压缩感知在脉冲超宽带穿墙雷达中的应用

传统的超宽带穿墙雷达数据采样需要满足 Nyquist 采样定理,超宽带大数据量增大了 A/D 转换时的硬件压力,压缩感知理论突破了传统 Nyquist 采样的限制,它是基于信号的稀疏性,测量矩阵的随机性和非线性优化算法来对信号进行压缩采样和重构.文章针对超宽带穿墙雷达的具体工作过程和穿墙雷达目标成像空间的稀疏性提出了一种基于压缩感知理论的成像方法,并通过仿真表明了该方法的可行性和有效性.     

提升小波变换和编码在音频压缩中的应用

小波变换的提升算法以其通用性和灵活性及高效的实现方法,成为目前小波领域研究的热点问题.本文分析了用提升方法实现整数到整数的小波变换,选取Daubechies(9,7)小波和分层树集合分割算法(SPIHT)作为音频压缩的算法,并在DSP上实现音频数据的压缩和解压缩.     

超宽带穿墙雷达压缩感知成像中chipping序列的设计

在超宽带穿墙雷达压缩感知成像中,常常使用Rademacher序列作为模拟信息转换器的chipping序列。而这种序列的功率谱类似于高斯白噪声的功率谱,它与回波信号的功率谱不匹配,导致低速采样前信号的信噪比偏低,最终影响了成像效果。文章从低速采样前的平均信噪比最大化入手,构建设计匹配chipping序列的优化算法以导出其成立的条件,给出一种使用马尔科夫链游程长度受限(RLL)序列来设计匹配chipping序列的解决方案。仿真结果表明,使用马尔科夫链RLL序列设计匹配chipping序列的成像结果优于Rademacher序列,其图像的信噪比提高2~3dB。     

基于DCT和小波变换的图象压缩及Matlab实现

文章介绍基于DCT变换（离散余弦变换）和小波变换的图象数据压缩技术,并对其进行Matlab实现,分析Matlab在数字图象压缩处理技术中的应用。     

基于俯仰角压缩的阵列天线合成孔径雷达三维成像算法

从阵列天线合成孔径雷达(SAR)的信号模型出发,提出了一种基于俯仰角压缩的阵列天线SAR三维成像算法,解决了阵列天线SAR中存在的距离单元徙动项的校正问题,从俯仰角压缩的角度分析了阵列天线SAR的三维成像原理.通过计算机仿真验证了信号模型和三维成像算法的有效性.     

基于小波变换的语音增强算法

结合小波技术对传统的维纳滤波算法进行改进,对语音信号进行离散小波变换,求得小波系数,计算小波系数的阈值,然后利用阈值对小波系数进行过滤,再对小波重构信号,信号经过维纳滤波器模型达到去噪效果。最后对算法进行了仿真试验。     

基于压缩感知的声纳图像处理

本文利用小波基对声纳图像进行稀疏化,选取高斯随机测量矩阵作为观测基得到其观测值,再利用正交匹配追踪算法(OMP)对声纳图像进行重构。实验结果表明,重构图像质量得到极大提升,其信噪比PSNR得到大幅度提高,为声纳图像的水下传输提供了便利。     

基于射线模型的超宽带栅状路由冲突重整算法

在使用无线网格网技术建设的网络中,其拓扑结构呈格栅状,通过路由协议快速形成超宽带网络,超宽带格栅状网络路由因为协议局限导致路由冲突,需要进行路由冲突在线重整,保证网络通信协议的安全稳定。传统的重整算法采用调制码元帧格式扫频方法实现路由信道均衡,优化任务调度,当网络信道的扩展损失呈突变衰减时,路由冲突重整效果不好。提出一种基于射线模型的超宽带栅状路由冲突重整算法,使用线性异域网络编码方式构建格栅状网络环式路由模型,采用射线模型构建邻居节点网络路由统计学模型,分析路由冲突信号的超宽带特征。计算超宽带格栅状路由协议的链路跨层信息,得到网络通信信道系统函数,根据多目标优化理论,把路由冲突协议叠加到射线模型的波动方程,实现基于射线模型的路由冲突优化重整。仿真实验结果表明,该算法能有效提高路由负载的均衡度,展示了算法优越的性能。     

环焦天线的超宽带电磁脉冲耦合效应研究

针对电磁脉冲对通信系统的危害问题,研究了环焦天线与超宽带电磁脉冲(UWB-EMP)的耦合效应。研究结果表明:宽度为0.2ns的单UWB-EMP信号源沿环焦天线轴线入射,当脉冲源与天线相距50m时,耦合进入天线的能量比较小,但是耦合到的瞬间峰值电流很大,会对通信系统造成危害。根据损伤干扰相关阈值门限,当距离大于1000m时,耦合能量低于干扰阈值门限,脉冲不再对通信系统产生危害。     

具有带阻特性的印刷U型超宽带天线设计

本文设计制作了一种具有带阻特性的印刷U型超宽带微带天线。采用在接地面上开一个矩形槽来实现天线的带阻特性,通过改变矩形槽的长度和宽度可以调节阻带宽度,并对阻抗和辐射特性进行了讨论。仿真结果表明,可以通过改变矩形槽的宽度来改变阻带的位置和宽度,可实现天线频带宽度(S11≤-10d B)为2.8~10.5 GHz,相对带宽达116%,并能精确阻隔WLAN(5.725~5.85GHz)频率段。实验结果表明该天线适用于超宽带系统的应用。     

一种基于感兴趣区域的图像近无损压缩方法

感兴趣区域（ROI）图像近无损压缩方法，即在ROI采用无损压缩，在背景区域采用有损压缩，从而保证重要信息不丢失。并且尽可能提高图像的压缩比。本文算法对ROI使用Huffman编码，背景区域使用EZW编码，并且为了增大压缩比，对EZW编码码流再进行算术编码。实验结果表明，随着ROI面积的增大，图像的压缩比减小，信噪比增加。在ROI区域占整幅图像大小10％以下时，该方法的实用性较好，能得到较大的压缩此和较好的重构图像。     

小波网格渐进压缩算法

对三角网格压缩进行了研究,扩展了基于小波的多决定分析理论,直接对三角网格进行不规则分析。保持网格连通性和几何性基础上,优化改善了曲面逼近质量,提高在每个决定层的压缩率。算法对3D网格连通性和几何性都提供了有效压缩。     

基于干涉图加权叠加的图像压缩算法

在对图像进行压缩的过程中,容易出现信息丢失的情况,导致传统图像压缩算法由于相关性低的图像也可参与等权计算,使得图像产生偏差及失真,无法有效实现图像压缩,提出一种基于干涉图加权叠加的图像压缩算法,给出高相关点的平均形变相位变化速率,依据误差传播定律,求出全部干涉图叠加后高相关点受到的大气延迟干扰,对每个图像对应的相关系数进行计算,依据模型采集高相关目标点,干涉图被叠加后,给出高相关点大气延迟对线性形变速率的干扰,通过移位操作获取样本的Exp-Golomb级数,完成编码获取数据的非负映射操作,利用上一个样本的Exp-Golomb编码级数对当前样本值级数进行估测,通过计算原始干涉图数据和压缩后的干涉图数据的压缩比与峰值信噪比,对压缩效果进行度量。通过光谱相对均方误差RQE对压缩前后的原始光谱和复原光谱进行度量。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的精度。     

基于数据碰撞消除的Web网络数据蔽障传输算法

针对Web网络数据传递中,如果网络时间信息中其他介质访问层采用竞争方式共享信道,相同信道在传递数据的过程中会引起干扰。为了避免上述问题,提出了一种基于数据碰撞消除的Web网络数据蔽障传输算法。运用一种碰撞消除的方法,提出一种时间基的概念,通过对信道中可能碰撞的预测,计算干扰性碰撞的可能性,对可能产生干扰的信号干扰特征进行加时间基操作,延迟数据传递,消除碰撞可能。实验证明,利用上面阐述的算法进行web网络蔽障传递,能够有效提高传递的效率,效果较好。     

基于小波网络的电力系统短期负荷预报研究

本文结合小波和神经网络方法进行电力系统短期负荷预测的通用模型和方法的研究,建立了负荷预报的小波网络模型,确定了有效的算法求解小波函数线性组合的尺度和时延参数以及神经网络的权值。     

基于改进的分类矢量量化的图像压缩算法研究

主要研究了图像压缩精确度问题。针对传统的图像压缩算法精度低问题,本文提出了利用小波变换后的不同的小波系数的相关性,构造图像的特征的跨频带矢量,并对其进行分类,最后通过实验验证分析算法的有效性和具有一定的实际应用价值。     

基于哈希函数的小波域脆弱水印算法

针对基于分块独立的脆弱水印算法的安全性问题,提出一种利用查找表和哈希函数的小波域脆弱水印算法。该算法利用小波变换的空频特性,在LL子带用查找表的方法嵌入一个标识水印,用于检测和定位篡改;选取HL子带或LH子带的哈希值作为水印嵌入到HH子带中,用于抵抗各种伪认证攻击。实验仿真结果表明该算法既提高了基于分块的脆弱水印算法的安全性,又保持了良好的局部修改检测性能。     

引入优化压缩思维的无线视频传感器网络路由协议

针对无线视频传感器网络能量异构普遍存在的特点,提出一种引入优化压缩思维的无线视频传感器网络路由协议,确定节点的可压缩性,在簇头节点中完成数据的稀疏以及观测,将少数测量数据发送至汇聚节点,汇聚节点通过采集节点压缩数据的测量向量,进行压缩感知解码,完成数据的压缩以及重构操作。通过蚁群算法获取无线视频传感器网络中最小成本的路径,将数据分组发送至所有邻居节点,蚂蚁依据能量水平的高低确定下一跳,从而更好的完成全网能量均衡,蚂蚁走完所有路径后,对其信息素进行计算,求出信息素的挥发带来的负反馈,给出新的带宽函数以及跳数函数,节点间通过周期性的广播路由更新分组确保路由表的正确性,在路由选择时综合分析带宽与跳数因素,有效提高了无线视频传感器网络的吞吐量。仿真实验结果表明,所提协议可有效均衡网络能耗,延长整个网络生命周期。     

试谈小波变换在图像压缩方面的应用

随着多媒体技术和网络通讯的发展,图像的传输和存储对图像压缩技术提出了更高的要求。本文主要介绍了基于小波的图像压缩编码算法的研究和发展,使得图像数据库作为图像存储的一种形式得到了广泛的应用,同时对新的JPEG2000标准的核心算法进行了描述。     

小波变换及其应用研究

小波变换是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域。文中首先介绍了小波变换的基本概念,进而对其在各个领域的应用进行了讨论,最后对其发展前景进行了展望。