一种SAR图像目标识别方法

提出了一种新的合成孔径雷达 (SAR)图像目标检测和识别方法 ,该方法根据SAR图像统计分布特性 ,结合恒虚警检测算法和小波变换提取感兴趣的SAR图像目标特征 ,检测得到目标 ,采用马氏距离从杂波背景中识别该目标。实际SAR图像测试结果表明了该方法的有效性     

基于神经网络数据融合的目标识别方法研究

综合应用图像识别、神经网络和数据融合技术是多传感器ATR系统的一个重要研究方向。设计了一种基于BP网络和多传感器数据融合的图像识别系统。从信息论的观点出发 ,在理论上探讨了BP网络数据融合用于图像目标识别 /分类的机理。以此理论对实验结果的合理解释证明了该理论的正确性。理论分析和实验结果都证明了神经网络数据融合用于图像目标识别 /分类的有效性和可行性     

高分辨率雷达二维图像的图像处理与特征提取

首先分析了雷达目标散射信号特征。在此基础上 ,根据MUSIC算法得到的雷达图像特点 ,通过平滑、量化、增强等适当的图像处理方式对F - 16、HY - 2 0 0 0两种飞机缩比模型在阶梯变频雷达上所获取的雷达图像进行处理 ,并形成雷达二维灰度图 ;最后 ,采用图像矩阵描述方示进行雷达图像的特征提取     

基于区间灰关联度的多传感器目标识别方法

针对具有多个特征指标的多传感器目标识别问题,提出了一种新的不确定性融合方法.该方法定义区间灰关联系数,通过熵权得到各目标类型的灰关联度,给出目标识别算法.克服了属性权重选取的主观性,提高目标识别结果的可信度,计算简单,易于计算机上实现.仿真实例验证了算法的有效性和实用性.     

基于扩展贝叶斯方法融合的作战效能评估研究

从多个视角采集评估数据源并进行武器装备的作战效能评估，是一种提高评估结果可信度的做法。在武器装备论证阶段，评估数据源主要来自专家经验和仿真结果，但因这两种数据源的差异太大，难以进行直接的评估聚合。为此，提出采用信念图模式统一两者的数据表达，再采用一种扩展的贝叶斯推理算法进行评估融合，最后得到评估装备的综合作战效能。以装甲主战装备改进型的作战效能评估为例进行验证，结果表明该方法符合评估实际，是一种有意义的新方法。     

基于H∞滤波的智能车辆多传感器组合导航研究

为适应自主驾驶智能车辆的高精度、高频率及高可靠性与鲁棒性的导航要求,对智能车辆的多传感器组合导航进行了研究。提出了一种基于H∞滤波的双向光电测速仪和CP-DGPS共同辅助SINS的智能车辆冗余组合导航方法。详细推导并建立了组合系统的滤波模型。仿真结果表明,该组合导航系统具有100Hz的高频输出、厘米级的导航精度以及良好的鲁棒性能与可靠性。即使系统特性发生了显著的变化,组合系统仍能为智能车辆提供可靠的导航信息。     

基于多边约束的数据融合网络定位

无线传感网络定位方法近几年来受到广泛的关注。分布式算法是传感网络定位的一个主要要求,它不仅能减小计算和通信负载,同时对络的非连通性有很好的鲁棒性,对测量噪声克服也有一个很好的实现方案。虽然多种测量技术都能实现位置估计,但都存在某些不足。数据融合是一个很好的解决方案。提出了一个数据融合的结构和模糊优化数据融合算法。对每个节点的TOA和RSS数据进行融合。仿真表明位置估计的精度能够得到显著的改进,同时算法的复杂度也得到了降低。     

Circular object recognition based on shape parameters

To recognize circular objects rapidly in satellite remote sensing imagery, an approach using their geometry properties is presented. The original image is segmented to be a binary one by one dimension maximum entropy threshold algorithm and the binary image is labeled with an algorithm based on recursion technique. Then, shape parameters of all labeled regions are calculated and those regions with shape parameters satisfying certain conditions are recognized as circular objects. The algorithm is described in detail, and comparison experiments with the randomized Hough transformation (RHT) are also provided. The experimental results on synthetic images and real images show that the proposed method has the merits of fast recognition rate, high recognition efficiency and the ability of anti-noise and anti-jamming. In addition, the method performs well when some circular objects are little deformed and partly misshapen.     

一种新的地心地固坐标系传感器配准算法

针对多传感器系统进行数据融合的需要,提出了一种新的地心地固坐标系下传感器的配准算法,充分考虑了地球曲率对配准算法本身的影响,当传感器之间相距很远时仍然适用。新算法将传感器配准问题表述成一个关于传感器测量的最小二乘判决函数,然后首次引入Levenberg-Marquarat算法来对其进行优化。最后通过仿真试验对新算法的性能进行了评估,结果说明新的算法对于不同数目的测量值具有良好的一致性。     

基于无迹粒子PHD滤波的序贯融合算法

针对在杂波、漏检和非线性情况下,粒子概率假设密度滤波（particle probability hypothesis density filter, P-PHDF）算法估计精度不高、滤波发散及粒子退化等问题,提出了一种基于无迹粒子概率假设密度滤波（unscented particle PHDF, UP-PHDF）的序贯融合算法。利用无迹粒子滤波（unscented particle filter, UPF）实现PHDF,由UKF算法得到更好更优的重要性密度函数并从中采样,使粒子的分布更接近多目标概率假设密度分布;另外,为进一步提高滤波算法的性能,实现基于雷达和红外传感器的UP-PHDF序贯融合算法,通过两传感器交替滤波保证目标状态的可观测性。在复杂环境下,仿真结果表明该算法的估计精度和稳定性明显优于单传感器P-PHDF算法。