SAR图像超分辨与点扩展函数扰动校正算法

推出基于贝叶斯概率公式的SAR(合成孔径雷达)图像超分辨的最大估计(EM)算法,实现SAR图像雷达截面积的重建.本算法成功地将图像场景的先验知识纳入到图像的重建过程之内,有效提高了图像的分辨力,并采用点扩展函数参数化模型,通过估计该模型的参数,抑制点扩展函数扰动的影响.二者结合,有效地实现了SAR图像的超分辨.本算法的关键是构造合理的点扩展函数模型,能够同时拟合SAR图像数据和成像系统参数的相关信息.     

一种基于多通道卫星云图的台风分割方法

有效的台风主体分割能够提高台风预报的准确性.提出一种基于矢量图像的改进水平集方法进行台风分割,将C-V模型推广到矢量空间,加入了无需重新初始化的能量项;提出了一种迭代收敛条件并设计了针对云图特点的模型参数及分割方法,该方法利用了多通道的云图信息,避免了无谓的迭代计算,能够加快分割曲线的演化速度并提高分割的准确性.实验结果验证了所提出方法的有效性和可行性,其平均目标错误率与平均非目标错误率分别为1.21%与2.25%,可得到较理想的台风分割效果.      

基于残缺图像样本的生成对抗网络图像修复方法

针对大面积图像修复缺失严重时，需要完整且高质量训练样本的问题，提出了一种将残缺或含噪图像样本作为训练集的双生成器深度卷积生成对抗网络（DGDCGAN）模型。构建两个生成器和一个鉴别器以解决单一生成器收敛慢的问题，用残缺图像样本作为训练集，通过交叉计算、搜索损失区域类似的图像信息作为训练生成模型的样本，收敛速度更快。鉴别器损失函数改进为输出的Wasserstein距离，使用自适应估计算法优化生成器损失函数和鉴别器损失函数的模型参数，最小化两两图像之间的总距离差，使用鉴别模型和修复图像总距离变化均方差最小化两个指标优化修复结果。在4个公开数据集上进行主客观实验，结果表明:所提方法能使用残缺图像样本作为训练集，有效实现大面积失真图像的修复，且收敛速度和修复效果优于现有图像修复方法。      

基于HMM的雷达状态转移估计方法

针对传统识别模型存在的参数规律描述不全面的问题,提出一种适用于多功能雷达(MFR)的层级模型,该模型通过任务、状态、参数3个层级反映了MFR系统的运行机制,并依据不同的参数变化规律,设定多种函数进行描述,能够反映信号的联合变化和统计信息,较统计和脉冲样本图模型具备更好的识别效果。在层级模型基础上,针对MFR状态转移估计方法存在的鲁棒性、估计准确率不佳的问题,引入目标运动状态信息,构建双链隐马尔可夫模型(HMM),进而利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论优化估计结果,提出一种基于HMM的雷达状态转移估计方法,实验结果表明,提出的方法较改进前具备更优异的鲁棒性和估计准确率。     

基于快速退火MRF的改进SAR图像分割方法

基于Markov随机场(MRF,Markov Random Field)的SAR图像分割方法利用了SAR图像的灰度和结构信息,能在分割过程中有效抑制斑点噪声,获得较高的分割精度.但这类方法的缺点是模拟退火的计算量很大.针对该问题,提出了一种基于快速退火MRF的SAR图像分割处理方法.该方法根据SAR图像Gibbs分布的特性,在求取全局最优解时,首先寻找邻域系统中占有支配地位的某种标记,若存在占支配地位的标记,用此标记更新状态;反之,则沿用传统模拟退火的方法随机更新状态.由于该方法引入基于Gibbs分布的先验判决进行系统状态更新,因此能够快速求得全局最优解.最后对真实SAR图像进行处理,处理结果验证了算法的有效性.     

成败型系统可靠性增长的Bayes评估

针对成败型系统在研制阶段的动态增长的可靠性评估问题,依据前期可靠性增长试验中多阶段的试验信息和专家经验,提出了基于新Dirichlet先验分布的可靠性增长的Bayes评估方法。该方法根据已有的不同阶段试验信息,利用离散AMSAA（Army Material System Analysis Activity）可靠性增长模型描述可靠性增长试验中不同阶段可靠性的增长趋势,并对各个阶段的可靠性进行评估;针对下一阶段建立基于新Dirichlet分布的可靠性先验分布,并根据下一阶段可靠度的估计值采用最大熵模型给出先验分布参数估计;在获得现场试验数据的条件下,给出下一阶段的可靠度后验估计,并讨论不同区间范围对后验可靠性的影响。最后通过实例分析,表明相较于直接利用离散AMSAA模型和Beta先验分布,该方法在合适的专家经验的指导下能够给出更为准确的可靠性评估。     

时变方差自回归模型的联合估计函数方法推断

针对参数估计问题，利用联合估计函数方法对带有时变方差的自回归模型参数进行统计研究。介绍了带有时变方差自回归模型和联合估计函数理论的研究现状，利用联合估计函数理论，给出带有时变方差自回归模型的参数估计量，证明该参数联合估计量渐近收敛于正态分布。对提出的参数统计量进行数值模拟对比分析，模拟结果表明，与伪极大似然估计量、最小二乘估计量进行对比，提出的参数联合估计量略优于伪极大似然估计量，同时该统计量受误差项分布函数影响较小。      

基于Bayes统计模型的卫星融合定轨方法研究

根据目前天基导航系统现状,结合中国对低、中轨卫星精密定轨的要求,给出了天地基信息融合定轨的原理;结合卫星待估融合参数的先验信息,提出了基于Bayes统计模型的卫星精密定轨方法;在卫星观测的线性化融合模型中引入观测噪声,利用概率估计融合模型,根据Bayes理论进行卫星状态改进量的最大后验估计,并分析了Bayes估计方法的定轨精度;依据期望融合的待估改进量方差最小规则建立了相应的参数求解算法;最后以导航融合测控系统中测距和测速数据的融合定轨为例进行了仿真实验,表明该融合方法能够得到很好的定轨效果。     

基于不完美先验信息的随机系数回归模型剩余寿命预测方法

剩余寿命预测是设备预测与健康管理的核心问题，准确的剩余寿命预测可以在故障发生前进行有效的维护保养，以减小设备故障发生的概率。针对实际剩余寿命预测中先验信息不足或缺乏的问题，提出一种克服不完美先验信息影响的启发式剩余寿命预测方法。首先，利用非线性随机系数回归模型进行退化建模。其次，证明了基于单个设备现场退化数据，期望最大化（EM）算法的参数估计结果收敛于极大似然估计（MLE）算法的参数估计结果，并提出一种合理融合先验信息和现场信息的启发式剩余寿命预测方法。最后，通过数值仿真数据和实际锂电池退化数据对提出的结论和方法进行了验证，结果表明:启发式剩余寿命预测方法相比传统贝叶斯方法能够较好地克服不完美先验信息的影响，更为准确的预测设备地实际剩余寿命。      

基于YOLOv5的红外目标检测算法

针对红外图像的特点,提出了一种YOLOv5-IF算法,使用了基于残差机制的特征提取网络,实现了不同特征层之间信息的高效交互,能够得到更丰富的目标语义信息。通过改进YOLOv5的检测方案,增加更大尺度的检测头,有效提升了红外图像中小目标的检测概率。针对计算平台资源有限、算法实时性等问题,设计了Detection Block模块,并由此构建了特征整合网络,该模块不仅能提升算法检测精度,还有效缩减了模型参数量。在FLIR红外自动驾驶数据集上,本文算法的平均准确率（mAP）为74%,参数量仅19.5MB,优于现有的算法。     

一种结合全局和局部相似性的小样本分割方法

针对小样本分割中如何提取支持图像和查询图像共性信息的问题,提出一种新的小样本分割模型,同时结合了全局相似性和局部相似性,实现了更具泛化能力的小样本分割。具体地,根据支持图像和查询图像全局特征和局部特征之间的相似性,提出了一种新型注意力谱生成器,进而实现查询图像的注意力谱生成和区域分割。所提注意力谱生成器包含2个级联模块:全局引导器和局部引导器。在全局引导器中,提出了一种新的基于指数函数的全局相似性度量,对查询图像特征和支持图像的全局特征进行关系建模,输出前景增强的查询图像特征。在局部引导器中,通过引入局部关系矩阵对支持图像特征和查询图像特征之间的局部相似性进行建模,得到与类别无关的注意力谱。在Pascal-5i数据集上做了大量的实验,在1-shot设定下mIoU达到了59.9%,5-shot设定下mIoU达到了61.9%,均优于现有方法。      

基于贝叶斯准则的支持向量机预测模型

对实际统计数据中存在的相关性、不确定性和非线性问题,提出贝叶斯支持向量机预测模型方法.构建基于高斯分布的权值分布模型描述信息的不确定性,基于先验概率分布和贝叶斯关系获得后验分布模型,利用极大似然方法和递推迭代算法求解后验分布的最佳参数,从而得到关联向量机.建立起基于参数分布多维时间序列预测模型,将每一步迭代过程中的支持向量机输入作为随机变量,考虑数据不确定性的传递,递推得到贝叶斯支持向量机预测输出.由于贝叶斯支持向量机可以有效反映随机影响及其传递,可以克服数据不确定性和相关性的影响,因此基于贝叶斯支持向量机预测效果更加符合实际.实例表明利用贝叶斯支持向量机预测高科技企业发展趋势与实际发展趋势接近,可以克服数据相关性、不确定性和非线性对信息模型的影响,具有较高的预测精度和预测鲁棒性.     

面向角度一维投影模板的图像匹配方法

针对交迭图像模板匹配中存在的模板选择和匹配判别两个关键环节,提出一种一维模板匹配方法.通过基于灰度差分割的模板选择原则降低亮度差和噪声的影响,同时利用线性插值获得面向角度一维灰度投影,最大化模板中的图像边缘信息,从而加快模板匹配过程.在面向角度投影模板的基础上进行改进AD(Absolute Differences)指标的模板匹配判别,减少了因图像旋转带来的误匹配,并获得除匹配中心坐标外匹配图像相对参考图像的偏转角.通过不同情况下匹配结果在精度和速度上的分析,实验证明该方法应用在大部分真实交迭图像的匹配效果优异,同时运行速度能满足图像匹配应用的需要.      

面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型

针对当前武器装备复杂的系统结构,现有基于装备整机系统测试性先验信息的测试性验证方法难以适用,基于分系统测试性先验信息的测试性验证方法不能系统有效地处理先验信息,导致测试性验证结果可信度不高的问题,提出一种面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型。该模型能充分运用装备各层级结构中所蕴含的条件独立性,有效降低构建Bayes网络模型的复杂度,同时能融合装备各层级单元的先验信息。通过给出的三维Bayes网络的条件概率学习方法及G/M-H算法,由底层单元数据通过模型逐步向上融合,得到顶层测试性指标的后验分布,进一步利用顶层后验分布求取故障样本量。结果表明:该模型能充分考虑复杂系统的系统结构及各层级单元先验信息,并能通过模型推理得到的指标后验分布达到有效减少测试性验证故障样本量的目的。      

基于RS-CRITIC的空战目标威胁评估

针对不确定信息下的空战目标威胁评估问题，提出了一种基于粗糙集（RS）理论和指标重要性相关（CRITIC）法的目标威胁评估模型。首先，通过CRITIC法确定准确信息下的目标威胁值，利用数据挖掘（MD）启发式算法求解最佳分割集合，将目标威胁值离散化处理后替代粗糙集决策信息系统中的决策属性。其次，基于构建的完备粗糙集决策信息系统，通过决策矩阵实现属性约简和目标威胁评估最小决策规则提取。最后，将规则应用于不确定信息下的目标威胁评估。仿真结果表明:所提模型能够实现信息缺失下的目标威胁评估，减少了主观因素和先验知识的影响，扩展了粗糙集理论应用范围。