基于空间点特征和改进Hausdorff距离的图像配准方法

在基于特征的图像配准中,针对基于边缘的Hausdorff距离计算效率低的问题,提出用能表示图像空间结构的特征点来进行Hausdorff距离计算的方法。该方法是通过检测图像中的特征点来减少匹配点集中点的数量,实验证明了该方法的有效性,以及在计算和匹配时间上要优于基于边缘特征的Hausdorff距离计算方法。针对稀疏特征点集的特点,提出了改进Hausdorff距离,该距离通过改进部分Hausdorff距离使其更加适用于稀疏点集的距离计算,实验表明该距离在抗噪等方面优于其他Hausdorff距离。     

基于最优特征矢量子空间的雷达目标识别

针对雷达特征子空间距离像识别中存在的如何选择特征基的困难,提出了一种基于最优特征矢量子空间的雷达距离像识别方法。该方法首先对原数据样本进行特征提取变换,再采用遗传算法选取最优特征矢量,由此组成最优子空间。通过对三种不同类型飞机实测回波数据进行识别,并与经典特征子空间法的对比实验,表明该方法的有效性。     

红外图像目标分割方法研究

针对红外图像目标准确分割的难题 ,提出了一种有效的目标分割方法。该方法所遵循的基本准则是 ,使区域内部所考虑的特征或属性相同或相似 ,而这些特征或属性在不同区域中则是不同的或存在差异的。依据这个准则运用最大距离法和自动增强图像分割门限的方法实现了红外图像中目标的准确分割 ,并且通过实验验证了本方法的有效性。     

最优聚类中心雷达目标一维距离像识别

提出了一种基于最优聚类中心的雷达目标一维距离像识别方法。该方法利用训练数据集建立最小平方距离准则下的最优变换矩阵 ,使用该变换矩阵可增大同类目标的特征聚合性 ,从而减少同类之间差异 ,同时 ,通过在子像空间选定一组最优聚类中心来增大异类目标特征的可分离性 ,加大异类之间差异 ,提高雷达目标识别率。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

SAR图像最佳欧式空间距离矩阵匹配方法

在基于尺度不变特征变换算法的合成孔径雷达图像配准算法中,一个特征点通常具有多个主方向,虽然该主方向分配方式可以有效增加正确匹配对数,但是匹配性能会受到特征向量之间的相互影响而下降。文章提出了一种最佳欧式距离匹配方法,该方法通过欧式空间距离矩阵计算待匹配图像两组特征向量集的相似度,获得最佳相似特征点。此外,文章引入代表位置关系的转换距离作为判断特征点空间一致性的依据,有效地消除错误匹配点。与DM等匹配方法相比较,最佳欧式空间距离矩阵匹配方法在匹配精度和匹配效率上验证了其有效性。     

面向知识员工的预置群体二元式绩效评价方法

针对预置群体评价问题中知识员工绩效特征存在差异的特点,给出了一种考虑评价网络中心性和专家之间认知距离差异的评价方法。构建了基于预置群体评价网络的中心性测度,结合认知距离分析知识员工绩效评价特征;通过引入桥接测度量化预置群体二元式绩效评价特征;给出了考虑预置群体的评价方法,理论上分析了评价结论的性质。最后,通过一个示例说明方法应用的潜在价值。     

基于聚类融合的三维流线可视化方法

为解决使用聚类方法实现三维流线可视化时,存在特征提取不全面、可视结果破坏流场连续性、聚类簇划分不稳定导致流线代表性差等问题,提出了基于聚类融合的三维流线可视化方法。该方法由特征间距离度量方法和聚类融合方法两部分组成,将特征间距离和空间距离分别作为流线间的相似度进行聚类,对得到的聚类结果进行加权合并后再划分。将该方法在具有多个不同特征的数据集上进行了实验,并与现有方法进行了定性、定量比较。结果表明,与现有方法相比,该方法能够较好地平衡特征提取和流线分布之间的关系,聚类簇划分的稳定性提高了2%～5%,矢量场重构的精度提高了3%～5%。     

基于模糊逻辑的SLAM数据关联方法

提出了一种基于模糊逻辑的同步定位与地图创建(simultaneous localization and maping, SLAM)数据关联方法,该方法计算特征观测和特征估计的误差椭圆,对归一化新息和误差椭圆重叠比例进行模糊化处理,作为模糊系统输入变量,将数据关联结果作为模糊输出变量。通过融合这些特征信息建立模糊规则,进行模糊推理,最终获得数据关联结果。这种方法可以有效表达数据关联中存在的不确定性和模糊性,具有处理多个候选关联假设的能力,并且在实际观测与特征估计值距离较小时减少了误关联的发生,在实际观测与特征估计值距离较大时又避免了丢弃正确关联。仿真实验表明,新算法具有更好的抗干扰能力和鲁棒性,为SLAM的数据关联提供了一条新的途径。     

极化毫米波雷达目标识别方法的研究

本文针对毫米波雷达距离像识别这一应用背景,提出了一种应用极化信息使距离像幅值趋于平稳,用神经学习来提取距离像角不变特征的模式识别新方法;其特点是通过极化处理减弱斑纹可增强对目标的确认,经神经学习获取的子类型特征与常规方法相比载有更多信息因而识别率高;实验结果证明了该方法的有效性.     

基于线性卷积系数扩展特征的雷达目标识别

针对雷达目标高分辨距离像识别中的有效特征提取问题,提出了一种基于线性卷积系数扩展特征的雷达目标识别方法。该方法将高分辨距离像及其线性卷积系数扩展特征作为联合特征在核空间中进行特征选择,并采用支持向量机（support vector machine, SVM）作为分类器实现雷达目标识别。核空间中的特征选择可以解决联合特征高特征维数问题和非线性可分问题,进而提高SVM识别性能,而线性卷积系数扩展特征相比高分辨距离像具有更强的稳定性。同时,可以在一定程度上弥补因特征选择带来的高分辨距离像部分距离单元特征分量缺失。基于5种飞机目标高分辨距离像的仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于海浪谱的随机海浪仿真及验证

将VV＆A技术引入了海浪仿真研究。首先比较了线性叠加法和线性滤波法并对其仿真结果进行了校核，然后验证了仿真结果，并讨论了谱窗估计和最大熵谱估计两种方法在海浪谱仿真验证中的可用性，最后通过在PC机和工作站上的大量仿真试验分析了海浪视景实时仿真相匹配的网格、频率等参数的选择对帧时间的影响。研究表明上述结果在海浪仿真、验证和视景生成方面具有参考应用价值。     

基于Petri网的舰载指控系统性能评价

舰载指控系统是广泛使用计算机技术的产物,分布式异步并行处理是它的突出特点。对它的分析和评价要解决的主要问题是系统结构的合理性和有效性。Petri网是描述和分析异步并发现象的一种有效的模型工具,本文以Petri网为工具,对舰载指控系统的结构性能、状态概率、任务的忙闲程度进行了定量和定性分析,从另一个角度对舰载指控系统性能进行了分析和评价,事实证明,这种方法是有效的。     

基于多分辨率统计能级的SAR图像点目标检测

针对合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)图像点目标检测的困难,基于各层小波系数分布的统计特征,提出了一种在多分辨率统计能级上区分目标与杂波背景的方法。在非正交小波变换的基础上,定义各点的层间随机过程,进行各分辨率下的信息相关后,通过能量函数构造能量图像,并在能量图像上自适应地搜索合适的目标尺度窗口实现检测。实验结果表明,该方法适用于不同的杂波背景,能有效检测潜在的点目标,并在一定程度上保持了目标的形状。     

多基线InSAR干涉图仿真方案设计与分析

多基线InSAR具有高可靠性与高精度的优势,是InSAR技术发展的方向之一。为了提供研究多基线InSAR技术的良好实验数据,针对正侧视SAR成像的几何特点,以F.Leberl构像模型建立像点与地面点之间的坐标关系,借鉴摄影测量中的正射纠正方法,分别设计了利用DEM进行多基线InSAR干涉图模拟的直接法仿真方案和间接法仿真方案。采用多套DEM进行了仿真实验,得到了满意的仿真效果,结合仿真结果分析了不同仿真方案的特点。     

基于联合聚焦/超分辨贝叶斯模型的雷达目标超分辨重建

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)、逆合成孔径雷达(inverse SAR, ISAR)等雷达目标图像,提出了一种基于联合聚焦/超分辨贝叶斯模型的超分辨重建方法。该方法基于联合聚焦/超分辨和点扩散函数参数模型,采用Metropolis-Hastings迭代更新算法,产生一系列描述目标散射截面和散焦参数概率分布特征的样本,从而估计出最佳目标散射截面元和散焦参数,实现低分辨率图像的超分辨重建。以合成与实测图像数据为例,对该超分辨方法进行了演示并给出了重建结果。实验表明,本文提出的方法对雷达目标图像重建效果良好,可用于SAR、ISAR及实波束成像等雷达图像目标信息的开发。     

航天器五自由度对接试验台动力学特性仿真

建立可靠完整的动力学模型是制定航天器五自由度对接试验台方案的理论基础。对航天器对接试验台的动力学建模问题进行了研究，建立了接触点的动态变约束方程、对接碰撞力模型，并应用牛顿一欧拉方法提出了五自由度下捕获阶段运动学模型。用MATLAB编写了捕获阶段的动力学仿真程序。给出了主、被动试验台运动范围及运动特性、作用力范围等仿真结果，为航天器五自由度对接试验台的实现方案提供了重要设计依据及参考。     

一种基于最小熵准则的SAR图像自聚焦算法

研究了一种新颖的SAR图像自聚焦算法。该方法从复图像域出发 ,利用最小熵准则盲解卷积原理 ,通过多维搜索完成相位误差校正。同相位梯度自聚焦算法相比 ,最小熵算法无需在图像域分离出强点目标 ,因而特别适用于无任何明显特征的图像。仿真及实测数据处理结果证明了该方法的有效性     

一种支持雷达P显仿真的实时坐标变换策略

在光栅扫描显示器上模拟传统PPI雷达显示器，不可避免地会遇到直角坐标与极坐标转换的问题，而雷达回波信号从极坐标到直角坐标的变换是决定系统性能的关键。针对传统坐标变换存在的坐标变换后极坐标与直角坐标之间不能一一对应以及运算速度过慢的问题，本文讨论了将光栅扫描显示器屏幕点阵赋予各种属性，并将这些属性依据极坐标的特性进行排序的实现，进而设计了一种快速的查表映射方法。采用该映射方法，在普通的PC机上即可完成实时坐标变换及对回波采样数据的进一步处理。     

基于导弹动力特征的单星预警算法

单星探测预警是空间预警系统发展的必然经历过程和重要组成部分,属于不完备测量条件,需要有预警信息库中先验信息的支持才能估计飞行导弹的弹道以及落点等预报参数。基于导弹动力特征,建立适用于单星预警的算法,解决目前依靠标准弹道模板方法的不足,并给出了仿真比较,从而验证了该算法具有更好的可靠性和可行性。     

基于稳健MM估计的REKF RAIM算法

基于鲁棒扩展卡尔曼滤波(robust extended Kalman filter, REKF)的接收机自主完好性监测(receiver autonomous integrity monitoring, RAIM)对双星故障模式的检测及识别效果相对较差,尤其当故障矢量具有较高的空间一致性时, M估计的稳健性会受到极大破坏。针对这一问题,提出基于稳健MM估计的REKF RAIM算法, MM估计是兼具高崩溃污染率和高估计效率的两步抗差估计方法,首先采用具有高崩溃污染率的最小截断二乘(least trimmed squares, LTS)估计获得稳健性高的迭代初值和尺度参数,然后采用IGG III方案得到最终的参数估计值,并设计一种基于特征斜率的快速选星方法降低LTS估计的计算量。仿真结果表明,相比于基于M估计的REKF, MMREKF在双星故障模式下具备更高的稳健性,对双星故障模式有更好的检测与识别能力。