基于波数能量谱的海面风向反演算法

为提高应用X波段导航雷达反演海面风向的适用性和精度,针对现有局部梯度法反演海面风向存在无法自动寻找到合适的缩减图像分辨率,导致风向反演结果不稳定的问题,提出基于波数能量谱的海面风向反演算法.首先,应用风场成像特征,将包含风条纹的海面静态特征提取出来;其次,应用二维离散傅里叶变换获得海面静态特征的能量谱;最后,利用风条纹尺度特性,构建波数能量谱带通滤波器,将风条纹能量谱提取出来,从而得到海面风向.通过实验将本文算法、局部梯度法与风向标实测数据比较分析,表明本文算法反演适用性达到99%,反演精度提高了58.97%.     

基于线性与非线性模型的海杂波预测

为对海杂波进行准确预测,根据海杂波具有的非线性不确定性,应用线性和非线性预测理论建立预测模型.针对logistic混沌映射信号和IPIX实际海杂波数据背景下的弱目标,分别采取基于自回归(AR)的线性模型、基于径向基神经网络(RBF)和Volterra级数滤波器的非线性模型进行预测.实验结果表明:非线性预测模型更适合于混沌背景下,因其目标和杂波的预测误差相差较大,可采取非线性预测并设置门限的方法进行目标检测;对于IPIX雷达数据,其混沌特性较logistic弱,目标和杂波的预测结果相差不大,可采用似然比检测方法.     

基于球不变随机过程的相干相关K分布海杂波仿真

海杂波仿真对测试雷达在杂波环境下的检测性能是极其重要的.K分布可以很好地描述高分辨低入射余角雷达的杂波特性.使用球不变随机过程法模拟产生相干相关K分布的海杂波,该方法允许对杂波的协方差阵和分布函数分别独立进行控制,从而克服了传统零记忆非线性方法产生相干相关K分布杂波的困难.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于IPSO算法的KK分布模型参数估计

目的 提出一种IPSO (Improved Particle Swarm Optimization)算法，估计服从KK分布的海杂波建模参数，以改善复杂海况下海杂波幅度统计模型的建模精度。方法 通过设计目标损失函数、更新公式等方法，获得了IPSO算法，然后利用IPSO算法对模型参数进行最优或次优取值估计。结果与结论仿真和实测海杂波数据集实验表明，所提方法克服了KK分布的多参数难于通过解析法求解参数的问题，有效解决了非线性分布海杂波模型的重“拖尾”拟合精度偏低的问题，且该算法能够更快地收敛到理想取值。     

基于ARM的X波段雷达图像提取海面风向研究

为解决传统局部梯度法(LGM)从X-band雷达图像中提取海面风向时存在局限性和较大误差的问题,针对X-band雷达图像风场成像特征,提出基于自适应缩减法(ARM)的海面风向反演算法.首先,设计了一种自适应缩减算子,算子能够连续缩减图像,扩大了缩减后图像分辨率适应风条纹尺度的范围;然后,构建了自适应判断算法,根据由像元梯度直方图统计计算出的稳定系数来判断缩减后图像分辨率与风条纹尺度是否达到最佳,从而获得最优缩减率;最后,利用最优缩减率得到的像元梯度方向获得主梯度方向,根据风条纹特征提取出海面风向.通过岸基实验数据验证表明:ARM算法具有很好的性能,比传统LGM算法的海面风向反演精度提高了58.3%,在风速变化剧烈情况下也能得到稳定反演结果.     

基于Horn-Schunck方法的光流计算模型

光流场反映了图像上每一点灰度的变化趋势,它计算的可靠性成了计算机视觉领域面临的很大挑战.变分方法是目前为止用来实现光流计算的成功方法之一 .用变分方法来计算光流场是通过最小化一个能量函数来实现的,这个能量函数包含数据项和规则项两个部分.本论文中,主要论述了基于Horn-Schunck模型的光流计算模型,规则项采取全局平滑的情况.在进行数值差分计算时,采用半隐式差分格式,以保证算法的稳定性 .     

基于BP神经网络的海上目标检测

为了减少展宽的一阶海杂波谱对空间超分辨谱估计技术的影响,提高MUSIC算法的检测性能,用BP神经网络实现海杂波预测和对消.利用神经网络的可对任意非线性函数模拟的特性,对展宽的海杂波进行模拟.用模拟后的结果实现一阶海杂波的对消,来满足MUSIC算法的应用条件.最后,用MUSIC算法分辨海上目标的方位信息.实验结果表明,对消前后目标背景噪声子空间特征值发生改变,对消后更接近于MUSIC算法的假设条件,提高了MUSIC算法的检测性能,扩大了MU-SIC算法的应用范围,实现在非高斯噪声背景条件下应用MUSIC算法检测目标.     

基于径向基函数的海杂波时间序列预测方法

介绍基于混沌理论的海杂波分析方法,依据加拿大McMaster大学IPIX雷达实测海杂波数据,按照TAKENS的嵌入定理,设计了混沌预测器.预测器采用径向基函数神经网络重建海杂波的混沌动力系统,即建立海杂波的精确预测模型.实验表明,基于径向基函数的混沌时间序列预测器精度完全能够实现单步预测功能.学习误差为0.0232,预测误差为0.0277.     

融合全局图像信息的局部灰度拟合模型

[目的]研究提高基于局部区域信息的活动轮廓模型对轮廓初始化和强噪声的鲁棒性.[方法]以区域可变灰度拟合模型为基础提出了一个新的结合图像全局信息的局部灰度拟合模型.新模型的能量泛函包括3项:基于图像全局和局部信息的数据项、融合边缘指示函数的光滑项以及水平集函数的正则化项.通过变分法和梯度下降流方法得到水平集函数的演化方程...     

色散关系带通滤波器设计

为消除X波段雷达海杂波图像谱中非海浪能量,设计了色散关系带通滤波器（DRBF）.其带宽由测量海域主导波波数和估计的最大相对流速共同确定.根据主导波波数调节滤波器带宽,能使算法较好地适应海浪的特点;DRBF带宽由估计的最大流速调节,解决了传统上依赖实测流速构造DRBF不准确的问题.使用岸基实测雷达图像实验,将DRBF提取海浪谱反演得到的有效波高与现场传感器获得的有效波高进行比较,两者具有很高的相关性和很小的误差,可见设计的DRBF具有良好的性能和较高的可行性.     

基于亮度守恒假设的火灾图像运动特征提取

论述了火灾火焰和烟雾图像特征分析及提取方法,分析了这些方法尚存在的问题,指出了火灾图像运动特征分析相对于静态特征分析的优势.针对亮度不变假设在提取火灾火焰和烟雾图像运动特征时存在的问题,提出将目前最新的光流计算方法——亮度守恒假设应用于视频火灾探测中,结合全局平滑性假设,推导了亮度守恒方程解的迭代形式,并对基于亮度守恒假设的火灾火焰和烟雾图像运动特征识别方法进行了分析和讨论,为开发更加准确可靠的视频火灾探测识别算法提供了理论支撑.     

利用相关函数估计在图象光流计算中的误差

从光流来决定照相机与它所见的场景之间的相对运动，是一个困难的问题。不少人希望计算的误差能在一种可接受的范围内。然而，大部分光流研究用的是基于亮度不变假设的模型，而这种假设在不少情况下并不适用。当使用允许图象亮度改变的模型时，误差或者说偏差在图象光流计算中的性质，并利用一个各向同性的图象亮度的空间相关函数，估计在图象光流计算里的误差（偏差）。研究结果是：１）当亮度改变时，除非运动为零，在图象光流中存在误差；２）对较随机的图象来讲，图象光流中的误差比光滑图象中的误差更大；３）利用定义的相关函数，可能定量地估计在图象光流计算中的误差。     

一种结构向量与分数阶相结合的光流模型

运动目标检测是图像处理中的最基本任务,变分光流法是常用的运动目标检测技术。因模型固有的缺陷,传统变分光流模型不能应对场景中的光照变化、不能保留运动不连续性,从而局限了变分光流模型的应用范围,影响了光流估计的计算精度。提出一种局部结构不变约束与分数阶平滑约束相结合的光流模型,该模型应用局部结构张量函数代替传统亮度约束方程中的亮度函数,应用分数阶导数代替传统平滑约束方程中的整数阶梯度。因结构张量是一个不随光照变化的物理量,且包含了图像中的一些结构信息,而分数阶平滑约束能保留边缘不连续性,因而使得本文模型能在各种光照环境下获得清晰的运动目标轮廓。实验证明本文所提模型对光照变化鲁棒,且能保留光流场边缘不连续性,较其他相关模型,能获得更高准确率的光流场。     

自然风非稳态特性及其对室内环境的影响

 目前大部分自然通风的研究只考虑了简单的平均特性,假定自然风为恒定风会造成与实际效果较大误差。鉴于此,为了能更加客观精确地探讨自然通风建筑通风效果,详细综述了自然风的波动特性,并讨论了自然风波动特性对自然通风量的影响,将通风量的预测方法归纳为基于稳态条件下的修正方法和基于波动条件下的非稳态模型方法,分析了自然风的湍流强度和波动频率两个参数对人体热舒适的影响。指出需尽快建立适用于中国工程设计用的基于非稳态边界条件下的自然通风模型。     

数值求解耦合Gross-Pitaevskii方程组基态解的离散归一化梯度流方法

本文提出了一种求解磁场项为常数的耦合Gross-Pitaevskii方程组基态解的数值算法. 首先,基于单组分近似理论,本文将方程组的能量泛函等价为单组分的能量泛函, 然后基于降阶后的能量表达式提出了离散归一化梯度流数值方法. 数值算例表明,该方法高效且可靠.     

离散完整力学系统的Mei对称性共形不变性

基于离散完整系统的差分Euler-Lagrange方程,研究离散完整力学系统的Mei对称性共形不变性和守恒量.提出了该系统Mei对称性共形不变性的定义和确定方程.结合规范函数和共形因子,得到在无限小单参数点变换群作用下系统的共形不变性导致的守恒量形式.举例说明结果的应用.     

基于亮度感知的前景提取

前景提取是在图像整体认知基础上将感兴趣对象分离出来,本文联合图像亮度视觉感知和水平集方法提出了一种基于亮度感知的前景提取模型。该模型依据像素对的亮度视觉相关性,联合视觉区域内相似性和区域间的差异性,设计了亮度感知能量泛函,运用瑞利熵求解能量泛函得到视觉区域,利用视觉区域特征驱使初始曲线演化至前景轮廓。相对于传统算法,该模型运用图像视觉特征有利于从图像的整体认知上提取前景,提高了水平集方法的前景提取质量。     

圆管内湍流流动能量耗散率近似算法的可靠性分析

为了检验能量耗散率近似算法的可靠性 ,将按近似算法计算得到的管内湍流体均能量耗散率与按热力学方法导出的解析式并采用公认的摩擦因子公式计算的体均能量耗散率进行了对比。结果表明 ,若选择适当的湍流时均速度梯度模型 ,用近似算法计算的体均能量耗散率与用解析式计算的值接近 ,说明该近似算法的准确性可以满足工程计算的需要。湍流剪切率的计算误差小于能量耗散率的计算误差。对于牛顿流体在圆管内的湍流流动 ,使用三段速度分布模型计算的体均能量耗散率比采用窦国仁式速度梯度分布模型计算的误差小。参照牛顿流体能量耗散率的计算方法 ,提出了幂律流体管内湍流能量耗散率的近似算法。对于幂律流体 ,以管壁处表观粘度代替牛顿流体粘度 ,并采用牛顿流体时均速度梯度模型 ,按近似方法计算得到的体均能量耗散率与按解析式计算的结果吻合     

基于模糊C均值聚类能量最小化的超声图像分割

 提出了基于模糊C均值能量最小化的活动轮廓模型.该模型首先对待分割图像进行模糊C均值聚类得到前景和背景的模糊隶属度值,然后将待分割目标的局部像素信息和它的隶属度值作为活动轮廓模型的水平集函数的初始值,改进了传统的求解Euler-Lagrange方程使活动轮廓的能量极小化的模型,利用快速算法直接计算模糊C均值能量最小化驱动传统活动轮廓模型的曲线演化.将提出算法与经典的活动轮廓模型分割算法比较,对仿真和临床的超声图像分割实验结果表明：提出算法能很好地分割像素不均匀、边界模糊、含有斑点噪声的超声图像,具有较好的分割性能和较快的分割速度.     

稳定温度分层流的数值模拟与实验研究

温度分层流是一种常见的自然现象,准确模拟海洋环境中的稳定温度分层流动具有重要的理论和实际应用价值。建立了描述温度分层流运动的质量、动量和能量守恒方程,采用改进型的k-ε湍流模型模拟分层流运动的流动与传热强耦合过程。运用有限体积法,使用滑移壁面、给定壁面温度函数与来流温度函数相结合的方法,对现有温度分层模拟方法进行了改进,实现了垂直方向上任意温度曲线的分层流温度场的稳定数值模拟。采用辐射加热灯加热水槽流体表面,形成了流体的温度分层。通过与分层流水槽模型试验的对比,证明了该方法的可行性与准确性。