量去噪算法

电能质量信号去噪是电能质量扰动判决和定位的基础。电力系统中,绝大部分电能质量信号都含有较明显的突变点。该文首先分析了现有各种去噪算法的不足,然后在此基础上针对信号的二阶导数设计了一个局部滑动窗,并将该滑动窗分成左右两个长度相等的窗口,最后以左右窗口均值差的似然比作为判决准则来判决突变点。基于突变点判决的结果,对突变点区域和非突变点区域采用不同的滤波方法。实验结果表明,该文所提出的混合滤波算法,去噪效果良好,能较完整的保留突变点的信息,较好地解决了保护信号局部特征与抑制噪声之间的矛盾,在绝大部分电能质量去噪领域,有突出的优势。

基于最小错误判决准则的LDPC码码长及码字起点识别

现有LDPC码开集识别算法以码长及码字起点为已知条件进行识别,这导致算法的实际应用受限,为了克服这一缺点,提出了一种基于最小错误判决准则的码长及码字起点识别算法。首先,根据码长及码字起点估计值对接收序列进行截取构造码字分析矩阵;然后,对分析矩阵进行高斯列消元并获取疑似校验向量,进一步基于最小错误判决准则筛选出LDPC码校验向量;最后,寻找在不同码长及码字起点遍历值处校验向量个数的最大值,实现码长及码字起点的识别。仿真实验结果表明,在误码率为10^(-3)量级时,针对IEEE802.16E协议下的LDPC码,算法的识别率达到100%。

基于MAP准则的无线信道密钥量化算法

在物理层安全领域中,基于无线信道的密钥生成技术包括信道探测、量化、密钥协商和保密增强等4个步骤。针对传统量化方案仅关注量化端点值设计、初始密钥不一致率(Key Disagreement Rate,KDR)偏高的问题,通过搭建对合作方量化结果进行概率推算的数学模型,获取其量化符号信息和比特软信息,提出了基于最大后验判决准则(Maximum a Posteriori,MAP)的量化算法。仿真结果表明,所提算法能取得更低的KDR,在信噪比为10 dB环境下,该算法的KDR比等概量化降低了43%,比信道交互量化(Channel Quantization Alternating,CQA)降低了35%;采用2比特量化,该算法的可生成密钥长度较CQA提高了2倍。

最佳零块判决准则下的运动搜索算法

在以运动补偿和变换为框架的视频编码算法中,运动搜索和变换是占用编码时间最多的模块。为降低运算量,提出了一种H.26L编码方法的最佳全零块判决运动矢量搜索算法。该算法在运动估值的同时判决出零块,节省了大量位移搜索和变换量化的时间。测试结果表明,改进算法加快了编码器运动搜索的速度,减少了变换编码和量化的时间,在PSNR(峰值信噪比)保持相同甚至略有提高的情况下,编码时间最多可减少77%,对背景基本不变的简单运动图像的改善最为显著。

基于贝叶斯判决规则的异步合作频谱感知新算法

依据认知无线电中授权频谱占用情况的On-Off模型,提出了一种新型的合作频谱感知算法。该算法将次用户在不同时刻的软判决结果传输给数据融合中心,在考虑到不同认知节点具有不同信噪比的情况下,将On-Off模型求得的贝叶斯融合似然比作为感知权重对各认知用户的感知结果进行数据融合。理论分析与仿真结果表明,相比传统的同步合作感知算法,该算法具有合理性更强、可靠性更高、检测性能更优以及代价更少等优点。

改善判决反馈均衡器性能的一种新方法

判决反馈均衡器是一种算法复杂度较低、性能也较好、并在实际中得到广泛应用的均衡器。它的一个内在的缺陷是错误判决结果反馈所引起的性能损失。利用判决反馈均衡器中前向滤波器输出中的信息,提出了一种改善判决反馈均衡器性能的方法,并给出改进后判决反馈均衡器的结构和实现方法。仿真结果证明了该方法的有效性。

论人工智能生成物的著作权保护

当今世界,人工智能通过模拟人类智能思维过程的方法和技术,使机器能够执行类似于人类所要完成的任务,这对著作权法律体系提出了新的挑战。正因为人工智能时代呈现出高度数字化、信息化和智能化的特征,对社会、经济、文化等方面都带来了深远影响,所以人工智能生成物中蕴含了较大的经济价值,从而导致大量由人工智能创造出来的作品是否具有著作权的争议不断涌现,而司法实践中尚无统一的判决准则,容易造成司法秩序混乱,这种混乱无疑会对人工智能行业的健康发展构成重大阻碍。本文将以“腾讯案”“菲林案”为例,探讨我国关于人工智能生成物著作权纠纷的典型案例,以期为行业的健康发展提供启示。

基于联合判决消息传递机制的LDPC码译码算法研究

采用消息传递算法(Message passing algorithm)对LDPC码进行译码时,变量消息的振荡会引起错误的发生。本文以(600,300)非规则LDPC码仿真实验为例分析了不同译码效果下判决消息均值的分布特点,并结合环的特点,分析了译码产生错误判决的原因。研究了"纠删"型消息传递机制和联合判决迭代停止准则,针对判决消息出现振荡情况,提出以"纠删"方式处理变量消息的更新,并结合变量节点判决消息均值分布趋势与伴随式结果确定迭代终止条件。在此基础上,提出一种新的LDPC码译码算法。仿真分析表明,新的译码算法能够在减少迭代次数和降低译码复杂度的同时,有效提高译码的纠错性能。

模式识别判决理论及其实现探讨

模式识别判决理论及其实现探讨王兴安一、识别判决理论模式识别判决，以至数字信号传输的理论基础是识别判决理论。在当传输二进制信号时，接收到的波形ｒ（ｔ）是一已知信号ＳＩ（ｔ）或另一已知信号ＳＺ（ｔ）与叠加的噪声ｎ（ｔ）所组成的。我们可以根据码元宽度（０＜...

基于独立分量分析的混合声音信号分离

论文简要介绍了有关独立分量分析 (ICA)的基本理论和算法 ;探讨了独立分量分析在混合声音信号分离中的应用 .针对ICA输出结果排序的不定性以及在长时间记录声音信号的过程中 ,ICA混合模型系数存在时变性等问题 ,提出了一种结合小波变换和独立分量分析的解决方法 ;试验结果表明 ,该方法能有效地提高运算效率并获得较好的分离效果 .

基于图像熵的自动聚焦函数研究

从图像中熵的定义出来,研究了图像熵在成像系统自动聚焦判决函数中的应用,研究发现:图像熵作为聚焦判决函数出现了两类不同的判决准则,一类是图像清晰熵小,另一类是图像清晰熵大。对不同类型测试图像的分析和计算,证实了这种非一致性的存在并分析了造成这种现象的可能原因,而且由于图像熵的峰值较小,数值仅在小数点后变化,不易找出全局最大值。在均方差判决函数的基础上,提出了条件加权均方的方法,得到了具有准则一致性的自动聚焦判别函数。实验证明:条件加权均方差判决函数在不增加运算量的前提下,可以加大函数的峰值,从而提高判决的准确性。实用中在测试条件变化不大的情况下,通过人机交互,可选用图像熵作为自动聚焦判决函数,否则优先考虑条件加权均方函数。

基于OFDM电力线载波通信系统同步新方法

提出一种新的符号定时同步判决准则,并将其应用于低压电力线OFDM载波通信系统,实现了准确的符号同步。将所提出的方法及延迟相关法、改进延迟相关定时同步算法分别应用于实际低压电力线弥散通信网络中,对比分析结果表明采用提出的新定时同步准则算法克服了改进延迟相关法可能引起误判,判决阈值选择裕度小这一缺点,算法更稳定可靠。实际低压电力线信道实验网络测试表明,新判决准则不仅可以有效地进行OFDM系统准确的符号定时同步,且判决阈值选择裕度大,计算量较小。

基于倒谱距离的语音端点检测改进算法

在讨论传统倒谱距离语音端点检测算法不足的基础上,提出了一种改进方案,该方法首先估计短时信噪比,然后由统计方法确定短时信噪比与门限的关系,进而完成正确的语音端点判决。通过对3种典型噪声环境下信噪比从-5 dB到20 dB的带噪语音信号进行的仿真实验结果表明,所提方法能更为准确地检测到语音端点。

基于熵函数的语音端点检测算法研究

本文在分析基本谱熵端点检测算法局限的基础上,引入基于二阶累积量的门限更新方法,加入短时能量参数,提出基于加权谱熵的检测方法;此外,引入特征空间能量熵定义,建立新的门限确定准则,提出基于特征空间能量熵的检测方法。通过对平稳高斯白噪声、M109坦克噪声和F16战斗机噪声这三种典型噪声环境下信噪比(SNR)从-5dB到20dB的带噪语音信号进行的仿真实验分析表明,所提两种方法能更为准确地检测到语音的端点。

基于分块PCA的人脸识别

设计了一种基于分块主分量分析(Block-PCA)的人脸识别方案。预处理阶段,首先将一幅脸像按不同方位划分为大小相同的数个子块,对各子块进行能量归一化和傅氏变换,以消除部分光照影响并估算子块的频谱。在此基础上进行分块PCA,提取各子块主分量特征,再将子块的主分量特征整合为整体特征,最后采用最近邻判决准则进行分类识别。对ORL人脸数据库的实验结果表明所设计方案是有效的。

一个基于谱熵的语音端点检测改进方法

本文提出了基于谱熵和谱减法相结合的带噪语音端点检测改进算法以及端点检测的判决准则 .仿真实验表明 ,在语音信号受到强噪声的干扰后 (5dB≤SNR≤ 15dB) ,所提方法可检测到准确的语音端点 .

一种基于视觉特征的地形模型数据提取与快速显示方法

DEM模型是一种重要的地形模型 ,由于其数据量极其巨大 ,如何实现快速显示是一个难题。针对DEM地形模型 ,提出基于视点与观察分辨率的数据抽取及基于法矢量的模型简化的快速绘制方法算法 ,最后进行实验验证。结果表明 ,该方法数据压缩量大 ,绘制速度快 ,且逼真度无明显变化。

一种新的地景模型简化与快速绘制方法

地景模型是一类重要模型,它可以广泛应用在航空、航天与军事指挥等领域,但由于其数据量极大,如何实现快速绘制是一个难题。本文在分析地景模型数据特点的基础上,提出了地景模型简化的判决准则,并根据该准则提出了基于视点与图像分辨率的区域数据抽取与网格重构方法,以及基于法矢量(梯度)的模型简化及其LOD层次表示,最后进行了实验验证。结果表明,该方法数据压缩量大,绘制速度快,且逼真度无明显变化。

基于熵和能量的语音端点检测算法

短时能量与熵是语音端点检测的常用方法,但在低信噪比环境中都不能有效定位端点。因此给出结合这两种方法检测语音段的位置,同时采用自适应于不同的噪音背景下的判决准则,经实验证明该算法行之有效,对于连续数字音,准确率较原有算法平均提高16%,单个数字音提高26%。