空袭目标威胁程度的综合评估与排序模型

提出了空袭目标威胁程度判断的基本准则,针对实战中地空导弹武器系统进行威胁评估时,有不少因素不可能完全明确、带有一定模糊的特点,利用层次分析法和模糊评判法(analytical hierarchy process and fuzzyevaluation,AHP-Fuzzy),建立了空袭目标威胁评估与排序模型。通过实例验证了该模型的合理性和有效性。     

基于倒谱分析的被动水声目标分类

被动声纳捕捉的目标一般是船舶或鱼雷的辐射噪声。该辐射噪声可视为周期性激励与信道传递函数的卷积构成。利用同态分析进行目标分类,即通过倒谱分析将各噪声分量变为线性相加关系,实现各信号分量以及信道的分离,以便提取信号特征进行分类。通过对实际信号的分析,证明水声信号的倒谱特征在概率意义上含有比较稳定的类别信息,基于支持向量机的分类实验结果,说明了根据倒谱特征识别被动水声目标的可行性。     

一种新的FOPEN UWBSAR目标检测方法

针对VHF/UHF波段超宽带合成孔径雷达探测叶簇隐蔽目标的应用场合,提出了一种目标检测算法。该算法依据目标与树干回波的子孔径轨迹的起伏差异,以主成分分析的第二主元为特征,提取了超宽带合成孔径雷达对目标进行大积累角观测所提供的方向性信息,能够有效检测隐蔽于树林中的隐蔽目标。给出了该方法的数学模型、物理原理和实现步骤,并运用实际数据进行了试验,结果表明了该方法的有效性。     

分布式星载合成孔径雷达顺轨干涉动目标检测

主要研究分布式小卫星载合成孔径雷达顺轨干涉(SAR-ATI)动目标检测算法,通过建立卫星轨道、编队、地面静止及运动点目标模型,分析星载SAR-ATI动目标检测的流程图,仿真地面目标回波信号并成像。实验证明了在目标径向速度相对雷达平台航向速度不是很大、目标聚焦良好的情况下,ATI动目标检测方法的有效性。     

一种基于特征光流检测的运动目标跟踪方法

图像序列的运动目标分割检测与跟踪是一个具有广泛应用的困难问题,特别当目标被遮挡丢失和/或大幅度机动时,算法要有很强的鲁棒性才能实现高精度的连续跟踪。通过特征角点提取、由粗到细层级匹配特征光流及其聚类分析算法实现运动目标分割,利用卡尔曼滤波估计对目标的多特征点构成的最小凸多边形描述子进行跟踪,具有抗遮挡丢失和抗机动功能,因此在跟踪过程中能够较好地保持或重新检测目标的最小凸多边形,使检测与跟踪算法鲁棒性强。对运动目标真实图像序列的实验结果充分证明了算法的优良性能。     

基于证据理论的交互式目标识别算法

在充分利用信息处理中心的人工情报和其它信息源数据的基础上,提出了基于证据理论的交互式二级融合算法。对数据融合系统获得的不同信息源数据进行了详细分类,并阐明了非实时信息和半实时信息在数据融合前期及中期的不同作用。首先在多传感器数据时域融合的基础上,获得对目标的初步判定值;其次在信任加权的基础上接收其它识别单元对目标的判别概率,通过信息处理中心传来的目标数据,对不同识别单元的目标数据融合的结果进行修正,解决了问题规模扩大时计算量快速增长的问题。仿真结果证明,该算法能有效实现对目标的快速、准确性判别     

基于TMS320C6201DSP的实时弱小目标检测系统设计

为解决电视跟踪系统中弱小目标检测算法复杂性和系统实时性之间矛盾,设计了以TMS320C6201数字信号处理器(DSP)为核心处理器、基于现场可编程门阵列(FPGA)和PCI总线的实时目标检测处理平台。重点介绍了该平台的基本组成与工作原理。针对弱小运动目标的特点,采用了一种基于灰值形态学滤波和运动关联的检测方法来检验该平台性能。实测结果表明该平台满足电视跟踪系统的实时性要求。     

利用地理信息的广义对地跟踪研究

地理信息能够减少由于地面目标由于机动而带来的建模不确定性,因而有助于提高对地跟踪性能。通过利用地理信息自适应精简目标运动模型集,提出了一种广义对地跟踪框架,以避免模型间的过度竞争,减少了计算负荷。基于此框架,进一步给出了一种广义的地图调整方差法(EMTV),并给出了自适应模型集精简及模型参数设计的策略。仿真结果表明,EMTV算法与传统的卡尔曼滤波及地图调整方差法(MTV)相比,有较好的性能。     

基于局部围线积分双谱的空间目标识别算法

提出了基于局部围线积分双谱的空间目标识别算法,从空间目标距离像的双谱中提取出局部围线积分双谱特征。应用BP神经网络进行分类识别,为了避免网络权值陷入局部极值点,采用遗传算法来获取网络权值的初值。仿真实验表明,即使在较低的信噪比下,该算法仍然可以取得比较高的识别率。     

基于形态滤波与遗传算法的目标检测技术

针对红外图像背景复杂及点目标容易被淹没的问题,提出一种采用形态滤波与遗传算法相结合的目标检测新算法。该方法利用遗传算法的全局寻优能力对形态滤波结构元进行优化,以增强形态滤波对目标的检测与识别能力。为克服算法运算量大,实时实现困难的缺点,同时开展了基于DSP的实时信号处理器的研制及相关实验研究。试验结果表明,该方法能实时有效检测信噪比为2左右的点目标。