基于稀疏面阵的低复杂度三维信源定位算法

针对3维信源定位中阵列结构过于复杂、算法复杂度过高、谱峰搜索范围过大的问题,该文提出一种基于互素线阵互素平移的稀疏面阵(CLACS-SPA)的3维降秩MUSIC算法(RARE-MUSIC)。所提CLACS-SPA拥有中心对称的互素稀疏面阵结构,相较于同口径均匀面阵结构减少了大量的阵元,降低了阵列的结构复杂度;以CLACS-SPA为基础的3维RARE-MUSIC算法利用泰勒公式将接收信号中的方向信息与距离信息进行分离估计,从而将3维谱峰搜索转化为方位角俯仰角的2维搜索和距离项的1维搜索,降低了定位算法的计算复杂度。仿真分析表明:在口径与定位算法相同条件下,与均匀面阵结构相比,所提结构的计算复杂度降低了1～2个数量级;在相同口径与CLACS-SPA结构下,与经典3维MUSIC算法相比,所提算法的复杂度降低了2～3个数量级;在相同口径和阵元数量条件下,与经典3维MUSIC算法相比,所提算法不仅降低了计算复杂度,而且提升了方位角与俯仰角的测量精度。     

基于稀疏面阵的低复杂度三维信源定位算法

针对3维信源定位中阵列结构过于复杂、算法复杂度过高、谱峰搜索范围过大的问题,该文提出一种基于互素线阵互素平移的稀疏面阵(CLACS-SPA)的3维降秩MUSIC算法(RARE-MUSIC).所提CLACS-SPA拥有中心对称的互素稀疏面阵结构,相较于同口径均匀面阵结构减少了大量的阵元,降低了阵列的结构复杂度;以CLACS-SPA为基础的3维RARE-MUSIC算法利用泰勒公式将接收信号中的方向信息与距离信息进行分离估计,从而将3维谱峰搜索转化为方位角俯仰角的2维搜索和距离项的1维搜索,降低了定位算法的计算复杂度.仿真分析表明:在口径与定位算法相同条件下,与均匀面阵结构相比,所提结构的计算复杂度降低了1～2个数量级;在相同口径与CLACS-SPA结构下,与经典3维MUSIC算法相比,所提算法的复杂度降低了2～3个数量级;在相同口径和阵元数量条件下,与经典3维MUSIC算法相比,所提算法不仅降低了计算复杂度,而且提升了方位角与俯仰角的测量精度.     

一种提高量子线路保真度的映射方法

由噪声导致的双量子比特门操作错误是可逆的量子线路执行结果保真度下降的重要原因。提出一种将量子线路映射至含噪声量子计算设备的策略,提高量子线路在量子计算设备上的执行成功率。该策略给出一种寻找近邻路径方法,用于在量子比特不是全连通的量子计算设备上找出2个量子比特的近邻路径;由于在近邻路径上任意2个近邻量子比特的噪声一般不同,基于近邻路径上的双量子比特门执行成功率构建启发式函数,估算前瞻窗口内的线路保真度,并根据该代价函数选择保真度最高的近邻方式。通过测试多个Benchmarks,实验结果表明,与Qiskit工具包中SabreSwap和BasicSwap算法相比,本文所提策略的量子线路保真度平均提高65.67%和71.60%。该方法可以提高量子线路保真度。     

基于加权l1最小化的低复杂度波达方向估计算法

基于阵列协方差矩阵的稀疏表征和阵列响应矩阵的Khatri-Rao积,提出了一种低运算复杂度的波达方向估计算法.所提算法在减少未知数个数的同时,通过线性变换降低约束方程的维数,可有效减少优化问题的计算复杂度.为充分利用阵列协方差矩阵中蕴涵的信息,使用Capon谱的倒数作为权值构建出了加权l1最小化问题,这使得所提算法在降低运算量的同时能够获得较好的估计性能.仿真实验验证了所提算法的有效性.     

一种计算有效的Nystrom特征子空间匹配主用户频谱感知新算法

针对核（kernel）空间下主用户频谱感知算法存在的计算任务繁重这一共性问题,提出一种低计算复杂度的Nystrom特征子空间匹配（NSM）新算法.该算法依据数据样本维的独立同分布特性随机地选择数据子集.在高维核空间下应用Nystrom近似获得主特征向量,用以分别构建主用户特征信号与次用户接收信号的Nystrom特征子空间.以此为基础计算相应的Frobenius距离,实现主用户检测.计算机仿真结果表明：与代表性的核空间下主用户频谱感知算法相比,所提算法在保证检测性能较为理想的前提下,可将相应的计算复杂度降低近66%.     

多基站非圆信号直接定位：降维PM与泰勒补偿

针对现有多阵列非圆(NC)信号直接定位方法(DPD)谱峰搜索计算复杂度高,对基站的位置比较敏感,没有考虑信号在空间中传播时的损耗差异,导致估计性能不稳定的问题,提出一种联合降维传播算子与泰勒补偿(JRT-PM)的非圆信号直接定位算法。首先根据非圆信号的椭圆协方差信息扩展阵列孔径,通过降维方法消除非圆相位搜索维度进行粗估计降低计算复杂度,然后联合所有基站的信息进行泰勒补偿提升算法估计性能。仿真实验表明,相比于传统到达角K均值聚类(AOA-clustering)两步定位算法、最小均方无畸变响应(MVDR)直接定位算法、子空间数据融合(SDF)直接定位算法,所提算法在提升定位精确度的同时可以估计更多目标;与非圆传播算子(NC-PM)直接定位相比,所提算法在保证估计性能的同时显著降低了计算复杂度。     

利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知

为了解决在认知无线电(CR)宽带系统中快速精确分析数据并实现频谱感知的技术难题,对非重构压缩频谱检测进行了研究。提出了一种利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知算法,推导分析了虚警概率和检测概率的封闭表达式。该算法利用离散余弦变换（DCT）矩阵的能量压缩特性观测得到主用户能量压缩信息,并利用新型压缩检测器对压缩信息进行判决。仿真表明,所提算法降低了计算复杂度,提供了比传统的能量检测器和压缩检测器更好的工作特性。     

基于量子计算方法的多址DCSK通信系统的研究

为了降低多用户之间的干扰问题,提出了一种新的混沌多址通信系统（多比特MA-DCSK）,并设计了该系统的多用户检测算法。通过仿真实验,比较了该多比特MA-DCSK系统与可变延时MA-DCSK系统的误码率性能,证明了该系统具有更低的误码率。利用量子并行运算的特性,采用Grover量子算法解决多用户检测算法的计算复杂度,这种算法可以将复杂度从 降低到 。仿真结果表明,在不影响系统性能的同时,量子算法可以有效地降低计算复杂度。     

基于压缩感知的波束域DOA估计

针对传统波达方向角(DOA)估计算法需要大量采样数据从而导致较高计算复杂度的问题,基于压缩感知理论,利用目标信号空域稀疏性,提出一种基于波束域的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解DOA估计算法。该算法将压缩信号从阵元域映射至波束域,一定程度上克服了稀疏重构算法无法用于低信噪比情况下的缺陷。数值仿真表明,与传统的Capon,MUSIC和l1-SVD算法相比,所提算法可对相干信号进行有效DOA估计,具有较高角度分辨力和估计精度;与RMFOCUSS和l1-SVD算法相比,所提算法具有较低计算复杂度。     

基于递归预测的分布式双视角图像无损压缩

针对星载双视角图像压缩中存在数据量大和卫星编码端计算能力受限、内存资源不足的问题，提出了一种基于递归预测的分布式双视角图像无损压缩方法。该方法中2个视角的图像采用不同的编码方法，视角1作为关键视角采用JPEG2000无损模式进行独立压缩；视角2经图像分块预处理之后，其中一个局部图像块作为关键图像块仍用JPEG2000无损模式独立压缩，其余部分采用分布式编码方法。编码端进行二维整数小波变换去除各视角内的空间冗余，解码端利用利用视角间的相关性采用递归预测的结构，通过配准和多元线性回归的方法生成视角2其余图像的边信息辅助其余图像块解码。实验结果表明，与未考虑双视角图像间冗余的JPEG2000无损压缩编码相比，平均编码比特率大约节约了0.296～0.6 bpp,时间复杂度降低到其5.97%～14.3%;与使用初始边信息的分布式编码方案相比时间复杂度相同，但平均编码比特率大约节约了0.45～0.51 bpp;与考虑了图像间冗余的相关文献图像算法相比，所提方法的编码比特率损失0.2 bpp,但编码复杂度降低到其4.3%,说明所提方法更具优势，满足星载图像压缩需求。     

Quantum noise and the quality control of hardware components of quantum computers based on superconducting phase qubits

A general approach to the provision of the quality and efficiency of quantum information technologies is proposed. The approach is based on the analysis of quantum noise generated on the implementation of quantum operations. The method of precision quantum measurements of logic quantum gates based on superconducting phase qubits is developed. The universal method of quantum state and process tomography is used to carry out a comprehensive analysis of the fidelity of the tomography of two-qubit SQiSW, CNOT, and CZ gates arising from the capacitive coupling between qubits. The method of optimization of quantum process tomography is proposed to provide a substantially higher degree of adequacy and fidelity compared to those attained by previously known methods. The examples of simulation of depolarizing quantum noise and amplitude- and phase-relaxation processes on the implementation of quantum operations in registers are considered.     

基于梯度阈值的太赫兹时域信号自适应稀疏算法

胶接结构广泛应用于航空航天等国防领域,但在工艺制作及使用过程可能会产生胶接界面脱粘缺陷和损伤,由于太赫兹无损检测技术对非金属材料良好的穿透性能,已被广泛应用于复合材料的无损检测中,太赫兹无损检测技术在多层胶接结构样件胶层内部缺陷的无损检测方面具有较大优势。利用反射式太赫兹时域光谱系统检测多层胶接结构样件,得到的具有样件内部材料信息的太赫兹时域信号,但信号中还包含了大量的冗余特征和噪声等无效信息,这些无效信息大大降低了信号处理和分析效率。针对这一问题,文中提出了基于二阶梯度法提取太赫兹时域信号有效特征,以飞行时间误差为限制条件基于信号的时域特征自适应确定阈值,稀疏太赫兹时域信号,减少信号中冗余无效信息,实现太赫兹时域信号的有效压缩。然后,通过二值化图像分割识别多高斯恢复信号和太赫兹时域光谱系统检测信号的太赫兹图像缺陷区域。最后,制备具有脱粘缺陷的多层胶接结构样件,开展太赫兹无损检测实验。结果表明：文中算法的数据压缩率达到了81%,相比传统压缩算法离散余弦变换提高了59%,相比主成分分析算法提高了75%,相比K-SVD字典学习算法提高了26%,缩短了约80%的数据计算时间,减小了约95%数...     

Improved QIM-based watermarking integrated to JPEG2000 coding scheme

In recent years it has been recognized that embedding information in wavelet transform domain leads to more robust blind watermarks. A major difficulty, however, in watermarking in transform domain lies in the fact that constraints on the allowable distortion at any pixel are specified in the spatial domain. In order to insert an invisible watermark, the current trend has been to model the Human Visual System and specify a masking function which yields the allowable distortion. However, this method is highly suboptimal since it leads to irreversible losses at the embedding stage because the watermark is being adjusted in the spatial domain with no care for the consequences in the transform domain. The central contribution of this work is the proposal of integrated wavelet-based non-linear scaling QIM (NLS–QIM) watermark design to reduce fidelity problem. We consider the watermarking process in conjunction with lossy JPEG2000 compression engine. Experimental results have shown that the proposed watermarking strategy exhibits high robustness to compression attacks with respect to the reconstruction quality. Moreover, it provides a significant capacity improvement compared to other hybrid watermarking coding methods in the literature.     

Self-tuning distributed measurement fusion Kalman estimator for the multi-channel ARMA signal

For the multisensor multi-channel autoregressive moving average (ARMA) signal with white measurement noises and a common disturbance measurement white noise, when the model parameters and the noise variances are all unknown, a multi-stage information fusion identification method is presented, where the consistent fused estimates of the model parameters and noise variances are obtained by the multi-dimension recursive instrumental variable (RIV) algorithm, correlation method and Gevers-Wouters algorithm with a dead band. Substituting these estimates into the optimal distributed measurement fusion Kalman signal estimator, a self-tuning distributed measurement fusion Kalman signal estimator is presented. Its convergence is proved by the dynamic error system analysis (DESA) method, so that it has asymptotical global optimality. In order to reduce computational load, a fast recursive inversion algorithm for a high-dimension matrix is presented by the inversion formula of partitioned matrix. Especially, when the process and measurement noise variance matrices are all diagonal matrices, the inversion formula of a high-dimension matrix is presented, which extends the formula of the inverse of Pei-Radman matrix. Applying the proposed inversion algorithm, the computation of the fused measurement and fused noise variance is simplified and their computational burden is reduced. A simulation example shows effectiveness of the proposed method.     

改进的Huffman编码及其应用

该文探讨了JPEG压缩技术，重点针对Huffman编码中最优二叉树的“形态”不唯一问题，提出一种基于“简单原则”的新方法。经过这种方法改进的Huffman编码，使得JPEG中相应的值或字符的Huffman编码是唯一的。与传统的Huffman算法及近年来国内外文献中提出的改进算法相比，该方法编码步骤和相关操作更简洁，因而更利于程序的实现和移植。最后给出一个实例，表明此方法的实用性。     

基于视觉注意模型的红外图像分级压缩方法

针对红外成像末制导武器人在回路模式中回传图像高压缩比与高保真度之间的矛盾,提出了一种基于视觉注意模型的红外图像分级压缩方法。在采用视觉注意模型提取得到红外图像显著区域的基础上,按照显著区域、背景区域、过渡区域对图像进行三级划分,然后根据不同区域图像中信息的重要程度采取不同的压缩方式,进而实现对整幅图像的压缩。实验结果表明:该方法在保留目标重要信息的同时,大大减少了图像传输的数据量,与传统的整图压缩方法相比,更适用于人在回路的应用场合。     

离散彩色图像可视模型与快速聚类技术研究

本文研究了离散彩色图像视觉特征模型,提出了图像可视信息熵、可视质量SNR(VPSNR)、步进聚类等概念;并在该模型基础上,针对离散彩色图像的高效压缩,提出了一种快速聚类算法。算法根据图像HSV空间的特性和空域分布特性进行聚类和量化。在保证图像主观视觉质量不变的情况下,使图像的信息数据充分接近可视信息熵.将离散彩色图像视觉特征模型和聚类技术应用于离散彩色图像的压缩,实验表明系统压缩率可达60～300,与JPEG相比有明显的提高,提得平均压缩率约为JPEG的6倍。     

一种简便快速的DCT算法及其硬件实现

传统的DCT算法是直接采用DCT的定义进行变换,由于大量采用浮点运算,运算量大且精度差。针对DCT运算的复杂性,介绍了一种离散余弦变换(DCT)的快速算法,他采用基于尺度提升结构的矩阵分解法,将原先复杂的浮点运算转变为精度更高的整数运算,同时又将复杂的乘法计算分解为简单的移位和加法计算。因此在近乎无损地表示信息的同时,大幅度的降低了运算量。该方法非常适合于应用在实时性要求严格的场合,如视频压缩和目标跟踪,以及硬件的实时实现。最后用Verilog HDL语言给出了采用此算法的DCT核心计算模块的程序。     

A COMPRESSION ALGORITHM FOR ECG BASED ON INTEGER LIFTING SCHEME WAVELET TRANSFORM

In view of the shortcomes of conventional ElectroCardioGram (ECG) compression algo- rithms,such as high complexity of operation and distortion of reconstructed signal,a new ECG compression encoding algorithm based on Set Partitioning In Hierarchical Trees (SPIHT) is brought out after studying the integer lifting scheme wavelet transform in detail.The proposed algorithm modifies zero-tree structure of SPIHT,establishes single dimensional wavelet coefficient tree of ECG signals and enhances the efficiency of SPIHT-encoding by distributing bits rationally,improving zero-tree set and ameliorating classifying method.For this improved algorithm,floating-point com- putation and storage are left out of consideration and it is easy to be implemented by hardware and software.Experimental results prove that the new algorithm has admirable features of low complexity, high speed and good performance in signal reconstruction.High compression ratio is obtained with high signal fidelity as well.     

基于提升框架的整数小波变换

提升框架可以从一个新的角度来构造小波滤波器,它的核心是确定预测算子和更新算子。该文 引进了多项式局部拟合方法来求取预测算子和更新算子,对每步提升下取整,就实现了整数小波变换。仿真结果表明,该方法应用于二维数字图像,在一定失真的前提下,具有较高的压缩比,而且小波系数与尺度系数都是整数,不需要量化步骤。因此,它对于整数数据压缩具有重要的意义。