基于FPGA的OFDM时间同步系统串并结构设计

时间同步技术是OFDM系统中影响其性能的关键技术之一;针对相关运算中使用较多并行乘法器导致硬件资源大量消耗的问题,提出了一种串并相结合乘法器的结构设计;该方案在很大程度上降低了硬件资源消耗的同时又保证了延时性,并基于硬件平台给出了相应的实现结构,在此基础上对结果进行了分析;仿真结果表明,该算法在多径信道环境下具有较高的时间同步精度,能够较大程度地降低硬件资源消耗,在实际系统中具有很好的利用价值。

多先验信息约束的三维电阻率反演方法

先验约束信息可以有效提高直流电阻率三维反演精度,多数约束信息的施加是通过修改目标函数实现的,具有约束信息单一、施加约束信息繁琐的不足。为了改进上述问题,修改迭代重加权最小二乘法反演方程,将数据加权矩阵中的重加权函数修改为误差函数和互补误差函数的形式,增加结构度量、权重均值和标准偏差等参数,通过修改地下空间不同区域的重加权函数参数,达到施加不同先验约束信息目的;反演方程计算采用并行共轭梯度最小二乘法,以提高反演速度。在合成数据算例中,分别施加了平滑约束、块状约束和多信息混合约束,反演结果表明多信息约束的成像精度远大于单一信息约束。工程项目中可根据地质结构状况合理选择权函数参数,达到提高三维电阻率反演精度和计算速度的目的。

CGLS算法在综合孔径微波辐射计中的应用

高效的反演成像算法是综合孔径微波辐射计的关键技术之一。由于综合孔径微波辐射计反演成像在数学上是病态的反问题,所以需要进行正则化处理以克服其病态特性而获得稳定的解。与直接正则化方法相比,共轭梯度最小二乘(Conjugate Gradients Least Squares,CGLS)迭代法具有无须明确正则化参数、无须对传递矩阵求逆等优点。提出将共轭梯度最小二乘法应用于综合孔径辐射计成像中,并基于全极化干涉式微波辐射计(Full Polarization Interferometric Radiometer,FPIR)系统,比较了其与经典的最小范数正则化的性能。仿真结果表明:与最小范数正则化相比,CGLS正则化算法能有效降低FPIR系统图像反演误差,以获取高精确度的观测场景的亮温分布满足FPIR系统探测海面风场、海表面盐度和土壤湿度等应用需求。

面向船体结构动冰载荷监测的线性形函数识别方法研究

船体结构冰载荷监测系统中的载荷识别算法是对船舶在冰区安全运行进行实时评估的关键环节,而常用的影响系数矩阵法尚未考虑冰载荷的动力效应。在时域内将动冰载荷离散为诸多时间元,在每个时间元内利用线性形函数的组合形式逼近构造动冰载荷;通过结构的动力响应分析得到形函数的响应矩阵,并以此建立船体结构冰载荷识别的正问题。利用共轭梯度最小二乘迭代型正则化算法和终止迭代准则对冰载荷识别问题中的不适定性进行控制。该数值算例和试验验证均表明,该冰载荷识别模型具有良好的识别精度、求解速度及稳定性。

基于最小残差思想的一类代数Riccati方程的牛顿迭代求解

本文在牛顿迭代法框架下,借用最小残差法思想,结合预条件共轭最小二乘法,提出了一种新的算法对一类代数Riccati方程的数值解进行了研究,并给出了具体的数值算例。算例结果验证了该方法具有良好的收敛性。

基于迭代最小化稀疏学习的三维地震数据重建

受采集技术、现场环境及经济成本等因素的影响,地震勘探中采集的原始数据往往存在缺炮或缺道等现象,这种数据的不完整性对后续数据处理和成像会造成不良影响,故必须重建此类缺失数据。为此,提出基于迭代最小化稀疏学习(Sparse Learning via Iterative Minimization,SLIM)的方法,主要利用三维地震数据频率切片的二维谐波结构特性,对三维随机缺失地震数据进行重建。即先对三维地震数据沿时间轴方向做傅里叶变换,再利用循环最小化算法(Cyclic Minimization,CM)对频率切片的二维谐波谱进行迭代求解,最后对谱估计做傅里叶逆变换而重构缺失数据。此外,采用共轭梯度最小二乘法实现数据重建过程中的求逆运算,以缩短数据重建时间。试验结果表明:所采用的基于频率切片的SLIM方法对合成和实际三维地震数据均取得了较好的重建效果;该方法的重建性能优于基于频率切片的Hankel矩阵降秩的多道奇异谱分析方法(Multi-channel Singular Spectrum Analysis,MSSA)。

典则TSVD方法的两种有效数值实现方式的比较

典则TSVD方法是求解线性不适定问题的一个好正则化方法,而采用二分法结合反迭代法能有效数值实现典则TSVD方法.选取均匀性的基和继承性的基两种不同的离散基,应用上述方法对同一个问题进行了有效数值实现,结果显示采用均匀性的基进行有效数值实现得到的结果较好.

具有直线结构保护的网格化图像拼接

目的基于网格变形的图像配准方式,针对待拼接图片重叠区域的视差具有一定的容忍性,并且能够适应更复杂的图像拼接场景。在NISwGSP(natural image stitching with the global similarity prior)算法基础上提出了一种具有直线结构保护的图像拼接算法(MISwLP),该算法通过提取图片中的直线结构并施加约束,可以得到视觉效果自然、畸变较小的图像拼接结果。方法首先对图片进行网格划分,建立网格优化模型,针对网格顶点坐标集定义能量函数,在保证图片重叠区域高度对齐的同时,对网格进行相似性连续约束,并辅以直线结构约束,最后使用共轭梯度最小二乘法求解得到最优网格顶点集,指导网格变形。结果针对不同场景下的图片进行拼接实验,同时和几种比较流行的图像拼接软件和算法进行比较。结果表明,同经典拼接算法,比如Autostitch相比,基于网格优化的图像拼接算法能够适应更加复杂的多平面场景,在减小投影失真和对齐误差方面表现更好;同现在比较好的几种网格拼接算法,比如SPHP(shape-preserving half-projective warps for image stitching)、APAP(as-projective-as-possible image stitching with moving DLT)、NISwGSP等的比较,MISwLP算法不仅能够很好地对齐图像和避免投影失真,并且能够保持图像重叠区域到非重叠区域的一致性,即保护原图中的直线结构。结论提出了一种基于网格优化的直线约束方法,对于具有显著几何结构的图像拼接场景,能够较好地保护拼接后图像中原有的直线结构,具有较好的应用价值。