基于视频的车流量统计算法

本文实现了一种基于线检测的车流量检测算法,首先利用背景消减法检测出运动目标,然后经过二值化处理得到二值图像,在二值图像上采集一条线上的像素点,然后利用新的数据处理算法对数据进行处理,最后,统计出每条车道上的流量,本文算法简单,易于实现,结果证明此算法检测精度高且算法实时性好,具有较好的鲁棒性。     

基于MIMO-ISAR的弹道目标结构参数估计方法

传统的单站逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像为实现方位向的高分辨,往往会增大成像时间,但对于高速运动的弹道目标而言,此方法并不适用。针对这一问题,提出利用多输入多输出逆合成孔径雷达(multiple input multiple output ISAR, MIMO-ISAR)在空间上的多分布来达到时间上积累的效果。在得到多通道回波信号后,利用时频图和时间距离像对弹道目标锥顶散射点进行匹配。然后根据锥顶散射点信息对多幅ISAR像进行配准融合,得到一幅高分辨的融合ISAR像。最后利用不同雷达视线下的目标投影长度和目标几何参数之间存在的映射关系,反演出弹道目标的几何结构参数。通过仿真结果可以验证算法的有效性。     

集中式组网雷达的假目标欺骗干扰优化方法

针对组网雷达系统综合抗干扰能力强的问题,在集中式融合结构组网雷达背景下提出了一种假目标欺骗干扰优化方法。首先,建立了组网雷达跟踪目标的状态和量测模型,以及假目标距离和速度欺骗干扰模型,进而建立了量测偏差模型。然后,在此基础上,分别研究了单次和持续假目标欺骗干扰对组网雷达融合中心的卡尔曼滤波状态估计误差的影响。最后,通过分析假目标欺骗干扰的约束条件,提出了假目标欺骗干扰目标函数最优化的问题,并基于模拟退火算法进行了求解。仿真结果验证了假目标欺骗干扰引起的状态估计误差的表达式,以及本文方法的有效性。     

一种毫米波防撞雷达频域恒虚警处理新方法

针对毫米波防撞雷达中目标信号检测虚警率高的问题,提出一种基于有序统计量在瑞利分布杂波背景下的频域恒虚警检测(OS-CFAR)的方法。该方法通过对雷达差频信号的频谱进行检测,对检测后的信号进行杂波对消,使系统从雷达中频信号的频谱中检测出目标信号的谱线并滤除杂波。准确检测目标的同时去除干扰,从而降低目标信号检测虚警率。仿真结果证实了该方法适用于多目标干扰环境,能有效对抗杂波干扰,具有良好的虚警控制能力,提高了雷达系统的有效性。     

UWB-SAR图像中二面角目标的检测

目标的散射特性常依赖于雷达和目标间的姿态角,该依赖性在大积累角的UWB-SAR(UltraWide-BandSAR)中尤为明显,但是经过成像处理,这种关系在图像中被掩盖了。通过分析SAR图像的频谱特点,提出一种方向滤波与双参数恒虚警检测相结合的方法,利用目标响应的方向性检测大处理角UWB-SAR图像中的目标点。对仿真数据处理的结果表明,该方法具有结构简单、性能优良稳定等优点。     

Bloom Filter技术及应用

Bloom Filter采用位串向量表示数据集合,能够实现高效集合查询的数据结构。首先介绍了标准布隆过滤器的概念和工作原理,然后通过实验分析布隆过滤器的错误率、空间向量和哈希函数数量三者之间的动态相关关系,并对独立空间布隆过滤器和标准布隆过滤器性能进行对比,最后讨论了Bloom Filter的变种及应用。     

螺旋桨加速状态下空化噪声的调制特性与分析方法

研究船舶螺旋桨处于加速或减速状态下,其空化噪声幅度受到变化的旋转频率调制的特性,有助于从噪声信号中提取进出港船舶的机动特性.从空化噪声随相位周向变化的视角分析了螺旋桨处于加速旋转状态下噪声信号的调制特性,并说明了桨叶间空化均匀性对调制特性影响的原理.进而提出了基于Hough变换和二值化DE-MON谱图的分析方法,用于估计螺旋桨的加速度参数,并运用该方法分析了水洞实测噪声数据.仿真结果验证了此分析方法的合理性.     

基于空基双平台的多目标假点剔除算法

为解决多目标情况下,存在虚假定位的问题,对基于空基双平台的多目标假点剔除算法进行了研究,给出了基于最小角度门限判决的多目标无源定位算法。首先用“最小距离法”交叉定位算法求出目标位置的估计值,并算出该估计值相对于观测平台的俯仰角;其次算出该角度与目标的实测俯仰角的差值;最后用所得差值和确定的门限进行比较,将大于门限的目标判为虚假点排除。仿真结果表明：该方法能大大提高关联正确率,而且计算量小,可以满足工程需要。     

复杂背景下同光度性质物体的图像分割

提出一种针对复杂背景下具有同光度性质物体的分割方法, 并将全局最小化活动轮廓方法引入到所提出的方法中, 从而达到快速、 全局、 最小化的效果. 该方法利用对目标物体错误检测的“对数概率和”对图像进行二值分类, 再对远景区域的数据进行稳健性统计, 最后最小化能量函数得到分割结果. 通过与C-V模型比较表明, 该算法的运算时间及分割准确性具有明显优势.     

基于自适应独立成分分析的化工过程监测

针对独立成分分析（independent component analysis,ICA）方法应用于过程监测时如何选择独立成分（independent component,IC）的问题,提出了自适应独立成分分析（adaptation independent component analysis,AICA）方法。AICA方法首先利用分离矩阵建立关联矩阵,该关联矩阵表示IC的相似性,同时通过核密度估计选择概率密度最小的IC作为特殊独立成分（particular independent component,PIC）,再通过关联矩阵选择与PIC具有相似变异特征的几个普通独立成分（common independent components,CICs）,最后将PIC与CICs用于构造监测统计量。将AICA方法应用于田纳西-伊士曼（Tennessee Eastman,TE）仿真过程,测试结果表明所提方法对于过程监测是有效的。