机载雷达空时三维非自适应预滤波方法

该文提出一种机载雷达空时3维非自适应预滤波方法。利用可提前确定的载机偏航角、脉冲重复频率、阵元间距等雷达系统和载机平台信息,通过分析阵元在相邻两脉冲采样数据的结构,设计了一种空时3维非自适应滤波器,先滤除大部分杂波,使得剩余少部分杂波在降维自适应处理时能被充分抑制,提高了动目标检测性能。理论分析和仿真实验表明,该预滤波方法对载机偏航具有兼容性,能大大降低杂波自由度,在整个杂波区都有一定的性能改善,尤其在主瓣杂波区性能改善明显。

FDA-MIMO雷达非自适应波束形成抗主瓣欺骗式干扰研究

频率分集阵( frequency diverse array, FDA )雷达通过在发射阵元间引入微小的频率步进量,具有额外的距离维可控自由度。通过结合多输入多输出( multiple-input and multiple-output,MIMO )技术,可在接收端分离发射波形,并获得距离角度耦合的发射导向矢量,增加了信号处理的灵活性。本文针对主瓣欺骗式干扰抑制问题,在FDA-MIMO 雷达体制中提出了一种基于非自适应波束形成的抗干扰方法,通过选择合适的频率步进量,使欺骗式假目标位于波束形成方向图的零点,从而实现对其的抑制。仿真实验验证了所提方法的有效性。

计算聚焦激光束传输的非自适应坐标变换

非自适应坐标变换对于提高计算聚焦激光束传输问题的精度和速度非常有效。常用的非自适应坐标变换是以真空中高斯型聚焦束的传输特征为基础的.在这种坐标变换中,高斯束的形状、大小保持不变,但其它类型的聚焦束,如平顶分布等,焦点处光斑(在变换后的坐标系中)会变大,这会使光束与计算区域的边界发生碰撞而使计算失败.本文提出另外一种非自适应坐标变换,可以根据焦点处光斑的实际大小来调整计算网格的收缩(或放大),从而避免光束与计算边界的碰撞。

考虑高阶振型影响的非自适应Pushover分析方法的研究进展

近年来,Pushover分析方法作为一种评估建筑结构抗震性能的方法得到了广泛的应用,而且已经被列入许多国家的建筑抗震设计规范之中。由于传统的Pushover分析方法存在许多不足之处,为此很多学者进行了深入的研究并提出了一系列的改进方法。本文结合模态非耦联弹塑性时程分析方法的基本理论,简述了多种考虑高阶振型影响的非自适应Pushover分析方法,并将其中一些方法的分析结果与采用非线性时程分析方法所得的结果进行比较,评价了它们的准确性,最后指出这些Pushover分析方法存在的问题和未来发展方向。

自适应与非自适应图像插值算法比较分析

图像插值是从已知像素值计算未知像素值的过程,可用于数字图像的放大和对比。图像插值技术在遥感、医学诊断、农业、地质、军事等众多领域都有着广泛的应用。有多种算法可用于图像缩放,这些技术主要分为自适应和非自适应图像插值两类,这两种插值技术可进一步分为各种类型。本文从峰值信噪比(PSNR)这一性能参数出发,对这些不同的自适应和非自适应图像插值技术进行了阐述和比较。选择合适的插值方法是一项非常严谨的研究,也是进行插值分析的首要要求。

基于扩展状态观测器的永磁同步直线电机自适应快速非奇异终端滑模控制

针对永磁同步直线电机(PMSLM)伺服系统的位置跟踪精度易受参数变化、负载扰动和摩擦力等不确定性因素影响的问题,该文提出了一种基于扩展状态观测器(ESO)的自适应快速非奇异终端滑模控制器(AFNTSMC).首先,采用了快速非奇异终端滑模面,在保证系统有限时间快速收敛的同时消除奇异性问题;然后,提出了一种新的自适应滑模趋近律(ASMRL),在抑制系统固有抖振的同时提高系统状态点趋近滑模面的速度;最后,考虑到高开关增益引起的高频抖振问题,设计了一个基于双曲正切函数的ESO来观测系统的不确定性扰动,作为前馈补偿以保证系统强鲁棒性的同时,削弱高频抖振.仿真实验结果表明,该方法提高了系统的瞬态响应速度和位置跟踪精度,在保证系统有限时间快速收敛的同时,拥有更好的动态跟踪性能,能够有效削弱抖振提高系统鲁棒性能.

二维自适应非结构网格DSMC并行算法研究

研究了二维自适应非结构网格DSMC并行算法实现的过程。首先提出了一类非结构网格自适应策略,有效降低了网格尺度对计算结果的影响,提高了流场的分辨率;然后基于PC-CLUSTER群机并行体系结构与消息传递库MPI并行环境,利用分区并行思想,设计了非结构网格DSMC并行算法,节约了计算时间。利用For-tran90的动态分配内存技术编制了通用计算程序;最后对过渡流域高超声绕流进行了数值模拟,计算结果初步验证了算法的可行性与有效性。

河道砂油藏的自适应非均匀网格粗化算法

以河道砂的观测深度为确定性数据 ,由贝叶斯理论通过随机建模的方法建立横截面为抛物线形状的河道砂油藏边界面 ,并将渗透率自适应网格技术应用于河道砂油藏的网格粗化算法中。在渗透率或孔隙度变化异常区域自动采用精细网格 ,用直接解法求解渗透率或孔隙度变化异常区域的压强分布 ,而在其他区域采用不均匀网格粗化方法计算 ,即在流体流速大的区域采用精细网格。用本文方法计算了河道砂油藏的压强分布 ,结果表明河道砂油藏的三维不均匀自适应网格粗化算法的解在渗透率或孔隙度异常区的压强分布规律更逼近采用精细网格的解 ,在其他区域压强分布规律非常逼近粗化算法的解 ,但计算的速度比采用精细网格提高了 10

红外焦平面阵列非均匀性自适应校正算法研究

在分析红外焦平面阵列非均匀性校正现行算法的基础上 ,提出了一种具有自适应性能的新算法 .该算法以小波变换中的滤波器理论为基础 ,通过将图像序列在时间域的尺度分解和相应统计量计算 ,获得在红外焦平面校正中起影响的偏置和增益系数 .

自适应非局部数据保真项和双边总变分的图像去噪模型

针对常见去噪方法容易造成特定区域过度平滑、奇异结构残余噪声以及产生阶梯效应和对比度损失等问题,提出一种自适应非局部数据保真项和双边总变分的图像去噪模型,建立了自适应非局部正则化能量泛函和相应的变分框架。首先,对噪声图像利用自适应权值的非局部均值求得数据拟合项;其次,引入双边总变分正则化项,利用正则化系数来适度平衡数据拟合项和正则化项的影响;最后,通过能量函数最小化对不同的噪声统计快速求得最优解,从而达到降低残余噪声并纠正过度平滑的目的。通过理论分析和针对模拟噪声图像与真实噪声图像的实验结果表明,所提出的图像去噪模型能够较好地处理具有不同统计特性的图像噪声,与自适应非局部均值滤波去噪相比,所提算法的峰值信噪比(PSNR)值最多可以得到0.6 dB的改善;与全变分正则化图像去噪算法比较,所提算法的主观视觉效果明显更好,在去噪的同时图像纹理和边缘等细节信息保护得更好,PSNR值最多可以提高10 dB,而多尺度结构相似性度(MS-SSIM)指标可以提升0.3。因此,所提出的图像去噪模型可以在理论上更好地探讨如何合理处理噪声和图像内容本身的高频细节信息,在视频和图像分辨率提升等领域也具有良好的实际应用价值。

任意视点电视系统中深度数据的自适应非均匀量化方法

为了降低现有任意视点电视系统中深度数据量化所带来的量化失真,提出一种自适应非均匀深度量化方法.首先根据深度数据的统计特性,选取有效深度子空间;然后对有效深度子空间重新进行精细划分,得到对应的自适应量化表;最后使用该自适应量化表对原深度数据进行自适应量化.实验结果表明,与现有的均匀量化和普通非均匀量化方法相比,使用所提出的方法可使深度数据的量化信噪比平均提高20 dB.因此,自适应非均匀量化方法能够显著降低深度数据量化误差,有助于在任意视点电视系统的接收端获得高精度深度数据,从而得到主观效果更好的虚拟视图.

渗流方程自适应非均匀网格Dagan粗化算法

在粗网格内先统计渗透率在粗网格中的概率分布 ,利用Dagan渗透率粗化积分方程通过渗透率概率分布计算粗化网格的等效渗透率 ,并由等效渗透率计算了粗化网格的压强分布 ,计算压强时还将渗透率自适应网格技术应用于三维渗流方程的网格粗化算法中 ,在渗透率或孔隙度变化异常区域自动采用精细网格 ,用直接解法求解渗透率或孔隙度变化异常区域的压强分布。整个求解区采用不均匀网格粗化 ,在流体流速高的区域采用精细网格。利用本文方法计算了三维渗流方程的压强分布 ,结果表明这种算法的解在渗透率或孔隙度异常区的压强分布规律非常逼近精细网格的解 ,在其他区域压强分布规律非常逼近粗化算法的解 ,计算速度比采用精细网格提高了约 10 0倍。

基于帧差与非相邻帧差的自适应镜头检测方法

针对突变和渐变的特点,实现了一种基于帧差和非相邻帧差的自适应镜头检测方法。方法通过计算相邻帧差有效地检测突变镜头,通过计算非相邻帧差实现对渐变镜头的有效检测,二者结合可检测出几乎所有的突变和渐变镜头,获得了良好的综合检测效果。该方法不用设全局阈值,适应性强且计算量小,实验结果表明了方法的通用性和有效性。

自适应非均匀性校正中“鬼影”问题的分析

论述了红外焦平面阵列自适应非均匀校正中的“鬼影”问题 ;以实际图像序列对目前现有的方法进行了实验测试 ,表明其实际作用有限 ,而且影响非均匀性的校正效果 ;提出了三种新的改进和设想 ,并分析了存在的不足。

基于自适应非稳态相位校正的时频域多尺度全波形反演

本文提出非稳态相位校正时频域目标函数,通过缩小观测数据与模拟数据在波形相位上的差异来缓解全波形反演过程中对应波形匹配错位的问题(周波跳跃).同时引入自适应相位校正因子,可以根据观测数据与模拟数据的差异来调整相位校正量的大小.在构建非稳态相位校正时频域全波形反演目标函数的基础上,利用链式法则详细推导了对应的伴随震源,并从理论上证明了该方法的可行性与优越性.数值测试过程中结合了低通滤波多尺度反演策略,进一步缓解全波形反演过程中的强非线性问题.缺失低频分量测试结果表明,利用自适应非稳态相位校正时频域多尺度全波形反演方法结合常规全波形反演方法在缺失7Hz以下低频分量的地震数据中仍然能够得到高精度的反演结果.震源不准确测试结果表明,即使震源子波相位差异较大,利用非稳态相位校正方法仍然能够一定程度上缓解周波跳跃现象.测试结果综合证明了本文提出的方法在构建初始速度建模,缓解周波跳跃等方面具有一定的优势.

基于解剖自适应的非局部先验贝叶斯PET图像重建

将配准的解剖图像作为先验信息指导PET图像重建已有广泛的研究。基于非局部均值(nonlocal means)滤波和解剖图像的区域信息,提出一种解剖自适应的非局部先验(anatomically adaptive nonlocal prior,AANLP)模型。新模型中的信息来自一个较大的非局部邻域内灰度值的加权差,其权值通过计算两个像素的相似性获得。权值参数通过利用解剖图像的区域信息进行自适应迭代估计。在PET图像的重建过程中,AANLP模型自适应地用于每一个解剖区域。构建两步式重建策略,用于图像重建和参数估计。仿真数据重建结果表明,AANLP具有很好的保持边缘效果,并且能鲁棒地产生最高的病灶对比度。

红外焦平面非均匀性自适应校正算法实时实现

由于材料、工艺等原因,红外焦平面阵列(IRFPA)各单元普遍存在响应不一致的现象,从而导致IRFPA都存在非均匀性。非均匀性校正(NUC)是红外图像处理系统中的重要环节。文章在研究了基于神经网络的NUC算法的基础上,提出了一种采用DSP与FPGA相结合实现基于神经网络的非均匀性自适应校正算法实时实现硬件方法,在该方法中利用FPGA并行处理能力强的特点,对焦平面阵列进行非均匀性校正,而DSP的计算能力强,完成校正系数的自适应更新。将该方法应用于128×128红外成像系统中,可使系统长期稳定地工作,克服了校正参数的漂移问题。

一种改进的极化SAR自适应非负特征值分解

自适应非负特征值分解(ANNED)存在两个局限性,一是利用非负特征值分解(NNED)的搜索解法计算体散射功率,需要反复计算特征值,计算代价较高;二是ANNED的余项协方差矩阵可能存在负特征值,从而造成分解结果是无意义的。针对这两个局限性,该文提出了一种改进的ANNED,首先通过计算NNED中余项协方差矩阵主子式的零点提出NNED的快速解法,该方法在用于提取ANNED的体散射功率时不需要反复计算特征值,从而提高了计算速度;其次该快速解法用于调整ANNED的散射功率以此解决余项协方差矩阵存在负特征值的问题;实验表明,改进的ANNED能明显增强城区的二面角散射功率,减少城区的体散射功率,并有助于提高分类精度。

基于FPGA的IRFPA非均匀性自适应校正算法实时实现

红外焦平面阵列(IRFPA)的非均匀性校正(NUC)是红外图像处理系统中的重要环节。在研究了基于神经网络的NUC算法的基础上,提出了一种采用FPGA基于神经网络的非均匀性自适应校正算法实时实现硬件方法,该方法利用流水线技术和并行处理结构,大大提高了系统的运算速度,特别适用于大面阵、高帧频红外焦平面成像系统;而且系统仅利用了一片FPGA,体积小,功耗低,便于系统的小型化。

多工序车削的自适应搜索非支配排序遗传算法

在实际数控生产加工过程中,切削参数的优化对于保证加工质量、提高生产效率和降低加工成本具有非常重要的意义。为计算以单位生产成本最小为优化目标的多工序车削非线性优化模型,在NSGA-II算法基础上提出了一种新的自适应搜索非支配排序遗传算法(ASNSGA)。多工序车削加工实例结果表明,与模拟退火算法(SA/PA)、分散搜索算法(SS)及浮点编码遗传算法(FEGA)优化算法比较,自适应搜索非支配排序遗传算法得到最低的单位生产成本,有助于数控加工中粗车进给量、粗车切削速度及精车进给量、精车切削速度等切削参数的优化选择。