基于矩阵束方法的ESPRIT算法改进

主要研究了一种ESPRIT的改进算法,该算法利用奇异值分解实现多维角度估计参数配对.由于在一定条件下会出现角度估计模糊的现象,在此基础上采用一种矩阵束的方法作进一步的改进,构造的对角阵中每个不同元素对应于不同信号源的方位角和仰角,并且互不相同.这样特征分解得到的可逆阵唯一,因而特征对角阵中的元素必唯一.从特征对角阵中取的元素实部和其对应的负虚部可求得信号源的二维方向角,克服了二维DOA估计中的角度模糊问题.通过算法仿真证实提出的改进算法的有效性.     

基于矩阵束方法的ESPRIT算法改进

主要研究了一种ESPRIT的改进算法,该算法利用奇异值分解实现多维角度估计参数配对.由于在一定条件下会出现角度估计模糊的现象,在此基础上采用一种矩阵束的方法作进一步的改进,构造的对角阵中每个不同元素对应于不同信号源的方位角和仰角,并且互不相同.这样特征分解得到的可逆阵唯一,因而特征对角阵中的元素必唯一.从特征对角阵中取的元素实部和其对应的负虚部可求得信号源的二维方向角,克服了二维DOA估计中的角度模糊问题.通过算法仿真证实提出的改进算法的有效性.     

基于秩亏损的近场源定位快速算法

为避免近场源参数估计中的搜索计算,提出了一种改进的Root-MUSIC算法.该算法把阵列分成两个对称的子阵,并利用两个子阵信号子空间的广义旋转关系得到信号源角度的估计,然后利用估计出的角度和GESPRIT方法给出距离的估计.该方法在低信噪比下性能优越,能完成参数的自动匹配,且无需谱峰搜索计算复杂度低.仿真结果表明了此算法的有效性.     

一种基于交叉熵的黑白棋盘角点检测算法

分析了现有黑白棋盘角点检测算法存在的不足,将交叉熵思想引入角点检测中。该算法首先将角点周围像素划分为4个象限,通过相邻象限间的像素灰度差实现角点初选;其次,给出对角象限灰度交叉熵定义,根据局部交叉熵最小原理实现角点筛选;第3,针对备选角点局部重叠的问题,采用梯度幅值非极大值抑制方法实现像素级角点定位;最后采用Frostner算子实现角点的亚像素坐标解算。实验结果显示该算法检测结果优于经典Harris算子以及SV算子,获取的角点亚像素坐标精度与Matlab相机标定工具箱相当,同时易于实现在线标定。     

计算三对角矩阵条件数的新算法

本文通过数值计算例子说明了Ｈｉｇｈａｍ提出的部分算法的数值稳定性是值得探讨的，并了三对角矩阵条件数的计算。基于矩阵的三角分解提出两个计算对角占优型三对角矩阵条件数‖Ａ‖∞的新方法，理论结果和实例计算表明该算法是数值稳定的，最后给出了一个计算一般三角矩阵条件数的方法和数值实例。     

一种基于直线拟合的自适应角点检测算法

角点是图形图像的重要特征,对图形图像的理解和分析具有重要作用.角点检测的关键是对局部支撑域和曲率的估算.为此,提出一种基于直线拟合的自适应角点检测算法,设计了滑动窗口自适应调整策略,并用于边界点局部支撑域的选择.克服了以往局部支撑域事先固定不变的缺陷,且在滑动窗口的基础上提出基于特征向量夹角的曲率计算方法,克服了图像边缘噪声的干扰.针对改进的Harris角点检测算法和n链码角点检测算法进行比较,实验证明所提出的算法能对角点进行精确定位,抗噪能力强.     

基于L阵的低计算复杂度二维波达方向估计

针对L阵的二维波达方向估计问题,提出了一种低计算复杂度、高精度的二维波达方向估计算法.首先利用L阵子阵互相关矩阵和均匀线阵导向矢量的共轭交换性质扩展阵列孔径,并构造新的阵列接收数据;然后利用旋转不变子空间算法得到二维角度估计;最后将子阵互相关矩阵对角元素Toeplitz化,在不损失阵列孔径的情况下重构出类阵列自相关矩阵,利用Nystöm方法得到信号子空间估计,进而通过少量角度搜索得到正确的二维角度配对.该算法无须大量角度搜索,具有角度估计精度高、运算量小、所需快拍数少的优点.理论分析和仿真实验结果证明了算法的正确性和有效性.     

Hermite函数展开的宽带DOA估计

针对一般的宽带DOA估计算法需要进行角度预估问题,提出了一种基于Hermite函数展开的宽带DOA估计方法.给出了算法的理论推导过程,并且通过对比仿真试验,验证了该算法能够有效地实现角频分离,避免了角度预估计问题.由于Hermite函数良好的收敛特性和能量集中的优点,与基于Bessel函数或Legendre函数展开的宽带算法相比,具有减小运算复杂度和提高估计精度的优点.     

稳健的对角加载广义内积算法

针对空时自适应处理(STAP)在非均匀条件下的协方差矩阵估计问题,提出了对角加载广义内积(DL-GIP)算法．将对角加载用于改善广义内积(GIP)检测算法的检测性能．对于DL-GIP算法的关键是选择加载电平,给出了具体的选择方法．从理论上详细分析了对角加载对GIP性能的影响,即合理的对角加载可以提高检测概率和输出信噪比．最后的仿真分析验证了理论分析的正确性,即DL-GIP具有较高的检测概率和稳健的多个离群点检测能力,而且检测性能优于其他(广义内积和投影设计)非均匀检测(NHD)方法．     

一种新的低空目标角度估计方法

针对低空、超低空目标波达角度估计受多径畸变影响的问题,提出一种基于三子阵天线无特征分解的低空波达角度估计算法。该算法首先通过空间平滑构建三子阵天线,以降低信号矩阵的维度;然后利用低空环境下三子阵天线回波信号的形式,构造接收信号的正交矢量;最后通过角度谱函数完成多径情形下目标仰角的估计。算法直接利用回波信号协方差矩阵进行角度估计,省去了信号去相关、信源估计的繁琐过程,避免了通过特征分解划分信号子空间、噪声子空间等问题。通过数值仿真分析给出波达角度估计性能,证实了在低信噪比时该算法估计精度优于传统的测角算法。     

基于关键角点引导约束的广义Hough变换两层目标定位算法

广义Hough变换对非解析轮廓的定位与检测需要考虑平移、旋转、尺度问题,所以需要对四维参数空间进行搜索,计算量大且同时保证速度和精度存在困难。为解决该问题,本文在定位与验证两级框架下提出由关键特征点引导约束的广义Hough变换两层目标定位快速算法。粗定位过程首先利用模板图像的特征点——角点建立R表,将待检测图像中的角点依据局部R表对平移、缩放系数和旋转角度进行全局搜索,得到其参考点位置以及和的参数值;在验证过程中,建立模板图像边缘像素的全局R表,在约束的参数范围内依据全局R表进行验证,求出精确检测结果。实验表明,本文算法也适用于局部遮挡,局部变形等情况,同时运算时间、存储消耗大大减少,检测稳定性高,具有一定应用意义。     

Experimental investigation on friction and squeezing of roof structure key blocks corner upon long-wall face

The coefficients of friction and squeezing of the key blocks comer in the roof structure of underground coalface are key factors to roof structure stability quantitative analysis. In this paper, through the special test of three-type corner friction and squeez- ing of real rock specimens, and physical simulation test on the roof key blocks of roof structure as well as the finite element calcula- tion of the corner stress distribution and failure mechanism, the characteristics of friction and squeezing of the roof key blocks comer are revealed. It is found that the friction angle of the roof key blocks corner is the residual friction angle, and the frictional angle of the roof key blocks is 22-32° (average 27°), so the friction coefficient is determined as 0.5. It also found the squeezing strength is less than the uniaxial strength, and the squeezing coefficient of the roof blocks corner is determined as 0.4. Based on the results, the ground control theory can be updated from qualitative analysis to quantitative analysis.     

基于融合图像特征的角点提取方法

基于图像边缘的角点提取往往对噪音敏感,提取精度较高但运算量大,而基于图像灰度的角点提取易于实现但提取效果不佳.因此提出一种融合图像边缘特征和图像灰度特征的角点检测方法.首先在一较低尺度用Canny算法求出所有边缘点,然后求出每一边缘点的曲率值并求出初始角点集,利用Harris算法通过实验在一较优尺度下对初始角点进行筛选并确定最终的角点集合.所提方法融合图像角点提取的两大特征,可以有效改进在单一特征提取下的不足.通过对比实验,该算法明显地提高了图像角点检测性能.     

一种基于八邻域链码的掌纹图像定位方法

准确地检测出手掌轮廓线的角点是对在线掌纹图像进行精确定位的关键.目前已有的角点检测算法不能自动地提取出定位有用的角点.通过分析手掌轮廓线的8-邻域链码在角点附近的变化规律,提出了一种快速而有效的掌纹图像的轮廓特征点检测方法.首先,采用LOG边缘算子检测出二值掌纹的图像的边缘并用轮廓跟踪方法获得掌轮廓线的8-邻域链码;其次,根据手掌轮廓的8-邻域链在特征点附近的变化规律精确地检测出手掌轮廓特征点;最后,根据检测出的特征点建立参考坐标系,对掌纹图像进行定位.实验结果表明该方法是快速而有效的.     

一种适用于图像测量的角点检测算法

根据角点一定是边缘点且是2条边缘或多条边缘交点的几何特征,提出了一种基于亚像素边缘拟合的角点提取算法.首先,获得形成角点的边缘所处的图像区域,在该区域中利用亚像素边缘检测算法求得边缘的方程,然后利用相邻2条直线方程分别求交点,最终取均值求出角点的亚像素坐标.通过与Bouguet算法比较,发现在视觉比较、投影误差相近的情况下,本文角点检测算法获得的尺寸测量值的平均绝对误差要小于Bouguet算法,证明本算法更适用于高精度的图像测量。     

规范型非线性电阻性网络分析的研究

本文研究了规范型非线性电阻性网络的分析法,并在文献[1]的基础上,给出了选取初值理论和解决“角点”问题的新算法。选取初值理论克服了规范型分析法盲目选取初值的缺点,减少了计算量和迭代中遇到“角点”的机会;解决“角点”问题的新算法避免了规范型Katzenelson算法可能出现“组合爆炸”的问题。本文的理论和算法对非线性电阻性网络的计算机辅助分析与设计有一定的实用价值。     

缺少控制点的无人机遥感影像几何畸变校正算法

针对无人机遥感影像存在多种几何畸变,设计了缺少地面控制点的无人机遥感影像几何校正算法。在改进角点匹配算法的基础上,提出以分块的方式提取图像中心区域角点作为基准控制点对另一幅图像进行几何校正的算法。该算法先以两个图像A和B中心点连线的中垂线划分重叠区域为K1和K2两块,取图像A上靠近中心点的重叠区域块K1A为基准,选取K1A内有效角点为基准控制点,以图像B上对应的角点为待校正控制点;然后求出基准控制点和待校正控制点间的多项式对应关系式,校正重叠区域块K1B上的每个像素,以类似的方法校正另一块重叠区域K2。实验结果表明,通过算法校正后的无人机遥感影像,几何畸变残差明显减小。     

多目立体视觉三维重建系统的设计

针对工业产品质量检测过程中产品三维表面的重建问题,提出一种基于多目立体视觉三维重建方法.设计了一套由八个直线分布的工业相机构成的三维重建系统方案.首先通过图像采集模块,在八个不同方向对目标物体进行图像采集.其次对采集到的图像进行预处理,其中包括图像背景抑制和目标物体分割.然后通过相机标定模块,对八个相机进行标定,获得它们的内外参数,并结合Harris角点检测及高斯差分检测算法对预处理后的图像实现特征点提取.在此结果上,再利用三角形法对提取到的特征点进行匹配和校正.最后采用泊松表面重建方法准确地获取和优化角点,并找到角点特征的匹配点,从而对物体进行三维表面的精确重建.实验结果表明,设计的系统能够重建出静止物体的局部三维表面,重建结果中的物体表面完整,结构清晰,表面上的字符重建完整,能够很好地进行识别.     

一种图像形态学的角点检测改进算法

提出了利用数学形态学对原有跟踪目标图像进行角点检测的改进算法.针对原有算法中检测效果往往受结构元素尺寸大小影响较大,提出了一种利用多尺寸大小的结构元素对目标进行角点检测,将检测结果进行融合的方法.实验结果表明该算法能够准确的找到图像的角点,对噪声起到了有效的抑制.     

视频消旋系统中改进的Harris角点提取算法研究

针对传统Harris角点检测方法重合度低,不能满足视频消旋系统需求这一问题,本文提出了一种改进的Harris角点提取方法。首先将原来的梯度算子改为Prewitt差分模板,增强了Harris角点算子的旋转不变性,提高了Harris角点提取算法的重合度。同时改变传统Harris角点提取方法中的滤波窗口,减少了特征点提取的计算量。实验结果表明：该方法将传统Harris角点提取方法的吻合度提高了11%左右,提取到的图像角点不仅精确度高,且伪角点少。运算时间降为原来的30%左右,能够更好地选取特征区域,从而满足视频电子消旋算法对旋转不变性和实时性的需求。