基于非递归迭代投影的实时深空目标检测算法

针对深空目标信噪比低、干扰多、传统方法无法检测准确性低的问题,提出一种基于非递归迭代投影的快速实时深空目标检测算法.该算法采用由粗到细的检测流程,首先根据图像特征自适应确定迭代投影次数提取所有疑似目标,然后通过邻域判决对目标进行轨迹关联剔除虚假目标,从而实现目标的准确检测.此外,为了提高算法的实时性,针对FPGA并行流水的特点,利用非递归编程架构对算法进行优化,提高了算法的并行度和运行效率.在SOPC硬件平台上的实验表明,该算法能够准确实时检测深空目标,对悬浮实验的圆满成功起到了决定的作用.

二次雷达混扰信号的迭代投影分选算法

针对二次雷达应答信号混扰导致解码错误的问题,提出一种迭代投影分选算法。综合考虑天线结构、残留载频等因素建立阵列信号混扰模型,通过对模型中待求变量的最大似然估计分析,给出双矩阵变量优化模型,以非圆复信号快速独立成分分析(Noncircular complex fast independent component analysis,nc-FastICA)算法得到应答信号初始值,进而根据二次雷达应答信号零/恒模(Zero/constant modulus,ZCM)特性提出迭代投影分选算法,最终完成对混扰信号的分选。仿真结果表明,在应答机之间相距较近、天线非精确调整等复杂环境下,本算法可从混扰应答信号中有效地分选出各应答信号,且分选性能明显优于快速独立成分分析算法。

求解非线性特征值问题的两种迭代投影法

研究求解大型非线性特征值问题的两种迭代投影法:非线性有理Krylov子空间法和非线性Arnoldi方法.通过引入精化策略和不精确求解线性系统的思想,给出了精化有理Krylov方法和不精确非线性Arnoldi方法的实用算法,通过数值算例验证了改进后的方法可以提高计算的效率.

基于迭代投影的梯度硬阈值追踪算法

梯度硬阈值追踪算法是求解稀疏优化问题的有效算法之一.考虑到算法中投影对最优解的影响,提出一种比贪婪策略更好的投影算法是很有必要的.针对一般的稀疏约束优化问题,利用整数规划提出一种迭代投影策略,将梯度投影算法中的投影作为一个子问题求解.通过迭代求解该子问题得到投影的指标集,并以此继续求解原问题,以提高梯度硬阈值追踪算法的计算效果.证明了算法的收敛性,并通过数值实例验证了算法的有效性.

不可压流动的二阶迭代投影法

投影方法的计算,需要引入一个中间速度场及相应的人工边界条件,因而带来了分裂数值误差和数值边界层。为了解决这些不足,提出了一种迭代投影方法。在每个时间步,采用投影方法作为该方法的子迭代过程,当迭代收敛时便构成了完全耦合的数值方法。既然中间速度场是对真实速度场的逐步逼近,因此,就无需人工边界条件,或者说人工边界条件即为物理边界条件。数值试验表明:迭代投影方法可以显著地减小数值边界层;经过1～4次迭代后,速度和压力在时间方向上都可以达到二阶精度。

基于实时帧迭代反向投影算法的图像序列超分辨率处理

提出一种实时帧迭代反向投影算法实现对图像序列的超分辨率处理。通过建立虚拟全景图像及其迭代权阵,实现迭代反向投影的逐帧处理,从而可实时地对视频图像序列作超分辨率处理。另外还采用了基于光流计算的分层迭代图像配准、双线性插值模拟采样、阈值先验约束、坐标系同步变换等技术来提高算法的有效性。通过对仿真和实际视频序列的处理对算法进行了验证。

基于新边缘指导插值的迭代反投影超分辨率重建算法

基于改进Keren配准算法的迭代反投影(IBP)超分辨率重建算法,使用双线性插值方法获得高分辨率图像的初始估计,导致重建图像产生边缘锯齿效应。针对该问题,提出一种基于新边缘指导插值(NEDI)的IBP超分辨率重建算法。利用低分辨率图像与高分辨率图像的局部协方差间的几何对偶性,通过计算低分辨率图像各像素点的局部协方差系数,得到高分辨率图像待插值像素点的值。实验结果表明,该算法能够有效减小边缘锯齿,提高峰值信噪比,降低均方根误差,并改善图像的主观视觉效果。

基于迭代反投影的超分辨率图像重建

提出了一种结合频域运动估计和迭代反投影的超分辨率图像重建算法。根据输入低分辨率序列图像各帧之间的傅立叶变换相位差,估计出每幅低分辨率图像相对于参考低分辨率图像的子象素位移;依据所得的子象素位移并结合迭代反投影算法,实现了超分辨率图像重建。实验结果表明,该算法是一种有效的超分辨率图像重建方法。

基于光谱维小波特征的混合像元投影迭代分解

混合像元线性分解是高光谱遥感应用的关键技术之一.本文利用小波变换多分辨率分析的特点,提出了一种以小波低频系数为特征的混合像元投影迭代分解的方法.首先利用离散二进小波提取了高光谱影像特征,再基于影像特征,用投影迭代方法自动确定出端元光谱,并以限制性的最小二乘方法估计出混合像元的组分.实验结果表明,本文方法能够较大的提高遥感影像混合像元的分解精度.

基于迭代p阈值投影算法的压缩感知磁共振成像

针对迭代软阈值投影算法中的软阈值函数收缩功能较差的问题,提出了迭代p阈值投影算法。用p阈值函数替换迭代软阈值投影算法中的软阈值函数,对小系数的惩罚更大,对大系数产生更小的偏置,以抑制噪声,减少重建误差。为加快算法速度,利用Nesterov梯度加速技术,设计了快速迭代p阈值投影算法,用于磁共振图像重建。在紧标架为平移不变离散小波变换和轮廓波下,将快速迭代p阈值投影算法用于压缩感知磁共振成像。与光滑化的快速迭代软阈值算法、迭代软阈值投影算法和交替方向乘子法进行仿真对比分析的结果表明,快速迭代p阈值投影算法提高了磁共振成像的重建速度和重建质量。分析了p值对算法性能的影响,给出了适合的p值选择方法,以获得较好的收敛速度、减小重构误差。

基于迭代近端投影的MIMO雷达多快拍DOA估计

传统基于压缩感知的MIMO雷达DOA估计算法将非凸非平滑稀疏表示问题近似成凸或平滑函数问题进行求解,稀疏表示模型误差的存在导致DOA估计性能不理想。为此,提出了一种基于迭代近端投影的MIMO雷达多快拍DOA估计方法。该方法首先将高维回波数据转换至低维空间以降低空域维度,并对降维后的数据进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD),提取信号子空间以降低时域维度,利用近端函数优化模型来表示MIMO雷达多快拍DOA估计中的非凸非平滑稀疏表示问题,然后采用SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation Penalty)函数获得近端算子以求解该模型。仿真结果表明,该方法在低快拍和低信噪比下相干信源的DOA估计性能优于现有算法。

基于迭代近端投影的二维欠采样合成孔径雷达成像

合成孔径成像雷达(SAR)具有数据量大、采样率高等特点,针对传统压缩感知(CS)的SAR成像存在精度低及抗噪性能差的问题,该文提出一种基于迭代近端投影(IPP)的2维欠采样合成孔径雷达成像重建方法。即通过对雷达回波构建为距离频域-方位多普勒域的2维稀疏表示模型,在此基础上将成像问题转化为距离向和方位向压缩感知稀疏重构问题,利用迭代近端投影算法的函数优化模型来表示合成孔径雷达成像中的稀疏表示,最后采用平滑削边绝对偏离(SCAD)罚函数获得近端算子以求解该模型并进行成像。仿真与实测数据处理结果表明,所提方法成像效果更好。

EAOR投影迭代算法求解一类对称双正型线性互补问题

研究求解一类对称双正型的线性互补问题的EAOR迭代算法.证明了由此算法产生的迭代序列的聚点是线性互补问题的解.并且,当互补问题中的矩阵为对称双正加阵或严格对称双正阵时,算法产生的迭代序列存在子序列收敛到互补问题的解.而当矩阵为非退化对称双正加阵时,该序列收敛.

自由边界问题的线性互补投影迭代算法

对一类自由边界问题,提出了基于线性互补问题的投影迭代算法.用有限差分对微分模型离散化后得到一个正定线性互补问题,然后导出与之等价的不动点问题,从而提出求解线性互补问题的投影迭代算法.利用投影原理,证明了该算法的收敛性.数值结果表明了算法的可行性和有效性.

一类广义Radon变换的反演:迭代重建再投影的外插算法

本文对不完全数据下的一类广义Radon变换的反演问题,建议用迭代重建再投影的外插算法重建图像。数值模拟结果表明,迭代重建再投影的外插算法对重建图像是有效的。

EAOR投影迭代算法求解一类双边障碍问题

本文研究求解一类双边障碍问题的EAOR迭代算法。证明了由此算法产生的迭代序列至少存在一个聚点,该聚点是双边障碍问题的解。并且,当矩阵为非退化对称矩阵时,该序列收敛到双边障碍问题的解。在随后的数值实验中,验证了理论的正确性和算法的有效性。

相容线性系统的行投影块迭代算法

探讨了一种行投影块迭代算法来求解大型相容线性系统.该算法基于Kaczmarz算法,主要思想是首先对系数矩阵A进行分块,然后通过选取离当前迭代点距离最远的块来进行投影,并将投影作为下一个迭代点.数值结果显示,行投影迭代算法对坏条件问题非常有效,所提出的算法与经典的C imm ino算法相比,收敛速度更快.另外还提出一种新的对系数矩阵A分块的列分解策略,该策略基于每块的列相关性估计而得出.

流场超声层析成像中图像的迭代滤波反投影重建

为提高流场超声层析成像的图像重建质量,提出了一种迭代滤波反投影图像重建算法。该算法借鉴联合迭代重建算法的原理,将滤波反投影算法引入迭代重建过程。首先,利用滤波反投影算法,通过投影数据残差重建误差图像对流场图像进行修正,实现图像的迭代重建。然后,通过优化迭代步长,使每步迭代后投影数据残差均取得极小值以便加快收敛速度。最后,基于流场连续、紧支撑分布的特点,在迭代重建过程中引入投影数据的细分内插和流场图像的圆域修正。实验表明:相比于滤波反投影算法,迭代滤波反投影算法可使理论流场重建的图像误差平均减少26%,流量误差由1.77%减小至±0.25%以内;程序运行时间为0.63s,仅为联合迭代重建算法的0.89%。该算法可实现对直管段内和单弯管下游实际流场的可靠重建,满足流场高精度实时成像的要求。

最大熵重建的迭代凸I投影算法

本文探讨了用迭代凸Ｉ投影（ＩｔｅｒａｔｉｖｅＣｏｎｖｅｘＩ－Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ，ＩＣＩＰ）算法求解最大熵Ｘ－ＣＴ重建问题．其思路是将这个复杂问题转化为多个简单子问题，然后迭代地求解这种单约束子问题．理论证明，这种算法收敛并能收敛到问题的最大熵解．这种算法形式优美，仿真结果表明算法同时也是有效的．

生产线模糊图像恢复的投影迭代算法和维纳滤波算法比较

为解决在运动模糊图像的处理中传统的逆滤波法算法对噪声很敏感且易产生噪声放大的问题,采用维纳滤波算法和投影迭代算法对生产线上模糊图像的处理进行分析和比较。在VC++2008上仿真结果表明:这2种算法都能克服逆滤波算法放大高频段噪声的不足;投影迭代算法在恢复模糊图像所用时间和清晰度方面比维纳滤波算法好。