采用多相关峰值的PN码频域匹配滤波捕获实现方法

现有的伪噪声(PN)码捕获算法大多是基于相关峰值进行门限判决,而捕获性能依赖于门限实时估计的正确性。针对这种情况,该文提出了一种利用多次PN码相关峰值位置间的相互关系进行判决的算法,避免了对信道噪声的实时估计,并给出了基于频域匹配滤波的实现方法和算法复杂度分析,推导了所提算法的检测概率和虚警概率,并且使用计算机仿真验证了推导结果的正确性;结果表明,所提算法避免了噪声估计的开销,增强了PN码捕获的鲁棒性,提高了捕获性能,适合工程应用。

OCT图像畸变的消除——相关峰值扫描重定位算法

分析了 OCT系统中某些导致图像畸变的因素 ,提出了相应的补偿算法——“相关峰值扫描重定位算法”。从图像的相关峰值位置函数中 ,将样品本身灰度特征的变化规律和畸变特征用数字滤波的方法分离开来。分析了噪声对相关运算的影响及用灰度门限抑制噪声的措施。讨论了算法的容错性 ,通过对重定位量加以限制 ,避免了严重错位引起的重定位阶跃失真。对算法存在的累积误差等局限性提出了改进建议。给出了畸变图像的恢复实例。

空时自适应处理中卫星信号互相关峰值偏移分析

将空时自适应处理建模为一个有限冲激响应(FIR)滤波器,分析了空时自适应处理对导航信号的码相位偏移。该滤波器的响应同时取决于信号的频率和入射方向,将滤波器的输出与本地序列进行相关,可求得互相关峰值的偏移量。以GPS中的C/A码为例,针对空时自适应处理中典型的最小方差(MV)和最小方差无失真响应(MVDR)准则进行了仿真实验。结果表明,干扰从低仰角入射时影响范围更大,而MV准则在抑制干扰的同时,带来的互相关峰值偏移较MVDR更加明显。

基于相关干扰抑制的MIMO声呐波形设计

为了解决在多输入多输出声呐系统中,发射信号无法实现理想的正交问题,要求发射波形之间有尽可能低的互相关峰值电平和自相关旁瓣峰值电平。分析表明:传统的正交频分复用线性调频信号(OFDM-LFM)波形存在较高的ASPL。针对这个问题,采用信号分段设计的思想,提出2种新的波形结构设计方案,分别采用优化子脉冲调频带宽和调频时宽的设计方法,对每个发射阵元的LFM信号结构进行优化设计,在保证波形容易产生的基础上,增加发射信号自由度,仿真结果表明:与传统正交频分复用线性调频信号波形相比,2种方法所设计的波形具有更低的自相关旁瓣峰值电平和互相关峰值电平。

基于变换序列权重峰值拟合的直线电机速度的快速精密测量

为了实现直线电机动子速度的实时鲁棒精密测量,研究了一种基于权重相位相关峰值拟合的直线电机速度测量方法。首先,构造出锯齿波条纹目标图像,利用线扫描相机获取运动过程中的连续锯齿波条纹序列。然后,采用相位差算法得到相邻信号的互功率谱,引入反比例函数代替傅里叶反变换后的狄拉克函数,仅通过对峰值点及两个邻域点简单加权,更加快速稳定得到条纹信号的亚像素位移。最后,根据系统标定系数和固定拍摄间隔计算直线电机动子实时速度。实验结果表明:本文方法的平均耗时约为0.02 ms,测量精度在0.05 pixel以内,速度测量精度为0.03 mm/s。

消除GPS多径误差的重构相关曲线法研究

无论是单条或者多条多径信号,都会对GPS测量造成主要的和难以克服的多径误差.多径误差的直接表现就是使得GPS接收机输入信号与本地C/A码发生器复制信号的相关曲线的峰值点发生偏移.为此,以相关曲线峰值点偏移特征为研究对象,提出一种消除多径效应引起的GPS伪距测量误差的新方法.该方法通过重构相关曲线,使其峰值点与直达信号的峰值点位于同一相关延迟点上,并使二者相关码片的宽度相等,从而消除延迟锁定环(DLL)的跟踪误差.仿真结果表明,该方法简单有效.

高斯光束照射下联合变换相关器特性研究

为了研究联合变换相关器中照明光束对输出相关点的影响,针对特定目标图像,采用数值模拟的方法,定量分析了联合变换相关器中照明光束为高斯光束时,输出相关峰值随高斯光束特性参量和输入图像在输入平面上位置的变化情况。得到了输出相关峰值随高斯光束腰斑半径减小和输入平面上目标图像位置偏离高斯光束中心距离的增加而减小的结果。模拟结果显示,如果腰斑半径1mm的高斯光束,扩束为腰斑半径32mm的高斯光束时,刚好满足输入图像在光斑边缘处输出相关峰值为输入图像在光斑中心处输出相关峰值的90%,则要求扩束前后高斯光束腰斑中心振幅比值为5.7。结果表明,为使输入图像在整个输入平面上任何位置都输出高的相关峰值,扩束后的高斯光束腰斑半径应满足一定要求。

一种基于自相关函数的小波域数字水印算法

几何攻击是对数字水印技术最具威胁的攻击手段之一,而基于自相关函数的水印算法被认为是一种有效的解决手段,却有其局限性。研究发现,对用于评价几何攻击起很重要作用的水印的自相关峰值(以下简称AC峰值),也可从小波域提取出来。这里介绍一种小波域基于ACF的数字水印算法,该算法在考虑到AC峰值和噪声能见度的影响的同时,把一个周期性水印信号嵌入小波域。仿真实验结果表明,算法能产生更显著的AC峰值,从而提高了抗几何攻击的鲁棒性。

目标图像长宽比对Vander Lugt相关器特性的影响

分析了使用VLC进行光学相关识别时目标图像长宽比的变化对匹配滤波器畸变容限和输出相关峰值的影响。利用非约束纯相位匹配滤波器算法和迂回相位编码方法设计匹配滤波器,对具有确定面积和透过率而长宽比不同的矩形目标进行光学相关识别。模拟和实验结果表明:随着目标图像长宽比增加,匹配滤波器畸变容限减小,相关峰值降低。VLC更容易识别长宽比趋近1的目标图像。

Karhunen Loeve变换用于光学相关识别旋转目标研究

提出利用Karhunen Loeve变换(K-L变换)识别旋转畸变目标的方法.利用K-L变换法对不同旋转目标进行处理得到不同特征值,取前两个最大的特征值所对应的特征向量分别进行滤波器编码,把得到的匹配滤波器分别加载到VLC相关器上进行光路识别.针对两个滤波器产生的相关峰值曲线波动性较大的缺点,采用线性叠加法进行改进.实验结果表明,该方法使峰值的波动性得到降低.

基于动力响应互相关的古建筑木结构损伤识别

提出了基于互相关系数和互相关峰值变化率的古建筑木结构损伤识别和定位方法。以随机振动结构的某一测点为参考点,计算其他各测点与参考点的加速度响应之间的互相关函数,将所有的最大值组成互相关峰值向量(Cross-Correlation Peak Vector,CCPV)。以两组CCPV之间的互相关系数作为损伤因子对结构进行损伤识别,以结构损伤前后互相关峰值的变化率作为损伤识别指标,对结构进行损伤定位。以西安钟楼为工程背景,建立一榀木框架有限元模型进行分析。结果表明:结构损伤后,损伤因子的数值明显降低,可以有效识别结构的损伤;结构损伤前后峰值变化率最大的相邻两个测点对应着损伤单元的两个节点,可以准确确定结构的损伤位置,同时可以根据损伤因子和峰值变化率的变化范围估计结构的损伤程度。

时变时/频差对长时相关积累的影响分析及补偿策略

针对同步双星定位系统中时/频差(TDOA)/(FDOA)时变引起长时相关积累增益损耗的问题,将上下行传播链路的相对运动均考虑在内,推导同步双星系统中时变时/频差条件下的信号模型;在此基础上,根据规则信号自相关函数与能谱密度之间的关系以及线性调频信号的频谱特性,分别定量分析时变时/频差对长时积累时/频差维相关峰值幅度损耗的影响;给出了时变时/频差补偿策略和实现步骤。实际数据处理结果表明,本文给出的补偿策略能够实现长时相关积累的能量聚焦,时变引起幅度损耗定量分析结论的有效性也得到验证。

特征融合的尺度自适应核相关跟踪算法

针对KCF算法在跟踪过程中面对复杂场景、尺度变化等问题效果欠佳的问题,提出一个采用KCF跟踪器的特征融合的尺度自适应核相关跟踪算法。提出一种方向梯度直方图和颜色直方图特征的特征融合方法;采用一种含有7个固定尺度因子的尺度池,采用响应最大的尺度更新当下尺度;使用平均相关峰值能量作为模板更新的指标,控制响应更新。将改进算法在OTB-100数据集中与近年来流行跟踪算法进行对比实验,实验结果表明,改进算法在性能上较KCF算法在精度和成功率上分别提高了10.3%和16.3%,可实现目标的鲁棒性跟踪。

同频干扰对相关值计算的影响

为研究同频干扰对相关值计算的影响,以周期信号为研究对象,建立了相关值计算模型。根据信号模型,从理论上分析了同频干扰影响相关值计算的机理。通过仿真实验,总结信号分别为单个频率成分和多个频率成分时,由同频干扰引起的相关系数峰值误差随同频干扰成分的幅值及其与源信号的相位差(0°~360°)的具体变化规律。结果表明:相关系数峰值误差变化趋势关于相位差180°对称分布,且同频干扰分量幅值在信号中所占比例越大,相关系数峰值误差也越大。

基于改进KCF的移动机器人视觉行人跟踪系统

针对视觉跟踪机器人在跟踪目标被大面积遮挡和短暂丢失的场景下容易跟踪失败的问题,提出了一种基于改进核相关滤波(kernelized correlation filter,KCF)的移动机器人视觉行人跟踪系统。在传统KCF算法的基础上引入平均峰值相关能量(average peak correla-tion energy,APCE),结合APCE响应值和最大响应值判断目标丢失情况,并加入了两级重检测机制。在OTB2013数据集的目标丢失(out of view,OV)场景中,改进算法的成功率和精度分别达到0.626和0.592像素,比传统KCF算法分别提升了8.7%和10.9%,有效提高了算法在目标遮挡和短暂丢失场景下的跟踪鲁棒性。在有行人干扰的场景中进行跟踪实验,实验结果表明所提视觉行人跟踪系统能够稳定跟踪目标行人。

基于相关运算的TACAN信号检测方法

根据理论设计出不同工作模式下的基准脉冲,作为本地脉冲序列并进行0、1编码,接收机接收到TACAN信号后,依据相同的规则进行0、1编码,把本地脉冲编码序列与接收到编码序列进行相关,通过相关峰值判断是否存在TACAN信号。

复杂场景下的改进核相关滤波跟踪算法

为解决视觉目标跟踪的遮挡、尺度变化及背景杂波问题,在核相关滤波算法基础上,引入平均峰值相关能量遮挡判据,提出一种自适应融合多特征的抗遮挡核相关滤波算法(AMFKCF)。初始化目标特征及尺度因子,将提取、融合的目标多个特征和尺度因子训练位置和尺度滤波器,得到目标的中心位置响应,根据遮挡判据,引入卡尔曼位置滤波器,对未遮和遮挡的目标中心位置进行补偿。AMFKCF算法与主流算法在CVPR 2013 Benchmark数据集中进行对比,结果表明,AMFKCF算法与主流算法相比精度提高了0.115,成功率提高了0.083,中心位置误差提高了14.67个像素,距离精度提高了9.75个百分点。能够较好地解决遮挡、尺度变化、背景杂波等问题,且兼具核相关滤波算法的优点。

一种抗遮挡尺度自适应核相关滤波器跟踪算法

针对传统的核相关滤波器(KCF)算法无法很好地解决目标跟踪过程中的尺度不变性和模型漂移问题,提出了一种改进的抗遮挡尺度自适应核相关滤波器算法。使用平均峰值相关能量(APCE)和相关滤波响应峰值作为跟踪置信度指标判断目标是否受到遮挡,在未遮挡的情况下,对目标进行尺度缩放,通过滤波器之后计算相应的响应值,比较不同尺度响应值的大小,最大值即为最佳的目标尺度值。采用OTB-2013评估标准,与传统KCF对比,新算法在目标受到遮挡时,跟踪成功率与精确度有明显提高,同时适应目标尺度变化,具有较强的鲁棒性。

基于核相关滤波器的高置信度自适应融合目标跟踪算法研究

目前基于核相关滤波器的几种主流算法仍然存在目标漂移甚至跟丢的情况,本文算法在Staple:Complementary Learners for Real-Time Tracking(以下简称Staple)和Large Margin Object Tracking with Circulant Feature Maps(以下简称LMCF)两种算法基础上进行融合并改进。首先利用贝叶斯公式求解出当前帧的背景和前景的直方图,对前景直方图进行均衡化,以消除噪声;其次,利用巴氏系数计算出当前帧的背景和前景的直方图的相似度值,通过数据分析设定阈值,以此消减目标与背景过于相似的问题;再次,根据所设阈值将直方图的bin值进行自适应,以此提高跟踪的分辨率;然后利用LMCF算法求出当前帧的最大峰值和平均峰值相关能量(APCE),并根据数据分析设定合适的阈值;最后将阈值范围内的最大值和APCE值与融合系数相结合,使算法达到自适应融合。本文算法(LMCF-Staple)在公开数据集平台OTB50、OTB100以及VOT2016上进行测试,结果显示LMCF-Staple算法的跟踪稳定性有一定提高,目标的漂移情况明显减少,并且其跟踪的精确度、成功率均优于目前主流的几种算法。

一种抗遮挡的快速多尺度相关滤波跟踪算法

针对视频目标跟踪过程中,目标发生尺度变换或被遮挡问题,文中提出一种抗遮挡的快速相关滤波目标跟踪算法,该算法主要由位置滤波器、快速尺度滤波器和卡尔曼滤波器3部分组成。首先,初始化位置滤波器和快速尺度滤波器;其次在跟踪时,用平均峰值相关能量(average peak-to correlation energy, APCE)遮挡判据判断目标是否被遮挡,若无遮挡,用位置、尺度滤波器及特征估计目标位置,当目标发生遮挡时,用卡尔曼滤波器估计目标遮挡的当前位置,代替位置滤波器的估计值;最后,计算相关跟踪结果。实验结果表明,在CVPR 2013 Benchmark公开数据集上进行测试时,该算法与主流算法相比,处理遮挡和尺度变换属性的视频序列的精度提高了0.047,成功率提高了0.067,中心位置误差提高了21.128个像素,距离精度提高了0.153。该算法能够较好地解决遮挡、尺度变化问题,且具有良好的跟踪速度。