新的近距离红外目标跟踪算法

提出了一种特征点匹配的近距离红外目标跟踪算法,该算法利用Harris算子提取目标的特征点,然后利用Hausdorff距离匹配帧间的特征点集,为了减少噪声和杂点的干扰,还引入了特征点邻域相似性度量.该算法在目标出现尺度伸缩、位置平移、角度偏转的情况下仍有较好的匹配性能.实验证明了该算法的有效性和可行性.     

机群系统上基于Hashing的多目标串匹配并行算法

基于孙子定理构造均匀的Hash函数并继承Karp-Rabin模式匹配思想，利用“筛选”方法，给出一种机群系统上的多目标串匹配并行算法。通过预处理将字符串映射成惟一的一对整数值，采用比较一对整数值来取代逐个字符比较字符串的方法使得匹配过程快速且比较结果是确定的：“筛选”节省了比较时间。算法分析和实验结果表明该并行算法简明、高效和可扩展。     

基于SURF算法的微小位移测量

针对导弹等高加速度运动目标发射初期微小初始位移检测的需要,提出采用SURF算法将位移变化转化为提取的特征点对欧式距离的变化的方法。该算法在SURF提取图像特征点的基础上,使用最邻近匹配进行快速的初匹配,然后采用提出的一种基于平行距离的匹配方法进一步去除错误的匹配点对,根据正确的匹配点对的距离计算出初始位移。实验结果表明,该算法精度在亚像素级别,运行时间在10 ms之内,能够实时可靠的给出目标的初始位移。     

基于带参数的多结点样条表示的物体轮廓曲线匹配

针对三维碎片自动拼合中的碎片匹配问题,提出了一种新的轮廓曲线的表示和匹配方法.曲线的表示用带参数的多结点样条插值曲线拟合从碎片物体的轮廓线上提取的数据点,同时计算轮廓曲线上各个点的曲率、挠率和法矢.通过比较不同曲线特征段之间的全曲率,度量轮廓曲线之间的可匹配程度,利用法矢对相似度较高的轮廓曲线进行可匹配性验证,实现三维碎片的匹配.实验结果表明,该算法取得了较好的拟合和匹配效果,为基于轮廓线匹配的物体形状的拼接奠定了基础.     

基于GPU的LCS算法加速机制研究与实现

协议特征识别技术中用到了一种重要的LCS算法,它是一种字符串比对算法,提取出字符串中的最长连续公共子串。然而,通过理论分析和实验表明：这个查找过程是一个时间复杂度较高的运算过程,如果输入的数据分组比较大,那么运行的时间将会非常长,为此不得不控制输入数据分组的大小和数量,这严重限制了所采用样本集的大小。提出了基于GPU对LCS运算实现加速的方法。在此基础上搭建和配置了CUDA平台,在此平台下研究并实现了LCS算法的并行性。通过对LCS算法在CUDA下并行性的研究,有效地加快了LCS算法的运行速度。实验结果表明,GPU下LCS算法的运行效率比CPU有了显著的提高。     

图像特征匹配算法的FPGA实现

图像特征匹配算法是对同一场景不同条件下所获取的两幅图像进行特征提取的过程,目前被广泛应用于多个领域。针对传统匹配算法存在的实时性差、准确度不高、环境适应能力弱等问题,本设计提出了基于FPGA开发平台实现的SIFT算法。匹配结果表明:该算法对于图像的旋转、光照、仿射、尺度等具有良好的不变性,能满足特征匹配的需求,存在一定的实际应用价值。     

一种基于轮廓角点与灰度的二维碎片拼接

在碎片拼接过程中,如果用轮廓的全部信息去进行匹配,需要大量计算,增加了算法的时间复杂度;如果用少量的信息去匹配容易造成误匹配,因此提出了一种既能减少匹配过程中所需时间又能提高匹配正确性的碎片匹配算法。首先通过角点检测算法找出角点。其次用角点之间的角度和距离作为匹配特征的方法找出初步匹配轮廓对。然后计算匹配段之间的相关系数检测是否真正匹配。如果满足匹配条件就通过旋转、平移实现碎片拼接。实验表明,所用算法能减少匹配时间同时提高正确性。     

基于多核DSP的图像实时相关匹配研究

针对目标精确定位中图像实时匹配性能的瓶颈问题,提出了一种基于TMS320C6678多核DSP的图像实时相关匹配方法。该方法采用并行处理设计,将复杂耗时的互相关运算分解并平均分配到多个核中同时进行;采用算法优化设计,将优化的快速匹配算法与预处理、搜索策略控制等方法相结合,实现图像的快速匹配。实验结果表明,该方法在保证匹配准确性的同时,还能显著降低图像相关匹配的计算时间,满足实时处理要求。     

A Highly Parameterized and Efficient FPGA-Based Skeleton for Pairwise Biological Sequence Alignment

This paper presents the design and implementation of the most parameterisable field-programmable gate array (FPGA)-based skeleton for pairwise biological sequence alignment reported in the literature. The skeleton is parameterised in terms of the sequence symbol type, i.e., DNA, RNA, or Protein sequences, the sequence lengths, the match score, i.e., the score attributed to a symbol match, mismatch or gap, and the matching task, i.e., the algorithm used to match sequences, which includes global alignment, local alignment, and overlapped matching. Instances of the skeleton implement the Smith–Waterman and the Needleman–Wunsch Algorithms. The skeleton has the advantage of being captured in the Handel-C language, which makes it FPGA platform-independent. Hence, the same code could be ported across a variety of FPGA families. It implements the sequence alignment algorithm in hand using a pipeline of basic processing elements, which are tailored to the algorithm parameters. This paper presents a number of optimizations built into the skeleton and applied at compile-time depending on the user-supplied parameters. These result in high performance FPGA implementations tailored to the algorithm in hand. For instance, actual hardware implementations of the Smith–Waterman algorithm for Protein sequence alignment achieve speedups of two orders of magnitude compared to equivalent standard desktop software implementations.      

Using a Genetic Algorithm to Optimize Capacitance Ratio Approximations in SC Filters

Accurate capacitance matching is one of the main design issues in switched-capacitor (SC) filters. Using identical unit capacitors in parallel to implement each filter capacitor, combined with a careful layout design, can provide an accuracy of 0.1% in the filter coefficients. The disadvantage of this technique is the fact that it can be directly applied only if the coefficients can be expressed as ratios of integer numbers. As a result, coefficient approximations are required, leading to frequency response errors. In this paper, a genetic algorithm (GA) is used to find the optimum capacitance ratio approximations by rational numbers that minimize the total number of unit capacitors for a given error tolerance in the frequency response. Design examples in 0.35 μm CMOS are presented and simulated to illustrate the proposed approach and verify its effectiveness.     

Timing synchronizer and its architecture for OFDM-based high-throughput millimeter wave systems

In this work, a new symbol time synchronization and its architecture design for high-throughput millimeter wave systems based on orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) are introduced. Complementary Golay sequences with good signal properties are popular training sequences used for the preamble design of a multi-gigabit communication system, which is the promising technology for future 5G communications. The basic idea of our contribution is to obtain a time estimate based on the aperiodic autocorrelation function (ACF) of complementary Golay sequences. Besides, achieving low power consumption and less chip area remains the challenge of high-throughput millimeter wave systems. To achieve over 2.64 GSamples/s throughput requirement, the proposed algorithm is especially suitable for the parallel design architecture of very high throughput receivers. Moreover, the complexity is further reduced by employing the correlation characteristic of the ACF of complementary Golay sequences and the regularity of the algorithm. Simulations confirm the advantages of the proposed synchronizer.     

盲分离算法在MIMO雷达和通信中的应用研究

将盲分离算法应用于多输入多输出(MIMO)雷达抗干扰和MIMO通信符号检测中。首先,利用信号相互之间以及与干扰之间的独立性,通过盲源分离算法,将各个信号分离出来;然后,雷达中通过匹配处理,完成信号检测;通信中利用少量的训练序列完成信号的匹配以及相位和幅度的校正。仿真结果表明:无论在雷达或通信中,均可获得优良的性能。     

基于GPU并行计算的OMP算法

重建算法在压缩感知理论中有着重要的作用,经典的正交匹配追踪(OMP)重建算法在每次迭代中对已选择的原子进行正交化处理以加速算法的收敛速度,但同时增加了算法的计算复杂度。针对这一问题,提出了一种基于图形处理单元(GPU)并行计算的OMP算法,重点对算法中复杂度高的投影和矩阵求逆部分在GPU平台上进行并行设计。实验结果表明基于GPU的并行OMP算法相对于其串行算法加速比可以达到30~44倍,有效地提高了算法的计算效率,拓宽了该算法的应用范围。     

一种非组合的电磁目标快速识别算法

针对电磁目标识别算法中辐射源组合的本质是避免同一辐射源的多个可能识别结果同时参与一个目标识别模板的匹配置信度计算的问题,提出了一种非组合的快速电磁目标识别方法。依据目标平台与辐射源的搭载关系,建立辐射源识别和平台识别的两级识别体系,基于两点和三点模板匹配法对辐射源进行识别,然后使用非组合的快速模板匹配法对目标平台属性进行识别。仿真实验表明使用该方法计算目标的识别置信度简单易行,可用于实际工程中电磁目标的识别。     

一种简易的模糊匹配算法的实现

本文设计了一种用于多种搜索应用的基于字串特征和相似度的模糊匹配算法，阐述了该算法的设计原理，并用C语言给出了算法的代码。该算法可以根据用户指定的相似度来控制模糊程度，从而得到可控的模糊匹配结果。     

安全校核及计划修正系统在电网调度中的实用化研究

该系统以实用性为出发点,结合电网生产实际流程提出与EMS、数据平台一体化的系统设计框架。系统采用分布式并行计算体系的N-1计算采用灵敏度分析法和逐次微调机制的灵敏度的反向等量配对核心算法,利用动态网络拓扑技术和综合数据校验机制对基础数据进行优化校验。通过图形变化、数据化和色彩视觉化效果,从多角度、多层次、直观可视化的展示校核结果信息和计算误差比对信息。系统投入实际运行以来运行稳定,实用性强。     

A novel adaptive approach to fingerprint enhancement filter design

A novel procedure for fingerprint enhancement filter design is described. Fingerprints are best used as unique and invariant identifiers of individuals. Identification of fingerprint images is based on matching the features obtained from a query image against those stored in a database. Poor quality of fingerprint images makes serious problems in the performance of subsequent matching process. The main contribution of this work is to quantify and justify the functional relationship between image features and filter parameters. In this work, the enhancement process is adapted to the input image characteristics to improve its efficiency. Experimental results show the superiority of the proposed enhancement algorithm compared to the best fingerprint enhancement procedures reported in the literature.     

拟蒙特卡罗-高斯粒子滤波算法研究及其硬件实现

该文针对粒子滤波计算量大,难以在工程中应用的问题,用拟蒙特卡罗采样(QMC)代替蒙特卡罗采样(MC),减少了运算量。分析并给出了拟蒙特卡罗-高斯粒子滤波(QMC-GPF)算法的并行结构。在该并行结构的基础上,研究了基于FPGA的QMC-GPF的设计与实现。在实现过程中选取2作基数来产生Faure序列,将乘法运算、求模运算简化为便于在FPGA中实现的按位异或运算;采用查找表实现指数函数等复杂函数的计算,充分利用了FPGA中大量的Block RAM资源;给出了Cholesky分解矩阵各元素的并行计算结构。以红外图像弱小目标跟踪实验为例,验证了本设计的有效性和实时性。     

改进HD距离和遗传算法的图像匹配研究

针对高分辨力图像匹配点难于确定且运算量大的问题,提出一种加权Hausdorff(HD)距离和多策略并行遗传算法相结合的图像匹配算法.算法采用概率加权Hausdorff距离,减少噪声、出格点等对匹配的影响,并利用多策略并行遗传算法的并行处理能力对概率加权Hausdorff距离进行寻优,提高匹配速度.试验结果表明,该算法对...