项目名称: 基于压缩感知的无人机实时鲁棒低功耗海上红外目标检测方法研究

项目编号: No.61404083

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 周薇娜

作者单位: 上海海事大学

项目金额: 26万元

中文摘要: 针对海上遥感目标检测中,无人机无法低功耗实时鲁棒传输图像的困难,研究基于压缩感知的低功耗采样电路和目标快速检测方法。本项目以红外目标入手,在深入分析海上复杂环境和目标红外特性的基础上着重从三方面展开研究。首先,根据海上红外目标图像特点,建立红外仿真图像模型,并以改进的K-SVD算子训练构造海上红外目标图像的自适应超完备基,可对图像进行稀疏表示。采用随机矩阵作为观测矩阵对图像进行低频率采样,降低传输数据量;第二,本项目将图像子块重构和目标快速检测有机融合,重构同时以基于八邻域分析的TDLMS理论预测背景从而检测目标,而检测同时更新自适应超完备基,促进下个子块的更好重构;第三,本项目构建与算法相应的极低功耗采样电路原型系统,使其满足无人机广域长时航行对功耗的要求。此项目的研究成果是对压缩感知和目标检测理论的丰富,对无人机在民用领域的推广以及加强海上安全等方面都具有重要的理论意义和实际意义。

中文关键词: 海上红外目标;低秩稀疏矩阵恢复;无人机;低功耗;实时鲁棒

英文摘要: This project focuses on the research of low cost sampling circuit construction of the UAV(Unmanned Aerial Vehicle) and fast target detection method of the land base station in order to resolve the difficulty in robustly transferring infrared image on the

英文关键词: infrared target on sea;low-rank and sparse matrix recovery;UAV (Unmanned Aerial Vehicle);low cost;realtime and robust

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