前视红外地面待机目标轮廓提取方法

针对前视红外成像制导中地面待机目标的轮廓提取问题,提出一种新的多目标轮廓提取方法。首先利用相对定位分割技术,将待机目标区域从复杂地面背景中分离出来,然后采用灰度阈值法初步检测目标数量和方位,再通过边缘点聚类分割算法将多目标边缘图像进行分割,最后基于距离差分最小提取目标轮廓。实验结果表明,针对复杂地面场景,该方法可以实现对不同数量、不同类型、不同尺寸地面待机目标的外轮廓提取。基本满足前视红外成像制导对轮廓提取算法实时性好、轮廓完整度高、抗干扰能力强等要求。     

基于适应值欧式距离比的均衡蜂群算法

针对人工蜂群算法探索能力强但开发能力弱等特性,提出一种均衡蜂群算法.该算法根据“适应值欧式距离比”策略和差分算法改进更新公式,“适应值欧式距离比”策略有助于多峰问题的优化,而差分算法善于优化单峰问题,为发挥两者的优势,提出了一种新的搜索结构,有利于探索与开发能力达到平衡.在初始化时引入混沌策略提高种群多样性.在连续域内,12个标准测试函数的仿真结果表明,本算法能有效地提高最优解的精度,加快收敛速度.在离散域内,采用4个标准柔性作业车间调度模型,验证了本算法在解决实际问题中的可行性和优越性.     

基于BDWT的运动目标识别及Mexico小波核mean shift跟踪算法

提出了一种应用于智能交通监控系统的运动目标识别和跟踪方法.针对帧间差分提取运动目标的缺陷与不足,提出了一种基于二进小波变换的运动目标识别算法,即直接在二进小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标.对于检测出来的运动目标,对mean-shift跟踪算法进行了改进,采用以Mexico小波核函数自适应mean-shift算法对目标进行跟踪.实验结果表明,提出的算法可以有效地提取运动目标,即使目标与背景具有较高的相似度,也可以较准确的提取出前景运动信息,效果要好于传统的帧差法;跟踪目标准确度高,不受目标大小变化的影响.本算法具较高的实用价值和应用前景.     

基于极线约束的角点匹配快速算法

针对同一物体从不同角度拍摄形成的不同图像的匹配问题,提出新的基于区域互信息和极线约束的角点匹配快速算法.该算法首先采用Canny边缘捡测算子提取图像边缘,再利用曲率最大原理求取局部板值完成角点检测,随后基于区域互信息测度获取角点的初始匹配;进一步采用基于极线约束及马氏距离测度的改进松弛算法完成角点的精匹配.实验表明,本算法具有较好的鲁棒性,能有效、快速.高精度的进行角点匹配.     

基于差分进化算法的多旅行商问题优化

针对所有旅行商路径最大值最小的多旅行商问题,提出改进的差分进化算法优化.在该优化方法中,编码采用实数编码;改进的差分进化算法采用轮盘赌选择;根据旅行商问题的特点,在差分进化算法中增加邻域搜索算子.该方法适于距离对称和非对称的多旅行商问题求解.以距离非对称的多旅行商问题的实例进行了仿真和比较,可以看出所提出的改进差分用来解决多旅行商这类离散组合优化问题是有效的.     

用离散小波变换对格网DEM数据压缩中的关键技术

DEM数据具有不稳定、相关性差的特点,用离散小波变换对格网DEM数据进行压缩处理时,其边界问题将更为突出,主要表现在边界失真非常严重.这种现象不可避免地导致重建DEM数据精度的损失严重.为了最大限度地减弱边界问题的影响、提高压缩比,在进行格网DEM数据压缩时,作者将二维离散小波变换的边界问题转换为一维离散小波变换的边界问题,大大减小了边界失真区域,提高了重建DEM数据的精度.进而,用相应的算法进行了DEM压缩实验, 结果表明:可获取高压缩比且高精度的重建DEM数据.     

基于距离-方位二维聚类的海上编队目标距离像提取

在观测编队目标时波束内容易出现多个目标,可能引起距离像邻近甚至混叠,难以判断距离像簇与目标之间的对应关系,导致无法准确提取单个目标的距离像信息。本文基于距离像目标识别的需求,在海面编队结构信息的约束下,分析了波束内多目标出现概率,定义了多目标距离像之间的4 种关系,利用目标的距离和方位角信息进行二维聚类来判断距离像簇与多目标之间的对应关系,从而实现波束内多个舰船目标的距离像提取。仿真实验表明该算法能够在不同信噪比和带宽条件下很好地区分编队内不同目标的距离像,为下一步基于距离像信息的目标识别和稳定跟踪提供了重要条件。     

匿名区域层级扩张的位置隐私保护方法

针对传统中心点匿名区域扩张方法中用户位置可预测的问题,提出一种匿名区域按照匿名用户离散距离层级扩张的位置隐私保护方法。首先，将位置区域按照匿名用户离散间距进行划分,并利用希尔伯特曲线按照间距递进的原则建立具有不同离散间距层级的N-阶位置区域四叉树。其次，基于该四叉树用户可选择不同离散程度的匿名区域,防止由于匿名用户密度导致的隐私泄露。同时，由于用户并不位于匿名中心,又可有效应对诸如用户距离差分攻击、中心区域选择攻击等攻击方法。最后,通过安全性分析给出了该算法的理论依据。实验验证与同类算法的比较,进一步展示了所提算法相比于同类算法的优越性。     

典型城市路网中的椭圆最短路径算法

提出了一种高效可靠的限制搜索区域的最优路径算法．该算法是基于典型城市路网的共同特征, 而不是某个特定城市的统计信息提出的, 它可以应用在不同的城市路网中．针对从源站点到目的站点不同的欧式距离, 算法分别在两类不同大小的椭圆内搜索最短路径．理论计算和实验结果都表明, 当源站点和目的站点相距较远时, 与椭圆限制搜索区域算法相比, 该算法可以降低33%-47%的时间复杂度, 而不会影响查询结果的准确性．     

基于DEM和地物分类信息的SAR图像模拟

SAR图像模拟对于雷达系统设计、SAR图像几何及辐射校正等具有重要意义.针对正侧视SAR成像的几何特点,顾及地面坡度、地物类型、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,采用强度积分策略,设计了基于DEM和地物分类信息的SAR图像模拟方案;通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性.     

基于深度卷积神经网络的PolSAR图像变化检测方法

针对极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)图像变化检测问题,提出了结合区域信息和深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)的PolSAR图像变化检测算法。在本方法中,用超像素分割算法与超像素合并算法提取图像场景的区域信息,利用区域信息和Wishart似然比得到差异图像;再运用预分类算法以得到训练DCNN的伪训练样本和待分类样本;接着用伪训练样本训练DCNN;最后用训练好的DCNN对待分类样本进行分类得到最终结果。实验结果表明,与多种PolSAR变化检测算法相比,所提算法能够获得更好的结果。     

基于空间索引的快速TIN插值DEM算法研究

建立空间索引是提高从TIN插值DEM效率的有效方法,可采用两种不同的思路来构建空间索引：一种是为TIN构建四叉树索引,在逐点插值DEM时,能快速定位到目标三角形;另一种是直接利用格网结构建立索引,在逐三角形插值DEM时,能快速找到所有包含在三角形内的内插点。针对这两种思路改进算法并进行了大量实验,实验结果表明前一种算法适用于从大量三角形中快速定位少数点;而后一种算法能大大提高从TIN内插DEM的速度,在一般采样率下,几乎可实现实时转换。     

基于雷达图像的飞鸟目标检测与信息提取

针对鸟击问题,基于一种自行研制的雷达探鸟实验系统获取了50帧含有飞鸟目标的雷达PPI图像,该系统由X波段海事雷达改造而成.经过背景差分、图像平滑、阈值分割和信息提取4个步骤,将飞鸟目标从复杂的PPI图像中分离出来,提取出包括目标质心位置、目标平均灰度、目标面积、目标形状在内的鸟情信息,实现了一种可行的飞鸟目标检测与信息提取算法.本算法为建立实用的机场雷达探鸟系统奠定了重要的理论基础.     

基于并行滤波器组和高阶累积量的扩频信号检测与估计

在非协作通信截获中,提出了一种有效的基于并行滤波器组和三阶累积量的扩频信号检测方法.滤波器组将输入信号细划成许多窄的频率通带,不仅在时频域完整的描述了未知信号,也改善了输出信噪比.采用三阶累积量估计器进一步抑制高斯噪声,并保留信号的有用信息,提高算法的检测能力.最后通过创建特征矩阵,实现扩频信号的参数估计.仿真实验表明,算法适用于低信噪比下的直接序列扩频扩信号检测,并能有效估计截获信号的载频和调制带宽.     

灰度和彩色图象分割的一种改进算法

图象边缘检测技术是图象处理中最重要的内容之一,且已在图象分析和识别区域中得到广泛的应用。但由于边缘点不连续和难以把存在大量碎边缘的高细节区提取出来这两个原因,而不能直接实现完整意义上的图象分割。为了提高图象分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率,提出用边缘生长的方法来解决不连续的边缘点链接问题,以便间接地将高细节区围成一个区域。该算法也可以嵌入到其他利用边缘信息的分割算法中。     

肺结节的自适应检测算法

提出一种自适应的肺结节检测算法.基于肺结节的CT图像表现,提取了七个图像特征.对于每个特征,采用支持向量机(SVM)进行单特征分类,将其分类的准确率作为权值应用到改进的Mahalanobis距离公式中.根据改进的Mahalanobis距离公式构造非线性分类器,然后对感兴趣区域(ROI)进行分类,分类器中使用自适应的算法自动调节网值.实验结果表明,该算法对于肺结节的检测具有较高的敏感性和准确性.     

基于自适应权重的面板数据聚类方法

基于二维信息的传统聚类方法并不适用于处理面板数据, 在考察面板数据多重信息特征的基础上, 基于面板数据的"绝对指标", "增量指标"及"波动指标", 重构了面板数据相似性测度的距离函数和Ward聚类算法, 提出了面板数据自适应权重聚类方法. 所提供的算法既可退化为传统的绝对量距离聚类方法, 亦可对面板数据的未来所属类别进行聚类预测. 最后, 实例显示此方法兼具有效性和灵活性.     

动态柔性作业车间优化调度与决策方法

针对多目标动态柔性作业车间调度问题,提出一种改进的多目标差分进化算法进行求解。在差分进化算法中引入自适应交叉变异算子,提高算法的全局搜索能力;在选择排序时引入基于免疫学原理的快速非支配排序法,提高解集的质量。提出改进的TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)—G1—熵权综合决策方法。通过Nash均衡理论计算得出G1—熵权法的综合权重;将综合权重与TOPSIS评价体系组合对各调度方案进行评价。通过实验仿真验证了优化调度算法在寻优能力上的优越性以及综合决策方法的有效性。     

实现定点DSP汇编层反正切函数的差分进化算法

基于差分进化算法,提出一种在定点DSP汇编层快速实现高精度反正切函数的方法,并对该方法在确定精度范围内的正确性和实时性进行了测试。与传统方法相比,差分进化算法求得的逼近多项式精度高、阶数小,设计出的反正切函数实时性远优于C库函数。同时差分进化算法还可以用于其它非线性数学函数在实时环境中的高效实现。     

相控阵雷达中的多目标跟踪角度相关区算法

研究了相控阵雷达系统中多目标踉踪的重复检测问题,提出了对回波数据进行预处理的角度相关区算法,给出了角度相关区算法的逻辑,分析了实现中的若干问题。通过在相控阵雷达仿真系统中进行的仿真实验和结果分析,表明采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时,将使提取的目标信息更精确,从而能更早地形成稳定的航迹。