中国航空科学基金(20080181002)
- 作品数：12 被引量：54H指数：5
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- 基于Contourlet域HMT和D-S证据融合的SAR图像分割被引量：15
- 2011年
- 针对Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,结合隐马尔科夫树(hidden Markov tree,HMT)模型和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,提出一种新的SAR图像分割算法。该算法首先将隐马尔科夫树模型推广到Contourlet域,在多尺度HMT上采用D-S证据融合理论有效地融合Contourlet系数的持续性和聚集性,最后导出融合后的最大后验多尺度分割公式。本文算法对实测SAR图像进行分割试验,试验结果表明:与小波域上的HMT-MRF(Markovrandom field,MRF)融合分割及Contourlet域上HMT和MRF分割算法相比,本文算法在抑制斑点噪声的同时,可有效地提高SAR图像的分割精度。
- 吴艳焦惊眉杨晓丽肖平李明
- 关键词：SAR图像分割CONTOURLET变换D-S证据理论
- 时间交叉模数转换器采样时间误差的补偿算法被引量：2
- 2012年
- 针对时间交叉采样模数转换器中存在的采样时间误差,提出了一种新的全数字域补偿算法.该算法根据误差产生的原理,采用可变数字分数延时器对误差进行了补偿,得到了较好的效果.与其他已有算法相比,新算法概念简单,结构易于实现,容易进行通道扩展,通道越多,资源优势越明显.另外,算法采用Farrow结构分离了误差参数,很容易和参数估计算法一起组成自适应系统.仿真结果表明,在小误差范围内,新算法使时间交叉采样数模转换器系统的信纳比提高了30dB以上.此外,该算法对输入中的加性噪声不敏感,具有比较好的适应性.
- 王亚军李明
- 基于D-S证据理论的SAR图像边缘融合检测
- 针对非下采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）和Ratio算法在SAR图像边缘检测中各自的优缺点,提出了一种基于D-S证据理论的SAR图像边缘融合检...
- 甘露张鹏刘明吴艳肖平姬红兵
- 关键词：D-S证据理论NSCT
- 文献传递
- 基于DSP与FPGA的雷达捷变频设计方法被引量：2
- 2009年
- 在实际应用中,捷变频雷达的信号处理机给频率综合器送去不同的频率码,使雷达发射机和接收机工作在相应的不同频点上,躲避无源和有源干扰。本文基于对捷变频雷达抗干扰基本原理的阐述,并结合ANALOGDEVICES公司的TigerSHARC20XS系列DSP芯片以及ALTERA公司的CycloneEP1C6XXX系列FPGA芯片,提出了伪随机捷变频和自适应捷变频的工程设计方法。最后通过功能仿真,说明了此种方法成功解决了传统方法中伪随机捷变频只能产生2n(1≤n≤32)长度频率码序列的问题,同时也验证了自适应捷变频设计的正确性,对雷达捷变频的工程设计具有一定的参考价值。
- 杜云峰李明刘义峰
- 关键词：DSPFPGA
- 基于DSP的任意长度伪随机序列产生方法被引量：4
- 2010年
- 在实际应用中,直接利用DSP产生任意长度伪随机序列的方法,可以为系统设计和测试带来便利。文中基于线性同余算法,结合Analo Gdevices公司DSP芯片TigerSHARC20XS的运算结构,设计出一种利用寻址递减长度序列,从而产生具有遍历性的任意长度伪随机序列的方法。通过对比,说明此方法成功解决了传统方法中,利用DSP的反馈位移寄存器只能产生2n(1≤n≤32)长度伪随机序列的问题,在生成序列的任意长度方面具有一定创新性,对通信传输和雷达变频抗干扰具有一定的参考价值。
- 杜云峰李明
- 关键词：伪随机数DSP
- 机载雷达基于TigerSHARC测角系统的实现被引量：1
- 2010年
- 单脉冲自动测角包括确定角误差的大小及角误差的符号,通过一种改进方法,不需要解算和信号与差信号的相角就能确定角误差符号,根据角误差大小及符号采用S曲线查表法,可以实现对角度的精确测量,从而在保证高精度情况下,节约了TS201的处理时间和存储空间。文中采用一片TS201实现某机载雷达所需要的测角系统,该设计满足实时性要求,具有精度高、自动测角、实现简单、稳健性好等优点。
- 郑琼李明
- 关键词：S曲线TS201
- 基于微多普勒分析的弹道目标识别技术研究被引量：6
- 2010年
- 目标微动产生的微多普勒特征,通常被认为是目标独有的特征,可用于确定目标的性质,实现对目标的检测、识别与分类。文中在对微动目标微多普勒分析的基础上,建立了导弹与诱饵的数学模型,采用短时傅里叶变换的方法对回波信号进行微多普勒特征提取,仿真分析了导弹与诱饵的微多普勒特征,通过研究其时频分布特点的差异成功的识别出了真假目标,从而为弹道导弹与重诱饵的识别提供了一个新的有效方法。
- 刘义峰李明杜云峰
- 关键词：目标识别弹头诱饵微多普勒微动
- 一种快速TMF的无监督SAR图像多类分割算法
- 2010年
- 三重Markov随机场(TMF)模型非常适合处理非平稳、非高斯图像的分割问题.为了降低模型和算法的复杂性,以满足对实测SAR图像处理的实时、稳健和高效的需求,文中提出了一种快速TMF的无监督SAR图像多类分割算法.该算法首先针对SAR图像的乘性斑点噪声,研究了SAR图像四叉树分解的数字特征、阈值选取及分解规则,使得在图像平滑区进行粗分解,而在图像边缘区进行细分解,将图像快速映射成一种新的基于边缘信息的pixon描述,然后再将TMF算法进行扩展,导出了基于边缘信息pixon描述的TMF新的势能函数,最后完成Bayes最大后验模型(MPM)分割.测试数据和实测SAR图像的仿真实验验证了快速TMF算法的有效性.
- 吴艳王欣肖平甘露刘春燕李明
- 关键词：四叉树分解
- 基于Contourlet域持续性和聚集性的合成孔径雷达图像融合分割算法被引量：8
- 2010年
- 针对合成孔径雷达(SAR)图像含有大量斑点噪声的特点,基于Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,并结合隐马尔科夫树(HMT)模型和隐马尔科夫场(MRF),提出了一种基于Contourlet域持续性和聚集性的SAR图像模糊融合分割算法。该算法有效捕获了Contourlet子带的持续性和聚集性,并分别用HMT和MRF来刻画,再依据模糊测度,将多尺度HMT和MRF有机融合,建立Contourlet域HMT-MRF融合模型,并导出新模型下的最大后验概率(MAP)分割公式。对实测SAR图像进行了仿真,仿真结果和分析表明:与小波域上的HMT-MRF融合分割及Contourlet域上HMT和MRF分割算法相比,该算法在抑制斑点噪声的同时,有效地提高了SAR图像的分割精度。
- 吴艳肖平王昌明李明
- 关键词：CONTOURLET变换持续性聚集性
- 一种新的时间交叉采样ADC时钟偏斜误差自适应补偿算法被引量：7
- 2011年
- 针对时间交叉采样模数变换器(time-interleaved analog-to-digital converter,TIADC)中存在的时钟偏斜误差,提出了一种新的自适应误差估计和补偿方法,该方法根据误差信号和原始输入信号频率之间关系和分布特征,设计了基于最小均方(least-mean-square,LMS)算法的估计模型。与已有算法相比,新方法实现简单,收敛速度快。同时根据时钟偏斜误差产生的原理,设计了基于数字分数延时滤波器的时钟偏斜补偿算法,该方法概念清楚,易于通道扩展,资源利用率高。通过应用Farrow结构,将误差参数独立出来,和误差估计算法组成了自适应系统。仿真结果表明,该自适应系统仅需要5 000个采样点就可以收敛,通过补偿算法,使输出的信噪失真比(signal-to-noise-and-distortion ratio,SINAD)提高了30dB以上。
- 王亚军李明
- 关键词：自适应补偿时钟偏斜
