基于大数逻辑可译LDPC码的译码算法研究

本文提出两种基于可靠度的迭代大数逻辑译码算法,从以下两个方面降低译码复杂度：（1）校验节点使用伴随式信息处理,可节省外信息的计算操作;（2）变量节点使用伴随信息进行总信息的投票计数过程.结合非均匀量化技术,接收信号在判决门限附近获得更加精细的处理.此外,本文利用量化参数和列重比例信息对可靠度偏移方向和幅度进行了设计.仿真实验表明,本文提出的算法能够在很低的量化比特（3～4 bits）下有效工作,具有优良的译码性能和快速的收敛速度.

采用低秩与加权稀疏分解的视频前景检测算法

传统的鲁棒主成分分析模型能较好地解决视频前景检测问题.但是,若该模型的假设条件不能满足,算法性能会变差.针对此问题,本文提出了一种低秩与加权稀疏分解模型,通过对前景矩阵加权以增强其稀疏性.在建立加权矩阵的过程中,采用光流法获取每帧的运动矢量,以区分真实运动区域.其次,进一步提出一种增强模型,通过将加权矩阵作用于观测矩阵及背景矩阵,防止前景与背景的错误分离.实验结果表明,在无噪和有噪的情况下,提出的算法均能有效地分离监控视频中的前景和背景.

基于DCT域纹理特征的多聚焦图像融合

现有的基于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)的多聚焦图像融合算法容易使融合图像出现块效应和伪影,为此提出一种基于DCT域纹理特征的图像融合算法.该算法以8×8 DCT块中反映能量方向性的纹理区域作为图像融合单位,根据纹理区域的频谱相似度,选择能量较大的区域或以区域加权叠加的方式获得融合区域.实验结果表明,与现有基于DCT域的多聚焦图像融合算法相比,该算法获得的融合图像主观质量较好,能有效避免明显的块效应与伪影.

基于智能调光的光纤导光照明系统设计

为了更好地利用太阳能资源,提出一种基于智能调光的光纤导光照明系统设计方案。通过对集光器进行优化设计、采用两级定位跟踪模式来提高太阳自动跟踪器的跟踪精度等措施,系统能最大程度地将太阳光导入到光纤以提高系统的光利用率;同时,通过提高跟踪器的跟踪稳定性和增设智能调光功能等措施,使之能克服天气多变、跟踪抖动等因素所导致的光强波动问题,系统的光强稳定度得到了提高。实验测试表明,系统可以获得较好的照明品质,具有一定的应用推广价值。

多系统兼容卫星导航接收机关键技术概述

随着各导航卫星的发展与完善,多系统兼容卫星导航系统的应用成为卫星导航发展的趋势,在对多系统兼容卫星导航接收机的设计中,导航系统的时空转换算法、快速选星算法、系统完好性检测等技术严重影响着导航接收机的性能。文中针对多系统兼容接收机设计中的一些关键技术,阐述了当前多系统兼容接收机的发展状况,并对未来多系统兼容接收机的研究重点进行了展望。

应用残差总变分及低秩表示的视频去噪算法

为了有效地去除视频当中的高斯噪声和脉冲噪声,提出了一种新的视频去噪算法。该算法通过相似图像块组内的残差值总变分及低秩表示来同时探索图像块内的局部相似性以及图像块之间的相似性。首先,采用块匹配的方式在含噪视频中寻找最相似图像块并组合成图像块组;其次将每个相似图像组表达为一个低秩矩阵及一个稀疏矩阵之和,并同时强调低秩矩阵内的残差总变分范数最小化;最后,通过求解最优化问题获得最终的低秩矩阵,即恢复出的图像块组数据。实验结果表明,本文的算法能够有效去除视频当中含有的高斯噪声和脉冲噪声。与同类算法相比,能够获得显著的峰值信噪比提升。

瑞利信道下基于广义阈值函数的LDPC译码算法

现存的LDPC译码算法,其节点处理依据主要遵循大数逻辑准则和完全处理准则,对应的阈值参数一般是固定不变的,在性能和复杂度之间的均衡不够灵活.本文首先提出一种广义阈值函数,能应用于大多数基于可靠度的二元LDPC译码算法.通过调整阈值参数,可方便地控制参与迭代处理的节点队列.其次,本文提出一种基于伴随式和星座映射信息的非均匀量化译码算法,可进一步降低复杂度和存储负荷.实验结果显示,在瑞利信道下,本文算法能够在较低的量化比特下获得优良的译码性能;结合广义阈值函数,只有约30%的变量节点参与迭代运算,译码复杂度可显著降低.

基于非局部均值和总变分最小化的单视频超分辨率算法

传统的基于重建的单视频超分辨率方法能够获得较好的重建效果。然而,已有算法没有充分利用视频内的帧间、帧内相关性,重建效果仍有待提升。针对这一问题,提出了一种新的单视频超分辨率算法。为充分利用帧内相关性,采用非局部均值模型表征帧内非局部结构特性,采用总变分模型表征帧内局部结构特性;为了探索帧间相关性,采用光流法进行帧间预测。最后,为了求解所建立的优化问题,提出了基于split-Bregman方法的快速迭代算法。实验结果表明,与同类算法相比,所提算法在主、客观质量上均有相应的提升。

北斗信号捕获算法研究概述

北斗卫星导航系统,是我国研制的卫星导航系统,该系统可以提供精准的位置、速度和时间信息,对国防及民用生活具有重要意义。信号捕获在导航定位中占据重要的位置,直接影响到基带信号的后续处理。研究者们对北斗信号的捕获方法展开了大量的研究,但针对捕获算法的系统分类和概述较少。基于此,文中对国内外目前现有的捕获技术进行整理和综述,按照传统捕获、高灵敏捕获两个标准进行概括,并基于仿真实验分析和对比了不同捕获方法的性能。最后指出了目前捕获技术存在的主要问题以及需要克服的技术难点。

直升机载雷达频域成像算法

直升机载雷达具有全视域成像、重访周期短等优点,能有效保障直升机等旋翼飞行器的低空飞行安全.针对现有的成像算法存在方位向失配问题,提出了直升机载雷达频域成像算法,通过对直升机载雷达回波进行频域特性分析,从而获取二维精确频谱,并构建频域校正函数和匹配函数,实现回波数据的匹配成像.仿真实验验证了文中算法的有效性.

应用空时相关性的单视频超分辨率算法

已有的单视频超分辨率算法大多基于精确的运动估计,当运动估计不准确时,超分辨率结果中将出现失真现象。针对这一问题,提出一种新的单视频超分辨率算法。通过三维非局部均值约束模型表征视频内的空时相关性,同时采用总变分模型表征视频帧内局部相似性。最后,为了求解所建立的最优化问题,提出了基于split-Bregman方法的快速迭代算法。实验结果表明,与同类算法相比,提出的算法获得了最佳客观及主观结果。

基于网络编码姿态监控体域网的容错性

由加速度传感器构成的姿态监控体域网被广泛应用于医学、运动等领域,其需要具备较高的通信可靠性,因此,姿态监控体域网的容错性是需要解决的关键问题之一。网络编码的冗余可以作为一种非常有效的错误恢复机制,在非常低的计算和硬件成本下大大提高姿态监控体域网的可靠性。本文提出在源节点和在中继节点进行网络编码的两种错误恢复机制。仿真实验结果表明采用网络编码后的网络纠错能力能提高90%左右,并且在单个中继出现失效的情况下,采用中继节点编码的网络仍然具有较好的错误恢复能力。

基于网络编码和ECC的无线体域网安全签名方案

针对无线体域网(WBAN)应用中人们关注的病患个人敏感数据在传输过程中容易受到攻击的安全问题,提出一种结合随机网络编码和椭圆曲线密码学(ECC)的安全签名方案。该方案首先在网络中引入随机网络编码建立多播网络模型,增加相同传输次数下的数据信息量;通过采用ECC算法对信息进行签名,保障病患相关生理信息的通信安全。该方案共有三个阶段,即创建、签名和验证阶段。理论证明了该方案是安全的,能够有效地对信息进行污染验证,并确定受攻击节点的位置。

基于DCT域视觉显著性检测的图像缩放算法

为适应不同终端显示多样化的要求,需对接收到的图像进行缩放调整。针对现有的基于内容感知(content-aware)的图像缩放方法中视觉内容的连贯性易被破环而出现失真的问题,提出了一个基于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域的视觉显著性检测的图像缩放算法。该算法利用DCT域的视觉显著性检测模型获取视觉显著图,然后结合视觉显著图和能量分布图进行线裁剪(seam carving),实现了图像的缩放。实验结果表明,该算法与现有的基于内容感知的图像缩放方法相比,不仅保护了视觉显著内容,还保证了图像内容的连贯性,算法质量指数也获得明显的提高。

基于网络编码的衰落信道频谱感知算法

针对传统认知无线电网络中频谱状态转换频繁和频谱检测时延长的问题,提出基于随机线性网络编码的累积和能量检测频谱感知算法。该算法在主用户信道中引入随机线性网络编码,利用网络编码对频谱的整形作用,使频谱状态转换稀疏,频谱结构更规律化,减小频谱检测时延,提高系统吞吐率。此外,针对传统累积和能量检测算法抗衰落性能差的问题,通过比较该算法在五种衰落信道下的检测时延和吞吐率,研究该算法的抗衰落性能。实验结果表明,在一定的虚警概率下,该算法有效降低了检测时延,提高了吞吐率及抗衰落能力,能够更好地适应复杂的衰落信道环境。

基于三环辅助Mach-Zehnder干涉仪的带宽可调滤波器设计

设计了一种基于绝缘体上硅的具有大带宽调谐能力的紧凑型可重构光滤波器。该装置由三个微环辅助马赫-曾德尔干涉仪构成,利用硅的热光效应可以控制微环谐振器的相位,进而同时调节滤波器的带宽和中心波长。用时域有限差分法对器件的性能进行了仿真,仿真结果表明,带宽的调谐范围为1.4~10.6 nm,占自由光谱范围的11.5%~85%;阻带消光比大于20 dB,通带损耗为0.4~0.7 dB,器件尺寸为40μm×60μm。

基于几何约束的改进SURF算法

针对工业视觉机器人的实际作业环境中,作业背景以及工件上夹带的杂物影响图像特征点提取与匹配的问题,提出一种基于几何约束的改进SURF(speeded-up robust features)算法。分析工件图像中工件主体的长度、周长、面积等几何特性,提出3种基础的过滤规则用于过滤背景干扰曲线,提取出主要工件特征曲线;通过对SURF算法中Hessian矩阵的迹进行多尺度处理,对其应用过滤规则后进行特征点提取与匹配。对实际工业现场采集到的工件图像与匹配数据库进行实验与对比,其结果表明,改进后的SURF算法能够提取更丰富的处于几何边缘的特征点,提高了匹配精度。

基于通道间相关性和非局部自相似性的彩色图像超分辨率算法

现有的大多数单图像超分辨率方法仅用于提高单个通道的分辨率。在处理彩色图像时,由于忽略了通道间的相关性,重建的高分辨率图像容易产生失真。针对这些问题,提出了一种综合考虑通道间相关性及非局部自相似性的彩色图像超分辨算法。首先,为了充分利用彩色图像的通道间相关性,分别计算通道间残差信号和三通道平均信号的总变分范数;其次,为了进一步提升超分辨率的结果,基于图像内的非局部自相似性更新重建图像;最后,为了求解所建立的优化问题,提出了基于split-Bregman方法的快速迭代算法。将所提算法与一些主流算法进行了比较,在3倍上采样条件下,所提算法在Set5和Set14数据集上平均可获得的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)增益分别为0.5 dB及0.36 dB。实验结果证明了联合应用通道间相关性及非局部自相似性能有效提升彩色图像的超分辨重建质量。

基于改进的经验模态方法脑电信号分解

针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)过程中存在的包络拟合问题,提出了一种消减欠冲现象的改进算法。该算法通过引入伪极值点增加了极值点的数目,构成了新的极值序列;然后利用新的极值序列插值拟合得到新的包络线;最后通过仿真实验对比所提算法和经典拟合算法包络拟合产生的欠冲点数目。实验结果显示,与经典拟合算法相比,改进的算法产生的欠冲点数目减少了大约77.5%。实验结果表明,此算法可以有效地消减欠冲点的数目,拟合出的包络线更加贴近原始信号,拥有更好的平滑性。

基于残差字典及协作表达的单图像超分辨率算法

通过传统的单图像超分辨率(Super Resolution,SR)算法重建的高分辨率图像往往存在高频信息不足、边缘模糊的问题。为了提升重建图像的质量,提出了一种基于残差字典及协作表达的单图像SR算法(Residual Dictionary and Collaborative Representation,RDCR)。在训练环节,该算法结合字典学习及协作表达的思想,首先训练一个主字典及主投影矩阵,其次利用重建的样本图像训练多层残差字典及多层残差投影矩阵;在测试环节,通过逐层重建残差信息,得到不断精细化的高频信息,以提升重建的高分辨率图像的质量。通过实验证明,相比传统算法A+,所提算法在4倍上采样下的Set5及Set14图像集上可以分别获得0.20 dB及0.18 dB的峰值信噪比增益,在运算时间上所提算法与A+接近。