基于POCS-MPMAP合成算法的超分辨率图像复原(英文)

阐述了凸集投影理论 (POCS)和基于Markov约束的Poisson MAP超分辨率图像复原算法 (MPMAP) 为了能获得更大的带宽扩展和更好的复原图像 ,把POCS理论与MPMAP算法结合在一起 ,提出基于POCS MPMAP的合成超分辨率图像复原算法

合成孔径雷达快速后向投影算法综述

后向投影(BP)算法是合成孔径雷达成像算法发展的重要方向之一。然而,由于BP算法具有较大的计算量,阻碍了其在工程应用上的发展。因此,近年来如何有效地提高BP算法的运算效率受到了广泛的重视。该文讨论了基于多种成像面坐标系的快速BP算法,包括距离-方位平面坐标系、地平面坐标系和非欧氏坐标系。该文首先简要介绍了原始BP算法的原理和不同坐标系对加速BP算法的影响,并对BP算法的发展历程进行梳理。然后讨论了基于不同成像面坐标系的快速BP算法的研究进展,并重点介绍了作者所在研究团队近年来在快速BP成像方面完成的研究工作。最后介绍了快速BP算法在工程上的应用,并展望了未来快速BP成像算法的研究发展趋势。

著作权视域下深度合成算法技术的法律规制

深度合成算法技术由于其趣味性与便捷性,满足了民众的多元化需求,集中应用于社交媒体、影视娱乐等领域。然而,深度合成算法技术激发用户创新内容的同时,在著作权领域也引发了一系列困境与挑战。通过梳理分析现行著作权法难以将深度合成物纳入“作品”的范畴、现行合理使用制度难以判定对原作品的“深度合成行为”以及现行著作权法难以协调深度合成“作品”与原作品的保护边界这三大亟待解决的困境,并提出相应的著作权法规制路径,从而实现著作权保护与深度合成算法技术应用的平衡发展。

激光相干合成系统中SPGD算法的分阶段自适应优化

为改善传统随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD)算法应用于大规模激光相干合成系统时收敛速度慢且易陷入局部最优解的情况,提出了一种分阶段自适应增益SPGD算法-Staged SPGD算法。该算法根据性能评价函数值,在不同收敛时期采用不同策略对增益系数进行自适应调整,同时引入含梯度更新因子的控制电压更新策略,在加快收敛速度的同时减少算法陷入局部极值的概率。实验结果表明:在19路激光相干合成系统中,与传统SPGD算法相比,Staged SPGD算法的收敛速度提升了36.84%,针对不同频率和幅度的相位噪声,算法也具有较优的收敛效果,且稳定性得到显著提升。此外,将Staged SPGD算法直接应用于37、61、91路相干合成系统时,Staged SPGD算法相比传统SPGD算法收敛速度分别提升了37.88%、40.85%和41.10%,提升效果随相干合成单元数增加而更加显著,表明该算法在收敛速度、稳定性和扩展性方面均具有一定优势,具备扩展到大规模相干合成系统的潜力。

合成孔径声呐时延估计误差校正改进算法

由相位解缠错误造成的时延估计误差会严重降低合成孔径声呐时延估计的精度。现有的时延估计误差校正算法采用二次函数作为时延的拟合模型,该模型在距离向近端和远端处不符合时延空变规律,拟合误差较大且无法估计载体的横荡和升沉运动。针对该问题,文章提出一种改进的时延估计误差校正算法,利用时延的距离空变函数代替二次函数作为拟合模型。数值仿真和实验结果表明,相较于参考算法,改进算法校正时延估计误差的效果更好、速度更快,同时还能准确地估计载体的横荡和升沉运动。运动补偿结果显示了改进算法能较好地提升成像质量。

多子阵合成孔径声纳距离-多普勒成像算法

基于相位中心近似(PCA)的传统多子阵合成孔径声纳(SAS)成像方法忽略了近似误差的方位空变性,使得分布式目标的聚焦结果发生畸变。为解决这个问题,该文从收发阵元空间分置采样与相位中心近似采样的几何模型出发推导了一种考虑近似误差方位空变性的双程斜距历程,并将多子阵合成孔径声纳2维频域系统函数分解为收发分置畸变项和类收发合置项。在此基础上,采用复数相乘、插值实现收发分置畸变项的补偿,并利用距离-多普勒算法进行成像处理。相对传统方法,该文方法在整个测绘带内的近似误差更小,不会带来方位向上的位置偏移,能得到与真实目标位置一致的成像结果。

基于Stacking算法的特高压直流输电线路合成电场预测方法研究

特高压输电线路是我国电网重要的组成部分,周围电磁环境复杂多变,地面合成电场是特高压输电线路主要电磁环境指标之一,进行准确预测和长期监测对电网安全运行具有重要意义。本文对宁东-浙江±800 kV特高压直流输电工程(灵绍线)进行了合成电场数据采集,将测量得到的合成电场数据进行了异常值分析及处理,通过实际算例表明:局部离群因子(LOF)异常值剔除算法差值平均值小,优于基于密度的有噪声的应用空间聚类(DBSCAN)和孤立森林剔除算法;使用Stacking算法及多种算法基于两组不同数据对合成电场进行预测,预测结果显示Stacking算法预测精度均优于多种同类预测算法;与传统有限元法预测合成电场进行对比,结果显示该预测方法可有效进行特高压直流输电线路地面合成电场预测、有效监测合成电场、及时发现隐患,保证输电线路安全稳定运行。

多子阵SAS方位空变运动补偿子孔径算法

为解决方位空变的侧摆和偏航误差存在情形下合成孔径声纳的快速运动补偿与成像问题,提出一种多子阵合成孔径声纳方位空变运动补偿子孔径算法。首先,建立运动误差存在情形下的双程距离历程模型,并利用泰勒级数展开对双根号形式距离历程进行近似;然后,利用子孔径运动补偿和单基等效处理,将含有方位空变的侧摆和偏航误差的多子阵回波数据转换为理想的单阵回波数据;最后,利用经典的单阵频域逐线成像算法,实现快速运动补偿和高分辨成像。仿真实验与实测数据成像结果均验证了所提算法的有效性。

基于相位补偿核的GNSS-SAR改进后向投影成像算法

在利用全球导航卫星系统反射信号(GNSS-R)的无源合成孔径雷达体制中,目前常采用后向投影算法进行成像处理,但该算法逐点精确聚焦的处理过程使得算法的运算量大。针对上述问题,提出了一种数据分块和构造相位补偿核的改进后向投影算法。改进算法对回波矩阵进行分块,将目标区域成像网格点的最长延迟距离与最短延迟距离等间隔划分,建立相位补偿核,通过距离向搜索操作得到各网格点的相位补偿结果,在方位向相干叠加形成子图,递归合并得到最终图像。定量分析得出,改进算法可有效降低运算量,同时节省内存。仿真结果验证了所提算法的有效性。

基于遗传算法的无人机载穿墙三维SAR航迹规划方法

传统手持或车载穿墙雷达由于架设高度受限,无法对城市高层建筑内部目标进行透视成像,无人机载穿墙雷达具有灵活机动、高效便捷、无高度限制等优势,可对城市高层楼宇进行大范围三维穿透探测。三维层析合成孔径雷达(SAR)成像广泛采用多基线扫描模式,以获得高度向高分辨能力,但存在高度向空域欠采样导致的栅瓣问题。对此,该文提出一种基于遗传算法的无人机载穿墙三维SAR航迹规划方法,通过非均匀化飞行航迹,削弱周期性的雷达回波能量叠加,从而抑制栅瓣、实现更优的成像质量。该算法结合飞行距离与无人机载穿墙雷达成像质量的内在关系,建立了无人机航迹规划代价函数;利用遗传算法对3种典型的无人机飞行轨迹关键控制点进行基因编码,并进行基因杂交、变异等以优化种群与个体;最终通过最小化代价函数,分别筛选出3种典型飞行模式下的最优飞行航迹。仿真和实测数据的三维成像结果表明:相较于传统等间距多基线飞行模式,所提方法显著抑制了成像目标的栅瓣效应;此外,无人机斜线飞行的航迹长度明显缩短,提高了无人机载穿墙SAR成像效率。

一种基于随机森林的OFDM系统自适应算法

针对动态变化的信道环境,自适应正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统可以对子载波间隔和循环前缀长度进行调整,以最大化系统的吞吐量。为了能够快速准确地找到OFDM系统在不同信道环境中的最优子载波间隔和循环前缀长度取值,本文提出了基于随机森林的OFDM系统自适应算法。随机森林算法基于集成的思想,能够有效处理高维度数据,并且具有高效率、高准确率和强泛化能力等优势,可以在复杂的数据场景下进行有效的分类。通过提取通信过程中信噪比、用户移动速度、最大多普勒频率和均方根时延扩展等信道特征与OFDM系统的子载波间隔和循环前缀长度组成训练样本,利用随机森林算法创建了OFDM系统参数多分类模型。所提模型可以根据输入的信道特征,实现OFDM系统子载波间隔和循环前缀长度的自适应分配。同时,针对训练样本主要集中在少数几个系统参数类别的情况,利用合成少数类过采样技术对较少样本数的类别进行扩充,满足了随机森林算法对训练样本类别平衡化的需求,进一步提高了算法的分类准确率。相比传统的自适应算法,所提算法具有更高的分类准确率和模型泛化能力。分析和仿真结果表明,与子载波间隔和循环前缀长度固定的OFDM系统相比,本文所提出的自适应算法能够准确选择出最优的系统参数,可以有效地减轻信道中符号间干扰和子载波间干扰的影响,从而在整个信噪比范围上提供最大的平均频谱效率。基于随机森林的OFDM系统自适应算法能够动态地分配子载波间隔和循环前缀长度,增强OFDM系统的通信质量和抗干扰能力,实现在不同信道环境下的可靠传输。

相干合成中多抖动相位锁定算法

分析了多抖动算法的工作原理,通过波动光学原理以2-11路相干合成系统作为数学模型进行仿真模拟,引入了动态噪声模型,以总合成光束的均方根相位误差作为评价函数,分析了不同阵列规模下的相干合成系统中噪声频率以及噪声振幅对系统相位锁定效果的影响,当噪声频率或噪声振幅过大,超出算法补偿相位噪声的能力时,便会锁相失败。证明了增益系数与调制振幅存在一个最优区间且只有处于该区间内时,才能快速完成锁相。引入有效控制带宽概念,用以直观评价多抖动算法的锁相性能,研究表明,有效控制带宽与采样频率、第一路调制频率成正比例,与噪声振幅成反比例,且随着阵列规模增大,有效控制带宽降低。

通向算法合成时代的文艺评论

数字媒体时代的艺术作品是算法合成时代的艺术作品。算法合成时代的文艺评论需要把曾被忽视的算法、数据等技术因素纳入分析框架。数据和算法不仅深刻影响了国家治理和政治经济的格局,也重新定义了数字时代媒介是什么,进而全面中介和介入着今天纷繁复杂的文艺和文化问题。算法合成时代的文艺评论,需要给“人”的因素和“非人”的因素以同等重要的考量,这不仅是为了赋予“物性”以能动性,更是为了呈现和批判“物性”中内嵌或隐藏的“人性”。

基于遗传算法与神经网络的费托合成负荷优化

生产负荷是大型费托合成流程的重要指标。高负荷运行不仅可以提高产能,还可以降低综合能耗。针对费托合成流程工艺复杂、最佳生产操作条件难以确定的问题,提出了以数据驱动方式破除大型费托合成流程负荷难以提高的瓶颈。以400万t×a^(-1)费托合成流程为研究对象,建立了负荷预测的神经网络模型,利用遗传算法优化了神经网络的权值和阈值初值,提高了模型预测准确度。再次利用遗传算法对神经网络输入变量进行全局寻优,确定了负荷最大时各项输入变量取值,优化后最大负荷提高了11.5%。针对6个输入变量的灵敏度分析表明,氢气温度与循环气流量对负荷影响较大,这2个变量在模型取值区间内变化时负荷分别改变了13.9%和13.7%,对负荷的提高提出了指导性建议。

基于量子算法的逆合成孔径雷达稀疏成像方法

经典稀疏重构算法的计算复杂度较高,易导致雷达系统面对较大规模雷达回波数据时实时成像处理能力不足。针对这一问题,将量子算法应用于逆合成孔径雷达成像的稀疏信号处理中,为雷达稀疏成像带来量子计算短时间内处理大规模数据的优势。首先,根据逆合成孔径雷达稀疏成像的经典算法,分析匹配滤波、稀疏重构等经典算法的量子化方法,建立经典算法与量子算法之间的映射关系;其次,在确定相应量子算法及步骤关系的基础上,构建能够实现稀疏成像经典算法功能的量子线路,提出基于量子算法的逆合成孔径雷达稀疏成像方法;最后,根据构建的量子线路,结合雷达回波信号,制备相应的量子态,输入到量子线路中获得成像结果。仿真实验表明:相较于经典稀疏成像算法,基于量子算法的稀疏成像方法能够在保证成像质量的同时,大幅降低雷达成像处理数据的计算复杂度。

结合偏航校正的合成孔径声呐大测绘带运动补偿方法

传统基于频域补偿相位的运动补偿方法难以校正姿态误差造成的波束照射方向偏转,因此提出了一种基于偏航校正的合成孔径声呐大测绘带运动补偿方法。首先,利用时延的距离空变特性校正时延估计野值,提高估计精度和稳健性;其次,通过在后向投影算法的成像过程中对实孔径成像网格进行旋转来校正偏航造成的波束照射方向偏转;最后,通过分段二维轨迹估计和分段成像克服运动误差的距离空变特性,实现大测绘带运动补偿。仿真结果表明,所提方法能够有效抑制偏航误差导致的点目标图像主瓣展宽、旁瓣升高和模糊现象。实验结果表明,相比于参考方法,所提方法在小偏航角和大偏航角条件下均显著提高了成像质量,有效校正了偏航造成的运动误差,实现了大测绘带精确成像。

基于连续变化检测和分类算法的动态遥感生态指数构建

沿海地区经济社会高速发展,是生态环境变化的焦点区域。然而,沿海地区云雨天气频发,遥感信息获取能力受限,导致遥感生态质量指数(RSEI)评价结果受成像日期变化而波动,可比性较差。针对以上问题,研究利用连续变化检测和分类(CCDC)算法构建时间序列模型,通过合成任意时刻影像、重构遥感生态指数以及改进指数归一化方式,研发了一种动态遥感生态指数(DRSEI),细化了RSEI在区域生态质量监测的时间尺度,并应用于沿海城市宁波生态质量时空变化监测。结果表明:(1)RSEI对时间差异较为敏感,当影像年内成像时间相差逾1个月,RSEI差异可达0.147,这种差异会对长期生态质量动态监测的稳定性和准确性造成影响。(2)基于合成影像的DRSEI平均绝对偏差为0.097,接近成像时间相差半个月的RSEI差异(0.072),误差相对较小,一定程度上减小了真实影像时相差异引起的误差。(3)DRSEI能够表征任意时刻生态质量,通过年际(1986—2019年)和半月际(2019年)DRSEI分析揭示了宁波市生态质量总体下降趋势和时空异质性加剧过程。具体地,1986—2019年宁波市南部和西部森林区域的DRSEI持续上升,而近郊农田快速转化为建成区导致DRSEI不断下降。研究提出的DRSEI能够精确描述区域生态质量变化趋势,准确定位生态质量变化转折点,有望服务海岸带地区的生态质量定期监测与评估工作,支持沿海城市高质量发展与生态环境保护。

舰船目标的合成孔径雷达成像研究

合成孔径雷达(SAR)成像技术已得到广泛应用。传统距离-多普勒(RD)算法在SAR成像中无法满足精度较高、运算率较小的需求,而线频调变标(CS)算法基于RD算法引入线性调频参考信号,可有效避免距离徙动校正中的插值计算,从而提高成像算法的计算效率,解决距离迁移问题。文中基于CS算法,从点目标拓展到简单立方体模型,最后对复杂舰船目标进行仿真成像,得到较为清晰的SAR仿真图像,验证了CS算法的有效性,可为复杂目标的辨别监测、反演研究,以及判断舰船航行方向及状态等提供一定的参考。

某型舰载机目标的ISAR成像算法研究

逆合成孔径雷达(ISAR)成像技术因其能够提供目标的高分辨率二维图像,已经成为军事侦察、地球观测和灾害监测等领域的重要工具,但是,由于目标的复杂运动,传统的ISAR成像方法往往会出现图像模糊和失真的问题。距离多普勒(RD)算法通过对雷达回波数据进行二维傅里叶变换,可以有效地抑制目标的复杂运动对ISAR图像的影响,从而获得更清晰、更精确的图像,然而,在处理目标加速度和微动方面存在局限性。文中首先说明了ISAR的成像原理,介绍了运动补偿中的包络对齐,在此基础上,提出一种改进的包络对齐方法,通过某卫星成像对该算法进行验证,证明了该方法的适用性和灵活性,运用改进的包络对齐方法对某型舰载机成像,发现该方法可以有效地提高ISAR图像的质量和分辨率。

基于重采样的分布式接收合成算法

针对分布式接收中合成信号的问题,提出了一种基于重采样的分布式接收合成算法。该方法首先利用重采样对输入不同的信噪比进行索引,去除低的信噪比值,复制高的信噪比值,提高输入的信噪比值;然后利用SUMPLE算法估计权值,并完成信号的合成,提高合成算法的性能。仿真结果表明,在分布式接收中,当输入不同的信噪比时,利用基于重采样的分布式合成算法提高了合成增益,在与原算法相近的合成损失下提高了收敛速度。