一种在视景中基于Bezier曲线模拟物体运动的算法

提出了一种基于Bezier曲线在视景仿真中模拟物体地面运动的算法.利用参数化方程建立参数和弧长之间的关系;运用ease-in和ease-out方法控制运动速度,对每个时间t,得到物体运动的距离s(t);使用弧长-参数表求得对应的参数u,依次得到新的位置点;控制物体沿着Bezier曲线随时间做变速运动.实验结果表明,在转折点处运动平滑,没有出现抖动.     

基于四阶累积量的相干信号频率和二维到达角联合估计的新算法

该文提出了一种基于四阶累积量的相干信号频率和二维到达角联合估计的新算法-CTSS算法.CTSS算法利用双平行线阵的时空数据以及平滑技术构造了一个时空平滑矩阵,通过对其进行特征分解,并利用分解得到的特征值和特征矢量估计出空间相干信号的三维参数.在色噪声环境下,该算法能够精确地估计空间相干信号的三维参数,无需多维谱峰搜索,能实现信号三维参数的自动配对,并有效地解决了信源参数兼并问题.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

工程图矢量化中基于直线HOUGH变换的局部参数曲线矢量化方法

本文描述了一种基于直线Ｈｏｕｇｈ变换的局部参数曲线矢量经技术。在极坐标空间的构造曲线的Ｈｏｕｇｈ函数,并将函数分解为变换项和核项,提供了参数空间的自然分解,根据其图形属性消除一项参数而求解另一项参数,运用投点算法实现工程图中折线、曲线的矢量化。     

电子电路图的自动输入和识别

在这篇文章中，我们将介绍一种新型电子电路图纸自动读入系统的构成与实现。这是一个已被我们研制成功的实验系统。下面将扼要介绍其中的模式分离与图象识别技术。对于前者，我们着重介绍基于Ｆｒｅｅｍａｎ链码边缘跟踪技术的字符分离方法；而后者则包括两方面的内容：实现字符识别的人工神经网络方法与实现符号识别的决策树方法，最后给出了经识别后的输出图形。     

短码、周期长码直扩信号伪码序列盲估计

针对短码、周期长码直扩信号在不同的时延下伪码序列估计问题,提出了一种基于奇异值分解的盲解扩算法.在已知信息码元速率和伪码周期条件的前提下,算法首先把接收到的直扩信号按照一定长度进行分段构成相关矩阵并对此矩阵进行奇异值分解得出信号子空间,然后根据信号子空间和伪码序列的模糊关系,利用求解的模糊酉矩阵和特定约束条件(如m序列)去其模糊性,最终估计出伪码序列.仿真结果表明,该算法不仅解决了在不同的时延下估计伪码序列带来的问题,而且具有稳定性高、在低信噪比条件下有良好的估计性能等优点.     

天线方向性误差对DOA估计影响及其校正

天线阵元的方向性误差会导致基于特征值分解的DOA估计算法性能的下降,因此有必要对阵元方向性误差进行校正.首先建立了存在方向性误差情况下DOA估计的数学分析模型,提出利用空间平滑法和改进空间平滑法对方向性误差进行校正.仿真实验表明,方向性误差对DOA估计的影响主要表现在谱峰峰值的降低.空间平滑法和改进空间平滑法均可以有效地对方向性误差进行校正.     

改进的Freeman链码在边缘跟踪 及直线提取中的应用研究

针对传统链码用于边缘跟踪过程中易产生边缘断裂,提出一种改进的Freeman链码用于边缘跟踪及直线提取。该算法在链码跟踪过程中,记录链码起点,优先跟踪位于边缘方向上的点。对当前点,先进行基于Freeman链码八邻域内跟踪,在八邻域内没有边缘点的情况下,再进行八邻域外链码跟踪。然后对跟踪后得到的边缘链码进行分裂提取直线链码。实验结果表明,该算法不仅能有效提取直线,而且能提取曲线边缘,并且保持完好的边缘连续性,避免后续直线合并。      

基于有理四次Hermite插值和PSO的EMD包络线拟合算法

针对经典三次样条插值在EMD分解中存在undershoot现象,模态混叠问题及分段三次Hermite插值不够灵活等问题,提出一种基于有理四次Hermite插值和PSO的EMD包络线算法.该算法利用有理四次Hermite中的形状参数调整曲线形状,并采用粒子群优化算法从曲线簇中找到最优平滑包络线.通过仿真信号实验和非平稳信号实验,表明该方法能够有效克服传统方法带来的undershoot问题,改善模态混叠效应,同时分解后的IMF分量正交性和能量保存度指标亦均优于经典CSI方法和PCHI方法.     

基于SVD的LC_CDMA通信系统信道估计研究

在LC-CDMA通信系统中，由于在多径衰落信道下使用了时变扩频码，使得信道估计非常困难，而对接收机的设计往往需要信道的先验知识。本文建立了长码条件下的CDMA通信系统模型和多径频率选择性衰落信道的FIR滤波器模型，利用子空间分解的方法，推导了长码条件下CDMA通信系统的信道估计算法，并仿真分析算法的性能。     

线性电磁矢量阵列的空时极化平滑算法及相干源多参数估计

该文提出了一种基于线性电磁矢量阵列的空时极化平滑算法(STPSA),解决了相干信源的频率,2维波达方向和极化参数的联合估计问题。该算法通过对不同子阵和矢量传感器不同传感单元的测量数据及其相应延迟数据进行平滑,实现解相干预处理并抑制噪声干扰,然后利用传播算子方法得到相应的参数估计。与目前的算法相比,该文提出的算法能够同时实现相干信源的多个参数联合估计;无需通过奇异值或特征值分解提取信号/噪声子空间,也无须进行参数搜索,有较低的运算量;另外,算法能够通过增加相邻阵元的间隔来扩展阵列的有效孔径,改善估计性能,且无须进行参数去模糊处理。仿真结果验证了算法的有效性。     

一种地形条件下电波传播入射余角估计算法

入射余角是利用抛物方程模型研究地形条件下电波传播问题的重要参数,但该参数估计具有单次快拍、信号相干和实时性要求高的特点,传统的估计算法难以同时满足上述要求.针对上述问题,提出了基于单次快拍的空间平滑旋转不变性的信号参数估计(Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, ESPRIT)算法.直接采用单次数据的前后向空间平滑子阵构造centro-Hermitian伪协方差矩阵以实现信号解相干,应用酉变换将复数域的奇异值分解转换为实数域求解,利用ESPRIT算法代替多重信号分类算法估计入射余角.仿真结果表明:该算法能够实现电波传播入射余角的快速估计,准确反映地形起伏对入射余角的影响,与现有算法相比提高了实时性和估计精度.     

提高弹道导弹落点预报精度的动弧平滑平均法

从多项式拟合出发,提出一种将中点平滑与滑动弧段相结合的动弧平滑平均算法,旨在提高弹道导弹轨道测定与落点预报的精度,该方法利用长测量数据段抑制随机误差的同时通过短弧段滑动减小了拟合误差.文中作了误差分析,证明动弧平滑平均法能够提高弹道导弹轨道测定与落点预报的精度,并给出算法的具体流程及弹道轨道根数的计算方法.     

基于累积量的空间特征估计算法及其在智能天线中的应用

在智能天线系统中,波达方向(DOA)估计是实现空分多址的关键问题之一.本文提出了一种基于累积量的多用户空间特征估计算法,并将该算法用于智能天线中的多用户相干源DOA估计.该算法利用累积量构造了空间特征矩阵,通过对空间特征矩阵的特征分解得到各用户信号的空间特征估计,并基于空间特征估计,利用前后平滑空间特征协方差矩阵估计共信道多用户信号的DOA.仿真实验验证了算法的有效性.     

色噪声背景下相干信源的MIMO 雷达超分辨测向算法

针对多输入多输出(MIMO)雷达在色噪声背景下对相干信源的超分辨测向问题,提出了一种改进的空间差分平滑(ISDS)算法,并且在ISDS算法的基础上,又提出了一种基于传播算子的快速算法,即PM-ISDS 算法。理论分析及仿真实验均表明所提的基于传播算子的PM-ISDS算法具有很强的色噪声抑制能力,估计性能优于常规的空间平滑算法,分两步处理的方法可以重复利用雷达的接收数据,具有较好的阵元节省和信源过载能力,并且在求解过程中不必进行特征值分解,运算量较小。     

冲击噪声背景下相干信源DOA估计方法研究

研究了冲击噪声环境下相干信源波达方向(DOA)估计问题.在对称α稳定分布冲击噪声假设下,基于共变和分数低阶矩的MUSIC(即ROC-MUSIC和FLOM-MUSIC)方法不能用于相干信源DOA估计.本文首次将空间平滑思想应用于共变系数矩阵和分数低阶矩矩阵中,定义了新的前后向平滑共变系数矩阵和前后向平滑分数低阶矩矩阵,提出了两种新的适用于冲击噪声环境的相干信源DOA估计方法:基于前后向平滑共变系数矩阵的空间平滑(ROC-SS)算法和基于前后向平滑分数低阶矩矩阵的空间平滑(FLOM-SS)算法.理论分析表明,可以通过前后向平滑共变系数矩阵和前后向平滑分数低阶矩矩阵的特征分解来估计噪声子空间,从而实现对相干信源的DOA估计.论文还对提出的ROC-SS算法和FLOM-SS算法进行了性能对比分析.计算机仿真结果证明了ROC-SS算法和FLOM-SS算法的有效性和正确性.     

适于参数识别的多信道QRD自适应格型算法

本文基于格型滤波器的阶递归特性和Ｇｉｖｅｎｓ旋转算法的优越数值性能，推导了两种多信道递归最小二乘格型算法。第一种算法的推导是直接基于对输入数据矩阵进行正交－三角分解，并利用Ｇｉｖｅｎｓ旋转方法来计算其正交－三角分解。首称对输入数据矩阵进行预旋转，然后重复利用单信道Ｇｉｖｅｎｓ格型算法，便可得到第二种算法。两种算法都具有优越的数值性能，尤其是对有限字长的稳健性。待估计的滤波器参数矢量可根据算法的内部     

基于链码分布特征及相关性的轮廓描述与检索

在分析Freeman链码进行边缘描述的基础上,提出采用链码熵来描述链码的统计特征、采用链码空间分布熵来描述链码的空间分布特征、采用链码相关熵来描述链码间的相关性特征,并结合这三种特征进行图像检索.由于该方法在进行图像检索时既考虑了链码的统计特征又包含了其空间分布特征及相关性特征,同时上述三种描述子又具有尺度、旋转、平移不变性及链码起点无关性,因此取得了比传统方法更好的检索效果,试验结果也证明了该算法的有效性.     

基于链码分布特征及相关性的轮廓描述与检索

在分析Freeman链码进行边缘描述的基础上,提出采用链码熵来描述链码的统计特征、采用链码空间分布熵来描述链码的空间分布特征、采用链码相关熵来描述链码间的相关性特征,并结合这三种特征进行图像检索。由于该方法在进行图像检索时既考虑了链码的统计特征又包含了其空间分布特征及相关性特征,同时上述三种描述子又具有尺度、旋转、平移不变性及链码起点无关性,因此取得了比传统方法更好的检索效果,试验结果也证明了该算法的有效性。     

基于链码匹配的断层间复杂轮廓线的三角片曲面重构

基于断层间轮廓线进行曲面重构是科学计算可视化的一个重要内容。本文利用链码理论对已获取的层间轮廓线进行编码,将二维的轮廓曲线转化为包含轮廓形状信息的一维链码;采用链码匹配技术完成相邻层轮廓特征点的匹配,将复杂轮廓线分割为若干简单的曲线段,最后,重构的曲面由这些分片构造的三角片曲面拼接而成。我们首先对模式识别中链码的串匹配算法作一个简要介绍,并详细分析讨论了其中的关键难点:编码,代价函数,链间距离,使其能够适用于我们的工作。实验表明该算法能够找出复杂轮廓线上恰当的对应特征点,从而构造出较真实的曲面。     

基于最大范数准则与矩阵特征分解的PN码估计方法

针对直扩信号伪随机序列(PN码)的估计问题,在基于协方差矩阵特征分解算法的基础上,利用最大范数准则加以改进,提出了基于最大范数准则与矩阵特征分解的伪码序列估计方法,并对其进行了理论分析和实验仿真.仿真结果表明,该算法能适用于低信噪比情况,并且与直接特征分解方法相比,估计性能更好.