海杂波的非广延分布模型

传统上常使用统计模型为海杂波建模,发现虽然统计模型可以很好地拟合实际海杂波的幅度分布,但是由于它不能很好反映出海杂波的物理特性,因此获得的分布参数不能用来检测弱小目标.针对上述缺点,采用Tsallis分布模型对海杂波数据进行建模,发现Tsallis分布不仅能够很好地拟合实际海杂波数据,而且获得的分布参教可以有效检测海杂波背景下的弱小目标.最后通过对Tsallis分布中的非广延参数q进行分析,发现海杂波具有介于随机模型与混沌模型之间的幂率敏感性.     

试论中小企业在台湾经济发展中的作用

在台湾经济发展过程中，中小企业始终发挥着重要的作用。这不仅是因为台湾中小企业自身具备灵活与弹性的特质，能够适应各种内外经济环境，起着大企业所不能起的填补经济活动中的空缺的作用，而且中小企业之间能自发形成各种协作关系，台湾行政当局加以有组织地推动经济合作，使中小企业始终发挥重要作用。研究中小企业在台湾经济发展中的作用对我们在工业化过程中，如何扶持中小企业，使它促进经济协调发展，有一定的借鉴意义。     

强化水土保持治理 促进太原市新农村建设

从水土保持和新农村建设的内涵入手,简述了水土保持生态建设和新农村建设的关系,重点介绍了太原市小流域建设和新农村建设情况。     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。     

一种小型梳状线滤波器的设计

在高介电常数基片上直接制作一种微带带通滤波器,利用交叉耦合方法提高通带边缘的陡度,并在耦合谐振器中应用屏蔽线来减弱耦合系数以缩小滤波器的尺寸．所设计制作的小型微带梳状线带通滤波器的实测数据验证了此设计方法的正确性．     

基于小波矩特征的小波神经网络目标识别

提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的目标识别方法.该方法首先提取目标图像的小波矩特征,然后与小波神经网相结合,构成一套目标识别系统.小波矩不变量不仅可以表示图像的全局特征,而且还能表示局部特征;而小波神经网络结合了小波分析和传统神经网络的优点,具有很强的学习能力和推广能力.因此基于小波矩的小波神经网络目标识别系统在进行目标识别时具有很大的优势.实验中使用该方法对4类飞机目标进行识别,实验结果证明其识别率高于其它的目标识别方法.     

基于目标提取的红外与可见光图像融合新算法

针对灰色系统理论在空间域对红外与可见光图像融合的不足,以及非下采样Contourlet变换（ NSCT）在图像融合领域的优势,提出了一种基于目标提取的红外与可见光图像融合新算法。首先,对红外和可见光图像分别进行NSCT变换;其次,对红外低频分量应用灰色系统理论进行目标提取,并利用所提融合规则对低频分量进行融合,同时对高频分量采用常用融合规则进行融合;最后,对融合后高、低频分量进行NSCT逆变换,得到融合图像。通过与4种常用方法进行实验对比,结果表明,文中算法得到的融合图像视觉效果较好,某些客观评价指标提升明显。     

改进的基于“当前”统计模型自适应滤波算法及其在航迹预测中的应用

基于"当前"统计模型的模糊自适应(FACS)滤波算法利用机动目标"当前"加速度调整加速度极限值,实现了对一般机动目标的有效预测;但是在预测强机动目标时却存在较大的预测误差。为了解决这一问题,引入强跟踪滤波器(STF),提出了一种新的自适应滤波算法STF-FACS。该算法根据滤波残差实时调整卡尔曼滤波增益,提高了对强机动目标的预测能力;同时保留了FACS算法对于一般机动目标的预测性能。最后,对强机动目标分直线机动和转弯机动,分别进行航迹预测仿真。仿真结果表明,对弱机动目标进行航迹预测时,两种算法的预测效果相当;对强机动目标进行航迹预测时,STF-FACS算法无论是在动态时延和预测精度方面都比FACS算法要好。     

双互易杂交边界点方法求解Helmholtz方程

提出了一种新的边界类型无网格法——双互易杂交边界点方法,它将杂交边界点法和双互易法结合,来求解Helmholtz方程.该方法将Helmholtz方程的解分为通解和特解两部分,通解使用杂交边界点方法求解,特解则利用径向基函数近似.该方法只需要边界上离散的点,域内少数的点仅仅是为了径向基函数插值.通过数值算例对影响该方法性能的参数进行了研究.数值算例表明,该方法在求解Helmholtz方程时有较高的精度和数值稳定性.     

基于蚁群算法的多目标跟踪方法

提出了一种新的基于蚁群算法的多目标跟踪方法.方法采用蚁群算法实现多目标跟踪中的数据关联,首先将多目标跟踪中的数据关联问题表示为具有约束条件的优化问题.用蚁群算法对该优化问题求解,得到的解即为最优关联.为验证该算法的有效性,在两种状态估计方法EKF(extended Kalman filter)和S1S(sequential importance sampling)的基础上进行了多目标跟踪实验,并且与传统的NN(nearest neighbor)方法进行了比较.在与SIS框架结合时,算法中采样粒子包括状态矢量和关联矢量,状态矢量通过序贯重要性重采样获得,关联矢量通过蚁群算法求得.实验结果表明,将蚁群算法融合进SIS算法进行多目标跟踪是有效的.