红外焦平面阵列非均匀性校正的改进神经网络算法

非均匀性校正是红外焦平面阵列应用中的关键技术之一。神经网络算法是比较传统的非均匀性校正算法,由于该算法采用像元四邻域的平均值作为此像元的真值,所以这种估计方法具有较大的误差。在传统的神经网络算法基础上对焦平面阵列像元响应的真值估计进行了改进:基于图像匹配算法,采用了相邻多帧图像中不同像元对同一场景点的响应的均值作为真值,因而具有更高的准确性。对比仿真试验的结果表明,该改进算法比传统的神经网络算法具有更好的效果,在有效去除各种非均匀性的同时,保持了图像细节,改善了图像的视觉效果。     

非均匀采样光电编码器莫尔条纹信号分析方法

为实现高精度光电编码器非匀速转动时动态细分误差的检测,提出了一种基于非均匀采样的莫尔条纹光电信号分析方法.首先,利用曲线拟合的最小二乘法将采集到的编码器非均匀信号数据重构出真实的信号波形.然后,根据离散傅里叶变换算法分析重构信号,同时推导出信号的频率、幅值和相位的计算表达式,运用软件仿真评估算法可行性.最后,采用该方法对某21位绝对式光电轴角编码器精码信号进行分析,根据信号参数与细分误差的关系获得动态细分误差,其细分极值误差为+2.41"和-3.08".实验结果表明,该方法利用信号重构和傅里叶变换算法得到信号参数,真实的反应了莫尔条纹信号质量,在编码器非匀速转动时,可有效地测量动态细分误差,为实际工作现场编码器精度误差的实时检测奠定了基础.     

红外焦平面阵列的非均匀性研究

红外焦平面阵列的非均匀性校正是凝视型红外成像系统中必不可少的一部分。文中从光电成像原理角度出发,深层分析了非均匀性的产生机理;针对传统神经网络校正算法存在的缺陷,从理想期望输出、误差函数和迭代步长三个方面进行了改进;并通过实验仿真对改进算法进行了验证,结果表明改进算法的校正效果较传统算法有明显的提高。     

一种基于定标的红外图像非均匀性分区域校正算法

红外探测器的非均匀性问题直接影响红外成像质量和测量精度。地基红外辐射测量系统对远距离飞行目标进行成像时往往不能占满全靶面区域。为提高图像质量,提出了一种基于定标的非均匀性分区域校正算法。以靶面大小为640×512的制冷型中波红外探测器为实验对象,基于黑体定标的两点校正法,采用全靶面校正算法及本文算法进行了验证。结果表明,当成像区域小于全靶面的1/3时,分区域非均匀性校正后非均匀性误差低于0.002%。与全靶面非均匀性校正算法相比,此校正算法使非均匀度进一步降低了30%至75%不等,非均匀性误差的下降率大于30%。采用本文算法后,各区域的非均匀度进一步下降,校正目视效果进一步提高。因此该校正方法具有一定的工程应用价值。     

平稳随机过程非均匀采样信号的数字谱研究

目前的随机信号分析多是基于作等时间间隔采样以描述信号特征,而实际应用中往往不能避免采样的非均匀性;传统的谱分析方法必然产生原理误差。本文引入平稳随机点过程的知识,建立了广义平稳随机信号的非均匀采样序列模型,推导了其数字频谱的一般公式,分析了具有典型分布函数的随机采样情况。     

一种红外导引头成像自适应非均匀性校正方法

在红外成像制导应用中,为满足长周期免拆卸贮存的应用需求,红外导引头非均匀性的研究越来越多的集中于采用自适应的校正方法来代替传统的参考源的非均匀性校正方法。针对传统基于神经网络的自适应非均匀性校正算法容易造成"鬼影"的问题,提出了一种改进的红外导引头成像自适应非均匀性校正算法。该方法在传统神经网络非均匀性校正的基础上,进行了4点实用化的改进:首先,通过对图像运动判断,避免场景静止时的过学习;其次,采用自适应学习率,避免细节丰富区域的过学习;然后,利用双边滤波求期望目标的评估,减少细节的损失;最后,通过判断误差函数的波动量来决定是否对偏置进行更新。实验结果表明,该方法在校正精度、收敛速度和稳定性方面均优于传统的神经网络校正算法。     

时空域自适应滤波非均匀性校正算法

由于红外焦平面探测器受到制造工艺等限制,图像不可避免地会存在非均匀性。传统神经网络算法会留下“鬼影”的问题,本文改进传统神经网络算法,利用引导滤波图像作为期望模板,防止图像的边缘被滤波器平滑。当场景运动时,通过时域迭代的策略来不断进行非均匀性校正参数的更新。为了抑制算法中常见的鬼影现象,设计了基于空域局部方差和时域场景变化率相结合的自适应学习率,利用前后的校正参数自适应调整阈值。实验仿真表明,本文所提的算法相比于传统算法均方根误差下降45.45%左右,可以在校正图像非均匀性的同时很好地抑制“鬼影”现象。     

一种改进的多通道重建算法在DPCA-SAR中的应用

多通道重建算法常被用于解决离散相位中心天线(DPCA)SAR的方位向非均匀采样问题。然而,当非均匀采样程度非常严重时,传统算法会严重放大天线旁瓣造成的模糊信号及系统噪声功率。提出一种改进的多通道重建算法,该方法通过减少处理频带的个数,将传统多通道重建算法中的适定方程转化为欠定方程,再利用线性约束最小功率法则(LCMP)来最小化模糊信号和噪声功率。试验结果表明,当系统非均匀程度非常严重时,改进后的多通道重建算法能显著提高DPCA-SAR的图像质量。     

一种基于鱼眼镜头的非均匀性校正方法

为了提高凝视型红外鱼眼侦测系统的成像质量,针对实际应用中的问题,分析了鱼眼镜头对系统非均匀性的影响.对传统的两点校正算法进行了改进,提出了基于鱼眼镜头的两点校正算法,并对校正算法的成像质量进行了讨论.通过计算,校正前的非均匀性大小为0.72,校正后的非均匀性大小为0.027,系统的成像均匀性提到了提高.在非均匀性校正方面与传统的两点校正法进行了比较.结果表明,该方法具有校正精度高、成像效果好等优点.     

基于场景的SPRITE热像仪的非均匀性数字校正

非均匀性校正是热成像信号预处理技术的重要内容。本文针对ＳＰＲＩＴＥ热成像系统的成像特点,提出了一种基于场景统计特性的非均匀性数字校正算法,并给出了实现方法和仿真结果。     

一种改进的高动态QPSK信号解调算法

正交相移键控(QPSK)调制解调方式广泛应用于深空通信、数字卫星通信等高速系统中,高动态QPSK信号具有较大的多普勒载波频偏,针对现有的解调算法对QPSK信号频偏估计范围小、精度较低等问题,提出了一种改进的高动态QPSK信号解调算法。该算法利用基于Zoom-FFT的Quinn频率估计算法对载波频偏进行估计,将频偏估计分为粗估计和精估计两个过程,对估计所得频偏进行补偿后利用Costas环完成载波同步。在MATLAB中对算法进行了仿真,仿真结果表明,该算法能够实现对高动态大频偏QPSK信号的有效捕获,与传统的解调方式相比,该算法对载波频偏的估计范围更大,且具有更高的频偏估计精度和更好的误码性能。     

基于中值滤波的红外焦平面阵列非均匀性神经网络校正

统的神经网络校正算法存在收敛速度慢和校正精度低的缺点。当背景噪声较大时,它更难以获得令人满意的校正效果。 针对其不足之处, 提出一种基于中值滤波的红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性神经网络校正算法。该算法首先利用中值滤波对强噪声进行预处理,在此基础上 采用改进的神经网络校正算法对IRFPA非均匀性进行自适应校正。实验结果表明,该算法与传统的神经网络方法相比具有收敛速度快和校正精 度高等特点,并且使图像的峰值信噪比至少提高了10dB。     

基于局部梯度的神经网络非均匀性校正算法

为了解决传统神经网络算法在用于红外焦平面阵列(Infrared Focal Plane Array,IRFPA)非均匀性校正(Non-Uniformity Correction,NUC)时所面临的边缘模糊、收敛速度慢等问题,通过引入图像局部梯度特性对该算法进行了改进。通过用局部梯度相似度信息构造权值函数来对区域进行加权滤波,可以保留图像边缘信息。在迭代运算中,将梯度幅值加权的自适应参数规整因子加入了误差损失函数,并引入梯度幅值相关的自适应步长用以代替传统的固定步长,从而进一步提升了算法的校正效果和收敛速度。然后对算法的性能曲线和校正结果进行了分析。结果表明,与传统算法相比,改进的神经网络校正算法取得了更好的校正效果,其校正误差稳定低于前者,实现了有效抑制边缘模糊和提升收敛速度的目标。     

基于多通道的跳频信号欠采样频率估计

为实现跳频信号频率跟踪估计,本文提出一种基于多通道的跳频信号欠采样频率估计方法。基于快速傅里叶变换（FFT）,提出了一种3谱线方程的频率校正算法,提高了基于中国余数定理的频率估计方法对短序列信号的频率估计精度,与现有的两种基于离散傅里叶变换（DFT）的频率校正算法相比,序列补零数量灵活。给出了一种频率估计检错机制,可以提高算法可靠性。仿真结果表明,本文所提频率估计算法的精度优于现有算法,增加序列补零数量可进一步提高算法的估计精度和信噪比阈值,降低误差平台;检错机制在-23 dB至8 dB信噪比范围内的准确率高于95.5%。      

改进的单幅红外图像局部自适应非均匀校正

为了实现对单幅红外图像的非均匀性校正并且对局部细节的校正效果进行优化,提出了一种局部自适应的非均匀校正算法。算法利用红外焦平面阵列的固定图像噪声呈单方向分布的特性,采用基于高斯权重思想的中值直方图非均匀算法实现红外图像的单参数校正;然后将图像分块,使图像的各局部都能够自适应地选择各自最合适的校正参数,达到优化细节的校正效果。实验结果及分析表明:与单参数中值直方图非均匀校正算法相比,提出的算法在均方根误差、峰值信噪比、图像平滑性等方面都得到了进一步的改善,并且保留了更多的图像细节,为非均匀校正提供了一种方法。     

一种超宽带线性调频信号源的设计

超宽带雷达因其距离分辨率高、抗干扰能力强、目标检测和识别能力高等优点,受到世界各国的重视。通常采用倍频器来产生超宽带信号,然而,倍频环节中存在一些影响信号质量的非理想特性。针对该问题,提出利用频谱拼接技术来产生超宽带雷达信号。采样频率越大则输出信号幅度包络失真越小。频谱拼接时间误差小于100 ns时,其主瓣比理想情况增大5%。通过频谱拼接技术能够有效解决幅度失真、高采样频率需要和拼接时间误差等问题。设计了两个直接数字频率合成器同步电路,确保两路正交基带信号同步。频谱拼接技术还能灵活控制信号带宽大小,产生较理想的超宽带线性调频信号。     

基于数字锁相相关计算结构的优化算法

为了兼顾数字锁相检测的速度和精度,提高信号检测系统的综合性能,该文提出了一种基于数字锁相相关计算结构的高速算法并结合过采样对算法性能优化。该方法在过采样的基础上将采样频率还原为4倍于原信号的频率,快速数字锁相算法对下抽样后q个周期的4q个采样点进行加减法运算即可实现,与传统数字锁相算法相比几乎消除了所有的乘法运算,大幅度地提高了数字锁相算法实现的速度。同时引入修正因子改善了由于降采样所带来的误差。实验结果表明,该方法既有过采样和锁相检测的高精度,能够检测到较低信噪比的信号,又具备较高的速度,使得该算法对微弱信号的实时检测在普通微处理器上的实现成为可能。     

A 13-bit resolution ROM-less direct digital frequency synthesizer based on a trigonometric quadruple angle formula

A ROM-less direct digital frequency synthesizer employing trigonometric quadruple angle formula is present in this paper. The worse case spectral purity is better than -130 dBc. The amplitude resolution is up to 13 bits, while the phase resolution is 12 bits. Neither any scaling table nor error correction tables are required. The maximum error is mathematically analyzed. The word length of each multiplier is carefully selected in the digital implementation such that the error range is circumscribed and the resolution is preserved.     

An improved LMS algorithm for mode demultiplexing in frequency domain

In order to solve the problem that the traditional frequency domain least mean square(FD-LMS) algorithm will lose efficacy with the increase of differential mode group delay(DMGD) when the algorithm is used for demultiplexing of the 6×6 mode division multiplexing(MDM) system, an improved FD-LMS demultiplexing algorithm is proposed. By improving the error signal calculation method, the convergence performance of the output signal of the equalization filter is improved, and the steady-state error of the algorithm is reduced. Besides, the equalization performance of the traditional FD-LMS algorithm is compared with the improved FD-LMS algorithm. Simulation results show that the improved FD-LMS algorithm has great advantage over the traditional FD-LMS algorithm in demultiplexing performance on the premise that the computation complexity does not significantly increase. The optical signal to noise ratio(OSNR) penalty of the improved FD-LMS algorithm is 2.6 dB lower than that of traditional FD-LMS algorithm at a transmission distance of 80 km with DMGD is 50 ps/km.