基于目标特性增强的频带缺失雷达信号融合处理

由于战场电磁环境复杂,使得在某些频段上雷达信号受到了干扰而无法用于成像。如果仅利用单部雷达在可用频段上的回波信号进行成像,则图像的分辨率无法满足实际需求。为了综合利用多部频带缺失雷达的信号,将频带缺失的多雷达信号融合问题转化为一个信号表示问题。为了增强目标特性,将合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像增强技术引入到多雷达信号融合处理中,用正则化方法来增强目标的点特性和边缘特性。此融合处理方法不仅适用于多部频带缺失雷达的信号融合,而且无需极坐标插值来完成相位解耦,更能增强目标特性。仿真实验验证了本文方法有效性。     

基于当前统计模型的机动目标自适应强跟踪算法

在当前统计模型卡尔曼滤波算法的基础上,结合升半正态形模糊分布函数特性,提出了一种加速度方差两段函数自适应调整方法,该方法能自适应逼近目标真实机动并进行准确跟踪。给出了最大加速度自调整方法,克服了模型对目标最大加速度的依赖。引入强跟踪滤波算法,增强了模型对突发机动自适应跟踪的能力。理论分析和仿真结果表明,该算法提高了机动模型和系统模式的匹配程度,增强了系统对强机动目标的跟踪能力,并保持对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且具有运算量小、跟踪精度高、易于工程化实现等优点。     

基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法

针对结构损伤识别问题, 提出一种基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法. 该算法利用极端学习机为损伤参数指标与每一阶频率建立非线性函数表达式, 先将结构的每一阶实际测量频率与函数表达式相减, 再把形成的每个表达式作为优化目标, 进而得到结构损伤识别的高维多目标优化模型. 为提高模型的求解精度, 提出了灰色多粒子群协同的多目标优化算法. 实验结果表明, 该方法能较好地处理结构损伤识别问题.     

一种基于仿真图像模板的SAR目标分类方法

在基于实测图像模板的SAR目标分类方法中,环境因素、成像参数等差异性造成了模板库存储量过大与完备性需求的矛盾.针对此问题提出一种基于仿真图像模板的SAR目标分类方法,通过减少模板库的存储量来降低实测数据的采集成本.该方法首先采用正则化方法对图像进行预处理来减少噪声,在此基础上提取目标峰值特征,然后利用几何哈希匹配算法实现目标的分类.实验中的仿真图像模板库采用RadBase软件生成,结果表明新方法对MSTAR实测数据进行目标分类的精确度较高,适应性较好.     

基于迭代逼近的圆标志精密定位算法研究

目前圆标志定位主要通过拟合边缘像素获取中心位置,理想情况可达亚像素级精度;但计算复杂且受噪声影响大。对此,引入一种无需圆拟合,在边缘提取与粗定位基础上利用圆标志边缘像素迭代逼近圆心的高精度定位方法;并着重探究迭代中心点误差随叠加噪声与迭代次数不同而存在的影响规律。研究结果表明:在叠加相同水平噪声而迭代不同次数情况下,迭代中心点误差呈指数函数分布;在迭代相同次数而叠加不同水平噪声情况下,其呈傅里叶函数分布;且圆标志x与y方向误差分布模型相似,进一步说明通过该类模型可对圆标志在不同噪声下的定位精度进行较为精确地估计。最后实际标志成像计算结果表明定位精度达到0.02像素。     

基于蒙特卡罗的单无人机侦察平台误差修正方法研究

为满足舰炮武器系统对目指精度的要求,建立了一种以小型无人机为中继站的目标定位模型。主要是以无人平台上搭载的电视图像传感器与激光成像雷达传感器相结合进行共轴探测,通过对无人机视场范围内的显著地形地貌进行标记,完成坐标转换,消除无人机自身定位误差及随机误差。通过传统无人机目标定位和所提方法的对比,对同一目标进行定位。结果表明,提出的方法在目指精度上有了较大提高。     

基于独立成分分析的钻头振动信号识别方法研究

在海上丛式井井眼防碰监测中,风险邻井套管头检测到的钻头振动信号受到平台噪声干扰,针对钻头振动特征信号难以分离识别的问题,提出了一种基于独立成分分析（ICA）分离同频率范围信号的方法。首先对采集到的信号作限幅滤波处理以滤除部分干扰噪声,然后应用ICA方法分离获得不同源的若干路独立信号（其中包含钻头振动信号）,根据独立信号时-频特征分析,结合先验知识实现钻头振动特征信号的识别。通过丛式井防碰现场数据表明该方法可以有效地分离识别钻头振动信号,以提取出信号的能量为标准,能够准确判断钻头趋近风险井套管程度,达到在防碰预警目的。     

基于粒子滤波的变电站内动态目标跟踪技术

为实时智能监控变电站安全生产区域内的移动目标,克服现有视频系统人工切换图像和肉眼判断所造成的漏检和滞后问题,对变电站内运动目标的自动检测与识别跟踪技术进行了研究;基于背景差分法实现了人物动态目标检测,提出了基于颜色直方图的粒子滤波人物动态目标跟踪方法;通过提取目标颜色特征,建立目标状态模型和系统模型,进而准确定位目标;研发了变电站安全事件视频自动识别跟踪系统.系统应用结果表明:算法检测与跟踪的时间性能良好,能够快速识别目标,并准确跟踪目标运动轨迹,有效提升了全天候智能监控站内的安全生产能力.     

林地场景下的超宽带无线信道模型研究

为了研究超宽带信号在林地中的传播特性,依据信道频域测量数据,提出了符合中国超宽带(UWB)技术频率使用规定的林地场景信道模型.信道总体模型采用修正S-V模型.在信道测量信号的后处理中,使用过渡带为高斯滚降特性的类高斯窗来提取符合中国超宽带频谱规范的测量信号,利用CLEAN算法得到高分辨率的离散信道响应,并为信道时域测量信号提出了一种基于小波分析的分簇算法,最后统计提取出了信道模型参数.仿真结果表明,提出的林地超宽带信道模型和实测数据有着相近的时延扩展特性和主要多径个数.     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.