基于分段复合的运动点目标序贯检测算法

低信噪比条件下图像序列中运动点目标的检测问题是多维图像处理与目标识别领域的一个难点。本文首先给出了该项研究的前提条件，指出了问题的主要矛盾；然后针对序贯假设检测的基本方法，提出了一个改进的实现框架；最后针对仍存在的问题，提出了对序列先进行分段，并对分段复合，再利用复合帧进行序贯检测的方法。这里引入了分段复合技术，给出一种分段复合方法。该算法层次分明，时空复杂度适中，是国内性能较优的一种算法。     

基于自适应分段势场法的多无人机航迹规划

为解决传统人工势场法在无人机进行航迹规划应用中易陷入局部极值、目标不可达与规划航迹曲率过大等问题，在分层势场法基础上提出了目标点处附加的第二局部引力场和由目标引力场组成的引力集合的方法。该方法克服了目标不可达和易陷入局部极值的缺陷，且在原有分层势场法中引入分段函数，提高了航迹规划效率，缩短了航迹长度。仿真对比了传统人工势场算法、对比算法一、对比算法二、本文提出的基于附加引力场和复合引力场的势场算法以及自适应分段势场算法。结果表明：自适应分段势场算法具有较好的有效性和较强的鲁棒性。     

星载雷达弱目标长时间积累算法研究

空间弱目标的远距离探测与跟踪是星载雷达目标探测的关键技术之一,受星上计算机实时计算能力和存储能力的限制,空间远距离、弱目标的长时间直接全相干积累难以实现。在已有的分段处理方法基础上,提出了一种段内相干-段间二次相干积累的长时间积累算法,该算法对存储要求低,且具有很好的积累效果,非常适合实时处理和时间重叠处理。给出了算法的实现步骤和积累效率分析,与全相干处理相比该算法的额外信噪比损失仅为-2.4 dB。仿真结果验证了理论分析的结果和算法的有效性。     

基于Hough变换头部检测与跟踪的方法研究

动态视频对象的识别与检测是多目标跟踪领域中的一个前沿课题,以固定单目垂直摄像头下的视频图像为前提,首先利用帧间差灰度图像双向投影检测出人体的运动区域,针对每个运动区域内人体头部运动信息的骨架轮廓具有近圆形(圆弧)这一关键特征,提出了一种基于曲线连续特征的Hough多圆检测方法来实现多目标头部定位的算法,较好的解决了多人遮挡和交叠的问题,然后提出了一种基于目标运动连续性的匹配算法对人体进行头部跟踪.测试结果表明该算法达到了较好的效果.     

n／m／F／C排序问题的启发式算法

流水车间以极小化平均完工时间为目标的排序问题已被证明为ＮＰ难题，本文给出了求解该问题的两种方法；求最优解的分枝定界法和求近化解的启发式算法．大量计算机模拟结果表明，本文给出的启发式算法优度较高，而且是简单的多项式算法．     

带有预防性维修中断的复合制造系统的经济批量问题

本文研究了由单个产品和单种原材料组成的复合制造系统在实行预防性维修中断（ＰｒｅｖｅｎｔｉｖｅＭａｉｎｔｅｎａｎｃｅＩｎｔｅｒｕｐｔｉｏｎ,ＰＭＩ）的情形下的经济批量问题。发展了一个复合批量模型,提供了寻求最优生产批量、原材料最优订货批量以及最优维修中断次数的简单算法,并用数值例子说明了模型的求解过程。     

红外序列图像中缓动点目标的流水线检测算法

主要讨论了红外序列图像中缓动点目标的流水线检测算法。把序列图像看成一个三维空间 ,设计了两个流水线 ,即分割流水线和检测流水线。前者通过求差值图像的门限分割 ,获得侯选目标点 ;后者对剩下的目标点进行窗口幅值累加和门限处理 ,获得目标点。实验显示 ,可以用 15帧图像较高效地检测出目标。最后对算法的性能和实验结果作了分析。     

基于IRT的大动态反射系数微动目标检测算法

当雷达回波信号中同时存在强弱差异较大的微动目标时,弱反射目标分量常常会被噪声和强反射目标所掩盖,导致弱反射目标难以被检测。为解决该问题,提出一种大动态反射系数微动目标检测算法。首先该算法利用逆Radon变换(inverse Radon transform, IRT)来获取强微动分量的参数估计值,然后通过逐次消去强分量来增强弱分量,从而使得弱分量更容易被检测。本文算法能够实现反射系数差异较大的多个微动目标的检测,同时能够准确估计出其微动参数。仿真实验证明了本文算法的正确性，同时对本文算法的性能进行了分析。     

基于IRT的大动态反射系数微动目标检测算法

当雷达回波信号中同时存在强弱差异较大的微动目标时,弱反射目标分量常常会被噪声和强反射目标所掩盖,导致弱反射目标难以被检测。为解决该问题,提出一种大动态反射系数微动目标检测算法。首先该算法利用逆Radon变换(inverse Radon transform, IRT)来获取强微动分量的参数估计值,然后通过逐次消去强分量来增强弱分量,从而使得弱分量更容易被检测。本文算法能够实现反射系数差异较大的多个微动目标的检测,同时能够准确估计出其微动参数。仿真实验证明了本文算法的正确性，同时对本文算法的性能进行了分析。     

一种适合多机空战仿真的碰撞检测算法及应用

介绍了一种适合在大规模空战仿真中应用的多目标碰撞检测算法。首先,通过三轴投影选法得到最简的待检验碰撞目标集合,以此来缩短算法执行时间,保证实时运行。其次,在帧间处进行细节检测,消除“细节丢失”现象,保证检测结果完整无缺失。最后,用时序判定的方法决多目标碰撞干涉问题,使碰撞结果具有唯一性。本文给出了算法流程,结合应用实例进行性能析并得出结论。     

一种新颖的动态选择输入向量的仿射投影算法

仿射投影算法利用多个输入向量更新滤波器系数,不同输入向量对滤波器性能影响不同。以均方偏差下降最快为目标,推导了动态选择输入向量的理想条件,该条件适用于仿射投影算法类中的多种算法。在此基础上,提出了一种便于实现的动态选择输入向量的仿射投影算法。理论分析与仿真结果表明:与传统的仿射投影算法相比,该算法具有收敛速率快、稳态误差小和计算复杂度小等优点。     

一种基于PCA分析的DoA估计算法

阵列信号处理中,MUSIC、ESPRIT等高分辨率DoA估计算法都要通过特征值分解来获得波达方向估计,然而矩阵特征值分解的计算量较大,不利于实时处理。提出使用PCA(principal component analysis)高效迭代算法,来逼近信号子空间矢量。该算法的计算过程相对简单,并具有自组织特性,适合于神经网络实现。仿真结果表明,所提算法的DoA估计性能与MUSIC算法相当。     

最优分布变换与微弱点状动目标检测技术

研究了微弱点状动目标序列图像观测模型、目标检测模型和最优分布以及最优分布变换。提出了一种基于准优分布变换的微弱点状动目标检测技术。经过变换 ,未知统计分布变为准高斯分布 ,提高了信噪比 ,改造了分布形状 ,获得了有利分布。并将时空三维搜索简化为沿时间轴投影与二维空域搜索 ,实现了一种快速算法。PC仿真结果与国内外相应文献比较 ,在信噪比、检测概率与虚警概率方面具有更好的性能 ,且算法的实时性好。给出了该算法性能的理论分析和实验仿真结果     

基于多目标萤火虫膜算法的学习效应生产调度问题北大核心CSCDCSSCI

针对复杂的生产环境,建立基于学习效应的多目标置换流水车间调度问题模型。设计嵌套有萤火虫算法的膜算法,改进其邻域搜索策略,对构建的模型进行寻优求解。利用Car类基准测试问题测试萤火虫膜算法的性能,并通过与萤火虫算法和粒子群算法的对比,验证了萤火虫膜算法在求解置换流水车间调度问题中的可行性和有效性。利用膜算法求解得到的不同学习率下置换流水车间调度问题的最大完工时间及总流经时间,构建Pareto最优解集,分析不同学习效应因子对多目标置换流水车间调度问题的影响程度。     

基于多目标萤火虫膜算法的学习效应生产调度问题

针对复杂的生产环境,建立基于学习效应的多目标置换流水车间调度问题模型。设计嵌套有萤火虫算法的膜算法,改进其邻域搜索策略,对构建的模型进行寻优求解。利用Car类基准测试问题测试萤火虫膜算法的性能,并通过与萤火虫算法和粒子群算法的对比,验证了萤火虫膜算法在求解置换流水车间调度问题中的可行性和有效性。利用膜算法求解得到的不同学习率下置换流水车间调度问题的最大完工时间及总流经时间,构建Pareto最优解集,分析不同学习效应因子对多目标置换流水车间调度问题的影响程度。     

基于特征完整描述的部分遮挡目标识别算法

有效的轮廓分段对于准确识别遮挡目标是十分重要的。针对现有识别算法存在轮廓划分不合理的问题,提出了基于特征完整描述的部分遮挡目标识别算法。首先利用局部轮廓曲率分布划分目标轮廓,接着对初步轮廓分段进行多级分段合并处理。为了完整描述目标特征,提出了评价轮廓分段所描述特征重要程度的参数,得到一组完整描述多级目标特征的轮廓特征分段。同时,为了减少轮廓分段误匹配造成的分类错误,还提出了评价轮廓特征分段反映其真实目标可信度的参数。最后将可信度与轮廓特征分段之间的相似度联合起来共同得到识别结果。仿真结果表明,该算法能够完整描述目标特征从而提高了目标识别准确率。     

基于改进梯度抑制的非平面场景运动目标检测

针对非平面场景3D结构产生的视差对导弹及无人机等空中机动成像平台运动目标检测影响,从提高运动目标检测的快速性和准确性角度,基于梯度抑制算法,提出了改进算法。首先,在非平面场景的运动目标检测中,考虑到视差干扰主要出现在背景边缘上,采用梯度抑制法滤除视差像素。其次,对经过梯度抑制法滤波后的像素,应用外极几何约束,进一步滤除机动成像平台大角度机动产生的剩余视差像素,从而提取出离散的运动目标像素,并进行二值化处理。然后,采用行列投影的方法对二值化的运动目标像素进行分类,确定运动目标区域。最后,对所提的方法进行了实验验证,验证了算法的有效性。     

实时场景中多目标运动变化检测和空域定位方法

讨论了一种新的实时图像序列中多个运动目标运动变化检测和空域位置确定算法 :比特层 (bit-planes)差分运动检测和投影矩阵空域定位算法 ,该算法利用图像中不同比特层表征不同信息把图像标定为多个平坦域然后再进行运动目标检测 ,并利用单个摄像机采集的图像进行空域定位 ,在速度、精度、复杂度和适用范围等方面与其他现有面向像素的运动目标检测技术和空域定位方法相比较 ,有更好的表现。将本算法用于交通道口视频实时监控系统中 ,取得了理想的效果。     

用反卷积法获得雷达目标回波波形特征

本文探讨了高、低分辨力两类雷达视频回波与目标散射特性的关系,提出了适用于低分辨力雷达目标识别的回波卷积模型;利用微波暗室测量与数字仿真得到低分辨力雷达视频回波波形,并采用投影迭代反卷积算法,获得目标散射中心特征波形,这些波形在提取目标特征及识别方面优于原始视频回波,从而验证本文模型及算法的可行性。     

实时电视跟踪系统

在视频下利用模式识别对目标进行识别和跟踪是一个值得注意的课题,过去多采用简单的门限法或在有限窗口内进行相关运算。这里介绍一种新的系统,它利用高速数字硬件配以新的快速算法来对火箭、飞机进行识别与跟踪,该系统具有一定程度的“智能”能力。自适应统计群集(clustering)算法和基于投影的分类算法能使系统在目标通过复杂的背景与前景的情况下,对目标进行实时识别和跟踪。为了提高速度和灵敏度,采用快速估值和预测算法将线性和平方估算器结合起来。通过对加权值的选定提供数据和结果决策方面的置信权。跟踪策略是基于维持跟踪最大概率制定的。本文着重介绍系统的理论概念,并对实时实现的技术问题进行了讨论。