基于扩展Kalman滤波的运动目标距离/速度联合估计

通过对高频区运动目标的频域回波模型的分析,提出了一种基于高频区回波频域模型的非成像类参数化高分辨方法。该方法基于扩展卡尔曼滤波理论,通过对所建立的运动目标回波频域模型进行参数估计来获得目标距离高分辨。仿真结果证明,该方法回避了目标运动情况下成像类高分辨方法所必需的距离补偿问题,多散射点情况下在获得各散射点的距离高分辨的同时,可以获得目标运动参数的精确估计。     

复杂背景下红外点目标检测的预处理

研究了复杂背景下红外点目标检测的预处理方法。首先给出了红外点目标的场景图像模型,定义了信噪比,然后给出了点目标增强和背景抑制的方法,分别是去图像局部均值和白化处理。最后是预处理的实验结果和方法的性能分析。     

自主交会对接中运动参数的测量

探讨了基于双目测量系统实现自主交会对接中运动参数的一种测量方法。通过对系统数学模型的误差分析,确定标志点的检测精度是影响测量误差的主要因素。将系统中的标识点配置为圆形,利用最小二乘准则精确地估计标志像点的圆参数,以提高运动参数的测量精度。仿真实验中圆参数的估计可以达到亚像素的检测精度,验证了算法的有效性。     

高斯核密度估计背景建模及噪声与阴影抑制

提出了一种多模态非参数背景模型，用于背景减方法检测运动目标。针对户外监控系统存在背景局部运动以及摄像机抖动、活动阴影等问题，利用像素邻域相关性信息进行多模态高斯核密度估计，并采用HMMD色彩值抑制阴影。通过抖动噪声去除以及阴影抑制处理，降低了目标检测的虚警率。实验结果表明该算法在运动目标检测中具有对噪声和阴影的鲁棒性，可用于户外复杂场景监控系统。     

基于载机运动特征的FMCW SAR前视成像仿真分析

基于阵列技术的机载前视线性调频连续波(FMCW)合成孔径雷达(SAR)能对载机前方区域高分辨成像,且能满足机载SAR小型化的需要。针对前视成像若不考虑载机运动时信号模型不完整和系统应用受到制约的问题,提出基于载机运动特征的FMCW SAR前视成像。分析了前视FMCW SAR与脉冲SAR信号收发模式等问题的异同,建立了基于载机运动特征的前视FMCW SAR信号模型。分析了载机运动的影响,并重点讨论了载机运动引入的多普勒频率偏移。结合距离-多普勒(RD)算法流程给出了多普勒频率偏移的补偿方法并进行了仿真研究。结果表明,载机运动会引起点目标航线向主瓣展宽、旁瓣畸变以及目标位置的搬移,通过补偿可有效消除载机运动的影响。     

宽带弹道高速群目标运动精补偿方法

外场实验中宽带直采模式使得回波数据量较大,弹道目标的微动使散射点徙动严重,频谱变化剧烈。针对此时传统运动补偿不再适用和宽带直采数据处理困难的问题,本文提出宽带弹道高速群目标运动精补偿的方法。首先对宽带数据进行降采样,降低数据量。对降采样的数据使用区域Hough变换进行群目标轨迹分离并计算出对应到原始宽带数据的位置,进行粗运动补偿与信号提取。然后对提取的目标信号采用重心法进一步作运动补偿,再通过时变自回归模型进行时频分析,得到剩余平动参数与光滑的微动特征曲线。利用所得微动参数对目标信号进行精确的运动补偿。最后采用CADFEKO仿真模型实验验证了所提方法的有效性。     

基于参数估计的步进频ISAR成像运动补偿方法

分析了基于步进频雷达运动目标的回波信号模型,讨论了目标运动对ISAR成像的影响,针对当目标有速度或加速度时会造成高分辨距离像移位和畸变,并使二维像散焦的情况,提出了一种基于高斯包络线性调频信号自适应分解、高分辨距离像互相关法及多普勒横向像最小熵法的运动补偿算法。该算法利用高斯包络线性调频信号自适应分解得到回波多普勒调频率和目标运动的加速度,通过距离像移动对目标运动速度进行初估计,并用高分辨距离像互相关法及多普勒横向像最小熵准则提高目标速度及加速度的估计精度,然后进行运动补偿。该算法计算量小,估计精度高,仿真结果验证了它补偿效果好,能获得清晰的ISAR像。     

基于高斯曲率极值点的散乱点云数据特征点提取

提出了一种快速提取散乱点云数据特征点方法,首先求出空间一点邻域内的曲面片模型,在此基础上利用梯度法搜索曲面上的高斯曲率极值点。然后再以该点作为搜索曲率极值点的初始点,根据判定准则搜索该点附近的曲率极值点。曲率极值点的搜索方法是边拟合局部曲面边搜索高斯曲率极值点,在搜索曲率极值点时,只需计算高斯曲率极值点附近点的曲率值。避免了传统算法中由于需要求出所有测量点的曲率值,然后进行比较求得曲率极值点而耗时间的缺点,从而提高了搜索效率。     

基于时域滤波的点目标检测算法

当红外预警系统对低空飞行的运动目标进行检测时,由于云杂波的存在,系统的检测性能会受到严重影响。分析了云层背景下目标和云层在探测器上的时间响应特性,建立了四种类型的像素点时域模型。并以这四种时域模型为基础,提出了云层背景下点目标的时域检测算法。理论分析和实验结果表明,新算法能有效检测出各种云层背景下的点目标。     

基于互相关平动补偿的外辐射源成像技术

基于已有的无源雷达成像算法均未考虑目标的平动补偿问题,利用短时间内两次回波的强相关性,通过估计两次回波相关函数的最大值来估计补偿因子,进行平动补偿,然后利用直接FFT成像方法来对运动目标进行成像。仿真实验表明提出的互相关平动补偿算法在考虑了目标实际运动情况下,可以获得良好的成像质量。     

基于深度自编码器的电力能耗异常检测方法

针对电力能耗数据的非线性和不平稳特征,提出了一种基于深度自编码器的电力能耗异常检测模型。将深度学习的门控循环单元网络和自编码器结构相结合,通过传统自编码器的编码器和解码器部分采用门控循环单元网络来实现,充分发挥门控循环单元的数据特征提取能力和自编码器结构的数据重构功能。根据原始数据和重构数据之间的重构误差来检测电力能耗异常数据点。将所提方法应用于实际的车间电力能耗数据集,结果表明：所提方法能够对电力能耗数据进行异常点检测,检测效果良好。     

采用ISAR像估计弹道目标微动特征的方法

逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像序列可以反映弹道目标在微动周期内的姿态变换及结构特征,本文在此基础上提出一种利用ISAR像序列估计弹道目标微动特征的方法。首先基于relax算法提取较强的散射点,并采用距离多普勒方法成像,然后利用灰度匹配算法对ISAR图像进行匹配,以提高微动周期估计精度。通过分析散射点在成像平面上的投影关系从而建立散射点空间坐标与目标微动特征之间的联系,并根据散射点在ISAR图像序列上的相对位置差值与散射点空间坐标的表达式,估计目标的微动参数。最后,仿真验证该方法的可行性与有效性,仿真结果表明该方法估计精度较高。     

一种基于标记阈值的分水岭分割新算法

为了克服分水岭算法的过分割问题,提出了一种新的带标记(marker)的分水岭分割算法。该方法首先根据邻接像素的连通性提取原始图像梯度的局部极小值点,然后采用最大熵阈值法去除由噪声及图像细节纹理所产生的伪极小值点,将修改后得到的极小值点强制作为标记,并在原始梯度图像上应用带标记的分水岭算法。该方法的优点是可以自适应地提取标记而不需要先验知识,克服了标记提取的困难。实验结果表明,该算法能有效地减少分水岭的过分割现象。     

基金管理人行为与基金业绩的关系分析

在研究证券投资基金绩效评价体系时,基金管理人的行为与基金业绩的关系可能被该研究主题所忽略.受行为金融理论的启发,本文在委托代理理论的基础之上,建立了基金管理人行为与基金业绩的线性关系模型,给出了管理人的最优决策行为,指出了确定管理人最优努力、最优能力与基金业绩关系的数量方法.为基金投资者选择管理人提供了一定的理论依据;为根据管理人的风险偏好、经济环境预期及经济环境的风险判断分析基金的预期业绩变化提供了一定的理论指导.     

平台式相控阵导引头视线角速率提取技术研究

针对全捷联相控阵雷达导引头隔离度（disturbance rejection rate, DRR）正反馈失稳风险,提出了一种将相控阵安装在平台框架用于隔离弹体干扰的新思路。通过对相控阵和平台模型进行简化,利用空间角度关系及平台随动特性,构建4种适用于平台式相控阵雷达导引头视线角速率提取的方案,选取不同的〖JP2〗制导信号输出点,分别研究方案的隔离特性及制导信号跟踪能力。研究结果表明,4种方案均能有效规避DRR干扰影响,其中平台随动能提高制导信号的提取精度,雷达测角输出点优于平台角速率陀螺输出点,并具备跟踪高频信号的能力。     

基于灰色组合模型的河南省粮食产量预测

一元线性回归有直线趋势,而GM(1,1)能较好地模拟指数变化的趋势。但是,如果原始序列整体上是直线趋势,在少数点上,数据模拟值和回归直线偏离较大时,线性函数已不能很好地预测数据序列的变化了。对于此类问题,将数据分为跳变点(即模拟值偏离回归直线较大)和非跳变点数据,并将跳变点又分为上、下跳变点,借鉴灰色灾变预测原理,用GM(1,1)模型预测跳变点数据,而对其他非跳变点使用去掉跳变点后的数据形成的新的线性回归方程进行预测。通过对河南省粮食产量的预测,结果表明该方法很好地克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,具有较好的实际应用价值。     

一种基于AF的决策树算法

属性序列不同于一般的线性回归模型,其样本点之间存在着一定的相依结构,使得常用的探测异常值的方法,如数据删除、单点求导等,对时间序列而言效果不佳。为了探测时间序列中的强影响点,介绍了同时对几个点作微小扰动时自相关函数(AF)的扰动理论。从应用角度提出一种新的决策树方法,实验结果进一步证实,自相关决策树具有全面性与精确性,从而为进一步实现智能信息检索提供了一种个性化的高效信息检索工具。     

基于规划识别的社会安全事件识别方法

社会安全事件发生之前通常要进行筹划、准备,并逐步成型,通过观察这一过程中参与者的行为和动作有可能识别正在酝酿的社会安全事件.一些社会安全事件的行动单独来看并不一定表现出异常特征,需要综合分析发现多个参与者行动相互关联后可能形成的事件.文章假设参与者在事件准备和形成过程中的部分行动是可以被观察到的,提出了基于规划识别的社会安全事件识别方法.首先构造了社会安全事件识别模型框架,描述了社会安全事件识别的领域知识和问题模型,进而采用plan recognition as planning (PRAP)规划识别方法,利用领域知识进行推理,动态地识别可能发生的社会安全事件.最后以人员聚集事件为例设计了实验算例,检验了方法的有效性.实验结果表明该方法能够准确识别参与者行动对应的社会安全事件,并且具备较强的提前识别能力,能够提高社会安全事件监测预警能力.     

基于PoF模型的电子产品可靠性参数计算方法

现有的基于失效物理(physics of failure, PoF)模型的可靠性预计只能计算电子产品在寿命周期内经历单一典型任务剖面的失效时间。本文提出了一种基于失效物理模型,并利用蒙特卡罗仿真定量分析电子产品在寿命周期内实际经历多任务剖面的可靠性水平的新方法。将该方法应用于某机载电子设备的平均失效前时间(mean time to failure, MTTF)的计算,建立失效率和可靠度的时间函数,与目前国内工程实践中常用的失效率经验模型法以及设备可靠性强化试验的结果进行了对比分析。结果表明,该方法不仅可以计算可靠性参数,而且通过分析与计算过程可发现设计薄弱环节与可靠性参数的定量关系,有效指导设计改进。     

C4ISR体系结构设计工具的产品一致性维护方法

产品一致性维护是确保C⁴ISR系统体系结构设计正确的重要手段。分析了产品一致性维护的原因,主要是由于体系结构产品之间在描述内容上的密切联系、相互依赖。对产品之间的各种关联关系进行系统地总结,分成显式关联和隐式关联两大类,提出了在C⁴ISR系统体系结构设计工具中对各类关联关系进行一致性维护的时机、策略和方法,并在自主开发的C⁴ISR系统体系结构设计环境中实现。