频控阵-多输入多输出(Frequency Diverse Array-Multiple Input Multiple Output,FDA-MIMO)雷达是一种新体制雷达,其发射频率分集特性带来了额外的距离维信息,然而采样误差同样带来了导向矢量失配的问题,不仅如此,角度误差的存在也会进...频控阵-多输入多输出(Frequency Diverse Array-Multiple Input Multiple Output,FDA-MIMO)雷达是一种新体制雷达,其发射频率分集特性带来了额外的距离维信息,然而采样误差同样带来了导向矢量失配的问题,不仅如此,角度误差的存在也会进一步加重导向矢量的失配,极大地影响检测器的检测性能。此外,目标速度过快也会对FDA-MIMO雷达的目标检测性能产生影响。速度带来的影响具体表现在两个方面:一方面会导致目标的距离走动,从而导致不同慢时间的回波包络不能对齐,无法相干积累;二是频率增量引起的多普勒扩展,使得不同发射通道的多普勒频率不一样,这会进一步影响检测性能。针对上述问题,本文针对运动目标情况下的目标检测问题进行研究,为了解决目标运动带来的距离徙动和多普勒扩展效应,引入Keystone变换进行校正。此外,为了提升阵列失配条件下的目标检测性能,本文引入子空间模型,提出了距离角度失配情况下的子空间构建方法,并基于广义似然比检验(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)准则推导了FDA-MIMO雷达在距离和角度失配条件下的自适应检测器。仿真结果表明:在高斯白噪声背景下,所提算法可以校正运动目标在速度较快情况下导致的距离徙动和多普勒扩展效应,且在阵列距离和角度失配条件下的检测性能优于传统的GLRT检测器。此外本文所提Keystone-空域处理检测器与Keystone-全空时处理检测器的性能接近,且计算复杂度更低。展开更多
对2幅不同角度、不同光照条件或不同相机采集到的图像进行配准,是一项十分具有挑战性的研究。针对参考图像和待配准图像对之间存在的仿射变换问题,提出了一种灵活通用的、基于SIFT特征和角度相对距离的图像配准算法。算法充分利用了图...对2幅不同角度、不同光照条件或不同相机采集到的图像进行配准,是一项十分具有挑战性的研究。针对参考图像和待配准图像对之间存在的仿射变换问题,提出了一种灵活通用的、基于SIFT特征和角度相对距离的图像配准算法。算法充分利用了图像正确匹配特征点对之间存在的角度关系,实现了特征点之间的精确匹配。将所提算法同LLT(locally linear transforming)算法及RANSAC算法进行了对比实验,结果表明,新算法有较高的有效性和鲁棒性。而且新算法不仅适用于普通图像,在近红外与可见光图像以及遥感图像中均充分体现了良好的鲁棒性和适用性,在匹配特征点数目较少时,也具有良好的鲁棒性。展开更多
综合了基于距离和基于角度的两种路由方案的优势,提出一种新的基于距离和角度的路由方案DDR(Distance and Di-rection based Routing),将它作为选取下一跳的评判标准。仿真结果表明,DDR能够在能耗和延时之间达到有效的折中,其综合能耗...综合了基于距离和基于角度的两种路由方案的优势,提出一种新的基于距离和角度的路由方案DDR(Distance and Di-rection based Routing),将它作为选取下一跳的评判标准。仿真结果表明,DDR能够在能耗和延时之间达到有效的折中,其综合能耗和延时性能要优于单一的基于距离和基于角度的路由方案。展开更多
为了使多目标进化算法在收敛性和分布性之间保持平衡,该文提出一种基于角度惩罚距离的高维多目标进化算法(Many-Objective Evolutionary Algorithm based on Angle Penalized Distance,Ma OEA-APD)。首先,综合考虑收敛性和分布性在进化...为了使多目标进化算法在收敛性和分布性之间保持平衡,该文提出一种基于角度惩罚距离的高维多目标进化算法(Many-Objective Evolutionary Algorithm based on Angle Penalized Distance,Ma OEA-APD)。首先,综合考虑收敛性和分布性在进化不同阶段的重要性,构造一种角度惩罚距离,使两者随进化进程动态平衡;其次,开发基于删除劣质个体的环境选择策略,在提高种群分布性的同时提高收敛性;最后,根据环境选择的原理,设计与之相协调且互补的匹配选择过程,提高算法的整体进化效率。将所提算法与目前国内外性能优异的3种高维多目标进化算法进行对比,实验结果表明在WFG标准测试函数集上,该文算法相对于其他算法,综合性能有了较大的提升。展开更多
文摘频控阵-多输入多输出(Frequency Diverse Array-Multiple Input Multiple Output,FDA-MIMO)雷达是一种新体制雷达,其发射频率分集特性带来了额外的距离维信息,然而采样误差同样带来了导向矢量失配的问题,不仅如此,角度误差的存在也会进一步加重导向矢量的失配,极大地影响检测器的检测性能。此外,目标速度过快也会对FDA-MIMO雷达的目标检测性能产生影响。速度带来的影响具体表现在两个方面:一方面会导致目标的距离走动,从而导致不同慢时间的回波包络不能对齐,无法相干积累;二是频率增量引起的多普勒扩展,使得不同发射通道的多普勒频率不一样,这会进一步影响检测性能。针对上述问题,本文针对运动目标情况下的目标检测问题进行研究,为了解决目标运动带来的距离徙动和多普勒扩展效应,引入Keystone变换进行校正。此外,为了提升阵列失配条件下的目标检测性能,本文引入子空间模型,提出了距离角度失配情况下的子空间构建方法,并基于广义似然比检验(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)准则推导了FDA-MIMO雷达在距离和角度失配条件下的自适应检测器。仿真结果表明:在高斯白噪声背景下,所提算法可以校正运动目标在速度较快情况下导致的距离徙动和多普勒扩展效应,且在阵列距离和角度失配条件下的检测性能优于传统的GLRT检测器。此外本文所提Keystone-空域处理检测器与Keystone-全空时处理检测器的性能接近,且计算复杂度更低。
文摘对2幅不同角度、不同光照条件或不同相机采集到的图像进行配准,是一项十分具有挑战性的研究。针对参考图像和待配准图像对之间存在的仿射变换问题,提出了一种灵活通用的、基于SIFT特征和角度相对距离的图像配准算法。算法充分利用了图像正确匹配特征点对之间存在的角度关系,实现了特征点之间的精确匹配。将所提算法同LLT(locally linear transforming)算法及RANSAC算法进行了对比实验,结果表明,新算法有较高的有效性和鲁棒性。而且新算法不仅适用于普通图像,在近红外与可见光图像以及遥感图像中均充分体现了良好的鲁棒性和适用性,在匹配特征点数目较少时,也具有良好的鲁棒性。
文摘综合了基于距离和基于角度的两种路由方案的优势,提出一种新的基于距离和角度的路由方案DDR(Distance and Di-rection based Routing),将它作为选取下一跳的评判标准。仿真结果表明,DDR能够在能耗和延时之间达到有效的折中,其综合能耗和延时性能要优于单一的基于距离和基于角度的路由方案。
文摘为了使多目标进化算法在收敛性和分布性之间保持平衡,该文提出一种基于角度惩罚距离的高维多目标进化算法(Many-Objective Evolutionary Algorithm based on Angle Penalized Distance,Ma OEA-APD)。首先,综合考虑收敛性和分布性在进化不同阶段的重要性,构造一种角度惩罚距离,使两者随进化进程动态平衡;其次,开发基于删除劣质个体的环境选择策略,在提高种群分布性的同时提高收敛性;最后,根据环境选择的原理,设计与之相协调且互补的匹配选择过程,提高算法的整体进化效率。将所提算法与目前国内外性能优异的3种高维多目标进化算法进行对比,实验结果表明在WFG标准测试函数集上,该文算法相对于其他算法,综合性能有了较大的提升。
