摘要: 全球卫星导航系统(GNSS, Global Navigation Satellites System)空时抗干扰要求有较好的实时处理能力,常规矩阵求逆的算法由于计算量太大限制了其在GNSS中的应用.在分析多级维纳滤波(MWF,Multi-stage nested Wiener Filter)原理的基础之上,结合Krylov子空间性质,设计出一种应用于GNSS空时抗干扰的自适应多级维纳滤波器,从而实现了在Krylov子空间中降维滤波,避免了矩阵求逆的大运算量.仿真结果表明,该算法在保证抗干扰性能不受影响的前提下,降低了GNSS空时抗干扰算法的计算量,提高了实时处理能力.
摘要: 介绍了复杂低空环境下的机会信号导航方法,并提出了一种机会信号选择方法,解决了机会导航信号源类型多、数量多难以选择的问题.由于信号源的几何精度因子(GDOP,Geometry Dilution of Precision)越小则定位精度越高,同一区域信号对GDOP影响相似,因此采用聚类的方法选择信号.首先,将各信号间的距离作为相似度测量参数,通过相似性传播聚类算法获得相似类组;然后,依据类组的中心点确定所选类组;最后,从中选择组内的机会信号.经仿真,分析了不同分布的机会信号聚类特点,通过对汶川震区机会信号选择的仿真,验证了相似性传播聚类算法的有效性.另外,该方法在复杂低空飞行应用中将大大提高信号选择的效率.
摘要: 采用将细缝裁减和非均匀映射相结合的图像尺寸自适应框架,提出了一种基于内容的图像重要信息变形的度量方法.首先提取原始图像的重要性像素点,利用细缝裁减去掉一条像素细缝后,相应的重要性像素点会被更新.对于图像中保留的重要性像素点,计算它们的子图像平均偏差(ADSI,Average Difference of Sub Images);对于被移除的重要性像素点,计算它们的平均丢失能量(ALE,Average Lost Energy).通过ADSI和ALE可计算出重要信息变形的度量函数(IIDF,Important Information Deformation Function)的值,通过分析IIDF的趋势得到细缝裁减的终止条件,然后改用非均匀映射方法(non-homogeneous warping)将图像自适应到目标尺寸.实验结果证明,新方法处理的结果图像重要区域变形较小,并且计算效率比较高.
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