基于对比度和梯度分布的红外弱小目标检测

红外弱小目标检测技术是目标自动检测系统中的核心技术之一。在复杂背景以及强杂波存在的情形下,红外弱小目标检测往往会有高虚警率的问题。对于这一问题,提出了一种基于多尺度局部对比度与局部梯度分布的红外弱小目标检测算法,具有重要意义。相比于以前的算法,该方法利用多尺度局部对比度机制增强红外图像中的疑似红外弱小目标的区域,再利用红外图像的局部梯度分布信息对这些疑似红外弱小目标的区域进行判别,剔除其中的虚警区域,得到有低虚警率红外弱小目标检测结果。实验结果表明:该算法结果可靠,检测准确率高。可见,新算法可以有效地提高在复杂背景以及存在强杂波情形下红外图像中弱小目标的检测准确率。     

基于YOLO智能网络的红外弱小多目标检测技术

复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。     

遥感影像弱小目标智能解译算法研究

随着遥感技术的快速发展,光学遥感影像弱小目标智能解译成为遥感信息处理的研究热点之一。遥感影像的地物目标常具有尺度小、种类多、数量大、部分重点小目标移动速度快的特点,易受到复杂背景环境及噪声影响,使得提取遥感影像弱小目标的信息面临着巨大的挑战。早期智能解译算法中的弱小目标分割、检测及跟踪等算法研究,多依赖模板匹配及先验知识,此类算法需耗费大量资源、算力及专家知识成本,存在着计算量大、泛化能力差的问题。近年来,随着深度学习等人工智能技术的快速发展,在海量遥感数据中准确获取弱小目标的信息,通过结合深度学习算法可对弱小目标的特征进行快速提取,以提供高效、准确的解译信息。本文综述了遥感影像弱小目标智能解译算法研究进展,包括基于传统图像处理方法的弱小目标分割、检测和跟踪算法,以及基于深度学习等典型相关算法。通过分析这些方法的优点与局限性,对于提高相关目标的信息获取能力、提升观测的态势感知水平以及未来应用等方面具有重要意义。     

基于局部能量比的空中红外弱小目标检测方法

提出了图像局部能量比的概念,并针对空中目标图像特点,给出了一种基于局部能量比的红外弱小目标检测方法。该方法基于单帧图像即可实现红外点目标检测,算法简单,耗时较短,可以实时检测;图像局部能量比对图像噪声不敏感,故该检测方法对图像信噪比要求较低,具有强抗干扰性,便于工程实现。文中给出了检测算法的具体实现过程,并用真实空中红外弱小目标图像进行了检测试验。试验结果表明该方法对空中红外弱小单目标和多目标均具有令人满意的检测效果。     

基于变邻域变步长LMS背景预测检测红外小目标

在分析强起伏背景信号的基础上,利用背景局部信号统计特征和目标运动特性,提出了一种基于变邻域变步长LMS自适应背景预测的红外弱小目标检测方法.首先将两类背景交界处像素的邻点按最大类间平均离差准则分成两类,和中心像素点相近的一类构成预测邻域,而背景内部区域采用固定预测邻域;然后提出了一种改进的变步长LMS自适应算法,在所得预测域上进行背景预测,由实际值和预测值相减得到残差图像;最后采用二维Tsallis-Havrela-Charvat熵阈值选取方法对残差图像进行分割,并根据目标运动的连续性和一致性确认真实小目标.针对实际红外图像序列的实验结果表明:该算法能有效地抑制强起伏杂波,增强目标能量,降低虚警率,对强起伏背景下弱小目标具有很好的检测性能.     

复杂背景中红外多光谱目标检测算法研究

针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。     

基于粒子滤波的红外弱小多运动目标检测

针对低信噪比条件下红外图像序列中的多个弱小运动目标检测问题,提出了一种基于粒子滤波的多目标检测前跟踪方法.首先分析了红外图像的状态及观测模型,然后将弱小运动目标的检测转化为贝叶斯滤波框架下的检测前跟踪,并利用多个粒子滤波器予以实现.为了评估该算法的有效性,采用人工合成的红外图像序列对其进行测试,结果说明该算法可同时处理低信噪比条件下的多个弱小运动目标,检测和跟踪性能良好.     

基于极化神经网络的雷达舰船检测识别方法

相参雷达捕获的全极化海面目标距离-多普勒(RD)回波数据中，目标区域占比小、信噪比低，且海况环境与干扰种类多变，使得经典的深度神经网络在此种条件下检测识别精度较低。为此，本文提出了一种基于极化深度神经网络的全极化相参雷达海面目标检测识别算法。首先，引入极化特征提取模块挖掘目标与干扰的差异化特征;其次，通过特征金字塔网络解决小目标检测识别的问题;最后，使用级联结构进一步提升算法性能。在全极化相参雷达回波数据集上的测试结果表明:基于特征值与特征矢量的极化特征对于数据集中两类舰船目标的平均精度分别达到0.907 9与1.0，相比不采用极化特征有着显著提高。     

结合形态学理论与Hough变换的SAR图像线目标检测方法

针对典型线状军事目标,提出一种SAR图像的目标检测方法。该方法首先将分块阈值分割的思想应用于未经斑点噪声抑制的原始SAR图像,得到ROI(Region of Interest)图像;然后,利用区域的几何特征有效地剔除大量虚警,并采用形态学梯度算子提取目标的边缘信息,与传统的Canny边缘检测相比,边缘轮廓更加连贯;最后,利用Hough变换对梯度图像进行直线检测,得到机场跑道的边缘。该方法对原始SAR图像采用传统的图像处理技术进行目标检测,因此,比基于SAR图像统计特性的目标检测方法简单易行。对真实SAR图像的实验结果验证了该方法的有效性。     

基于集成学习约束能量最小化的高光谱目标检测算法研究

提出了一种基于集成学习约束能量最小化(E-CEM)的高光谱图像目标检测算法。传统的高光谱检测算法通常是基于约束最小二乘法或基于高斯先验下的假设检验算法获得,然而真实环境中捕获的高光谱数据通常具有很强的非线性及非高斯特性,此时传统算法通常难以获得满意的检测效果。虽然核方法一定程度上能使传统算法获得较强的非线性表达能力,但核方法本身极易受到核函数参数的选择而表现出性能不稳定的现象。E-CEM在传统的约束能量最小化算法的基础上结合集成学习思想,使其在提升非线性光谱表达能力的同时提升检测的稳定性和稳健性。仿真高光谱图像和真实高光谱图像的实验结果都表明所提方法提升了CEM算法及其他经典算法的检测性能。     

从汉译英的赘冗和疏漏问题看汉英语法特征之差异——汉语语法的柔性之于英语语法的刚性

本文从汉译英的翻译实践出发，从英语译文的错误以及汉英译文对比中，去发现并分析汉语和英语语法特征的差异。论述了英语语法的刚性、显性和汉语语法的柔性、隐性，并从语言对思维的影响的角度，探讨了汉语语言文化的深邃独特和英语语言的缜密精确。     

高超声速跳跃-滑翔弹道方案设计及优化

针时常规弹道导弹突防能力差、成本高的缺点,提出了一种高超声速跣跃-滑翔弹道方案.以某弹道导弹为例,通过采用高升阻比外形和末级发动机多次点火技术,将其再入弹道设计成大气层边缘的跳跃-滑翔弹道,并以航程为目标对弹道进行了优化.结果表明,跳跃-滑翔弹道能大幅增加导弹航程,同时还具有较强的突防能力,而且当跳跃幅度较大时,还可减轻气动加热;优化后导弹的航程进一步增加,跳跃幅度减小,热流峰值减小,加热时间和总气动加热量增加.     

空间交会对接光学敏感器测量的实验研究

光学敏感器通常用作空间交会对接最后阶段的测量敏感器。本文研究了光学成像敏感器的测量方法，并在此基础上进行了物理仿真实验。实验结果表明，当距离为１ｍ左右对直径４０ｃｍ的目标模拟器进行测量时．位置测量精度优于１ｍｍ，姿态测量精度优于０．４°。     

碳化硅纤维增强铝复合材料疲劳性能及疲劳破坏机理研究

介绍了SiC/Al复合材料单向板和正交板试样的拉—拉疲劳特性和疲劳破坏机理研究结果。研究结果表明,SiC/Al板试样拉—拉循环5×10~4次后,其剩余静拉伸强度系数超过0.87,随着循环应力水平的提高,材料的剩余静拉伸强度几乎没有变化,但声发射信号的起始峰值向应变增大方向移动;疲劳将导致复合材料表面产生温升,通过测量材料表面温度的变化,可以提前预告SiC/Al复合材料的疲劳破坏。     

Antenna for precise orbit determination

The ESA SWARM mission will consist of three satellites that will measure the Earth magnetic field. The system calls for metre accuracy knowledge of the measurement locations. To achieve this a GPS receiver is used. At least four GPS signals are tracked to determine the code and carrier ranges, from which the position can be derived. The accuracy improves when using more GPS satellites and by averaging over many measurements. The latter is achieved in ground processing with a model-based orbit prediction, resulting in cm accuracy. The main error contributions in the processing are often measurement errors due to satellite multi-path effects. The multipath effects are characterized by measuring the antenna on a 1.5 m mock-up, representing the 9 m long satellite. In order to verify that the mock-up is representative, extensive electromagnetic simulations were made. The simulations included the antenna and the complete satellite and were then reduced to the antenna and a section of the satellite. The actual design of the antenna was performed with several levels of software. First, a fast bodies-of-revolution simulation found a geometry with the right coverage. Then, a finite element method simulation allowed us to match the antenna at two frequencies simultaneously.     

抗相参雷达的侦察干扰一体化处理技术

基于数字射频存储技术,提出了对相参体制雷达的侦察干扰一体化处理方案.通过对侦察和干扰技术的分别论述和整合研究,将传统上独立的侦察和干扰的主要数字处理算法集成在单个可编程器件内,大大提高了对相参雷达的干扰效能,减小了电子对抗设备的体积和功耗.     

超声速进气道流场三维数值模拟

超声速进气道是固体火箭冲压发动机至关重要的部件之一,直接影响燃烧室的燃烧及发动机性能。基于N-S方程、标准k-ε双方程湍流模型,利用FLUENT软件对某型固体火箭冲压发动机楔形超声速进气道内外流场进行了三维数值模拟。计算得到了超声速进气道在飞行马赫数为Ma=3.5的情况下的流场性能。并在相同马赫数下,研究了等比压缩和攻角条件下的进气道流场的分布情况。模拟结果表明：进气道的总压恢复系数和流量系数等性能指标受到攻角的影响而发生变化。     

基于卫星中继的导弹飞控数据链链路分析

导弹飞控数据链路可极大地提高导弹的作战性能.分析了基于卫星中继的导弹飞控数据链链路特性,给出了其系统组成结构.完成了地星链路和星弹链路系统的分析与设计.最后给出了各链路的通信余量估算.对导弹飞控数据链的工程实现具有参考意义.     

基于HLA的卫星组网通信与对抗仿真系统设计

介绍了一种基于HLA的卫星组网通信与对抗仿真系统设计框架,并较为详细地描述了其联邦与成员设计。基于此设计框架的目的系统能够提供虚拟空间战场环境,使部队进行可信度较高的空间信息作战演习,并进行相应的技术和战术研究。     

卫星系统热特性分析

考虑空间轨道外热流、卫星表面自身辐射、热载荷等因素影响,建立卫星温度场计算模型,在采用蒙特卡罗(Monte-Carlo)法求解卫星复杂辐射边界条件的基础上,利用有限容积法对卫星在轨飞行阶段的瞬态温度场进行数值模拟,计算得到卫星瞬态温度场,并考虑其表面自身辐射及空间轨道外热流等因素,建立卫星红外辐射通量计算模型,计算得到不同时刻、不同热载荷情况下的卫星红外辐射通量分布,并简要分析了在轨卫星热控涂层衰减所带来的表面太阳吸收比的变化对卫星温度场的影响。