基于层次分析模糊特征融合的目标识别

提出了基于层次分析法模糊特征融合的目标识别，给出了确定多因素属性特征参量相对重要性的量化关系和综合模糊推理识别的权重向量求解方法，利用综合模糊评判模型进行辐射源的属性判决识别。通过计算机仿真试验，证实了该方法的有效性。     

运动目标识别与跟踪的模板匹配算法改进及仿真研究

针对传统模板匹配算法存在运算量大,以及干扰物中有部分区域和目标形状相同时识别率差的问题,改进传统的模板匹配算法,并在MATLAB6.5环境下,应用改进的新算法对简单背景中的运动目标进行计算机识别与跟踪仿真.新算法先对识别区域进行扫描点检测,判断该点是否满足要求再进行模板匹配运算;当某些干扰物体中某部分区域与目标模板相同时,采用自动模板更新的方法进行区分.仿真实验结果表明,改进的模板匹配算法大大减少模板匹配的运算量,并且可以有效地排除干扰物体对目标识别的干扰.     

1-L-脯氨酸-1-脱氧-D-果糖的热解研究

采用离线裂解装置分别在200℃,300℃,400℃三个不同温度点对-L-脯氨酸-I-脱氧-D-果糖（PF）进行裂解,用二氯甲烷收集产物,并采用GC／MS联用技术进行初步定性分析．结果表明：PF在不同温度下裂解产物不一样,高温裂解产物较多;裂解产物大部分为杂环类化合物（如吡咯、吡咯烷类、呋喃、吡喃、呋喃酮、吡喃酮等等）,这些物质是卷烟烟气中重要的致香成分．     

高分辨雷达目标的RELAX与MRELAX参数特征

用RELAX算法和改进的MRELAX算法对实测雷达数据分别进行处理,从高分辨雷达回波距离像中提取目标特征参数并进行比较分析.仿真实验证明,用MRELAX算法对高分辨雷达目标数据进行处理与用RELAX算法处理的结果比较,MRELAX算法得到了更加清晰的目标特征.     

计算机生成兵力的目标选择研究

根据CGF目标选择的模糊性特点,介绍了一个基于模糊集理论的目标威胁分析算法和基于效用理论的目标选择算法。基于模糊集理论的威胁分析能准确反映和描述实际战场环境下信息的模糊特性,算法通过隶属度函数计算得出不同威胁因素的隶属度值,然后通过层次分析法综合各威胁因素隶属度值获得每个目标的威胁程度。基于效用理论的目标选择算法通过效用函数综合考虑了目标的威胁程度和与之交战的期望效益两方面因素,能很好地模拟实际作战兵力的目标选择过程。     

海底掩埋物体的目标强度与信混比分析

小掠射角声波照射下的掩埋物体散射声场计算,对水声探测系统的设计十分重要。现有基于声线理论的方法,无法计算小掠射角声波照射下的掩埋物体散射声场。基于波数积分声场模型和虚源方法,开发了可计算海底掩埋物体三维散射声场的模型软件。通过引入等效目标强度的定义,仿真计算了掩埋圆台和球壳的等效目标强度和回声信混比,并分析了掩埋深度和声波掠射角对信混比的影响。结果表明,用单基地方式工作时,掩埋物体的回声信混比总是很小,探测十分困难,若采用双基地探测,当掩埋深度达到30cm时,信混比可提高40dB以上,对掩埋物体探测系统的设计具有参考价值。     

SAR图像目标增强模型最优性能分析

研究用于SAR图像目标增强的lk范数正则化方法的最优性能.从有偏参数估计的统计性能极限角度,将达到渐进最小总方差的参数估计看作目标增强的最优效果.根据Bayes框架以及罚最大似然估计原理,研究了达到最优性能时正则项需满足的条件,该条件与图像大小、信号统计分布以及观测数据噪声方差有关,可为模型设计与迭代算法设计提供依据.并证明了仅当噪声方差较小时lk范数约束才能使得处理结果达到该最优估计性能.仿真实验验证了该结论的正确性.     

基于UKF-IMM的双红外机动目标跟踪算法

为了有效解决红外机动目标跟踪精度问题,提出基于UKF的交互式多模型IMM红外机动目标跟踪算法.该方法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,同时导出滤波器输入输出均加权的交互式算法.滤波器采用UKF,避免计算扩展卡尔曼滤波EKF所需的Jacobi矩阵,适用于非线性、非高斯的目标系统模型和观测模型,同时UKF可供多个模型共用,便于软、硬件实现.最后,用双红外探测器对S型机动目标进行仿真实验,给出应用该方法的具体步骤,验证了IMM-UKF的稳定性、有效性和精确性.     

Data association based on target signal classification information

In most of the passive tracking systems, only the target kinematical information is used in the measurement-to-track association, which results in error tracking in a multitarget environment, where the targets are too close to each other. To enhance the tracking accuracy, the target signal classification information （TSCI） should be used to improve the data association. The TSCI is integrated in the data association process using the JPDA （joint probabilistic data association）. The use of the TSCI in the data association can improve discrimination by yielding a purer track and preserving continuity. To verify the validity of the application of TSCI, two simulation experiments are done on an air target-tracing problem, that is, one using the TSCI and the other not using the TSCI. The final comparison shows that the use of the TSCI can effectively improve tracking accuracy.     

SAR图像目标方位角估计与分析

SAR成像对目标方位角特别敏感,方位角估计的准确性会直接影响目标的分类和识别.目标方位角估计方法主要有包络盒准则法、轮廓线变换法和主轴原则法.每种方法都有其局限性,且估计范围是[0, 180],可是目标方位角实际范围是[0, 360].为了能获得任意角度且相对精确目标方位角,提出了一种综合SAR图像目标方位角估计方法.该方法融合了的单一估计法的优点,并利用目标的相关信息,突破了以往仅从图像的角度估计方位角的缺点.实验表明这种方法是有效的、可行的.