雷达的目标识别技术

对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾。研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题。提出了角度相关区算法，分析了实现中的若干问题。通过在相控阵雷达地址系统中进汀的地址实验和结果分析表明，采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时，将使识别的目标信息更精确，从而能更早地形成稳定的航迹，达到对目标的准确识别。     

利用YOLO算法对机场围界鸟情检测研究

本文主要研究了基于深度学习的目标检测算法,介绍了 YOLO算法的基本原理和关键步骤,讨论了利用YOLO算法对机场监控视频以鸟类为目标进行检测的应用.结合机器学习技术对YOLO算法进行改进,以网格大小为变量,计算不同网格大小下的检测效率,不断寻找更合适的网格设定,来提高检测的精度.     

基于选择样本自相关阵的高光谱图像约束能量最小化算法

约束能量最小化算法是一种经典的高光谱图像目标检测算法,其在检测大目标地物时,背景自相关阵易受目标信息的干扰,从而影响算法的检测性能。针对此问题,提出一种基于选择样本自相关阵的CEM算法。通过比较高光谱图像每个样本像元与目标信号的光谱相似度,引入光谱相似性阈值,选择与目标信号光谱差异性较大的部分样本像元参与背景自相关阵的构建,使背景自相关阵更好地对背景的统计性进行描述。对AVIRIS获取的两幅真实高光谱图像进行了目标检测实验,结果表明,本算法的检测率有了明显提高,更适合于检测占据一定像元数目的大目标。     

一种基于鹰视觉的雾霾天气无人机编队目标检测方法（英文）

本文提出了一种仿鹰眼视觉特性的雾霾天气下无人机编队目标检测算法。通过模拟鹰视网膜中ON和OFF通路的视觉信号处理机制,对大气光与透射率的值进行估计从而复原雾霾图像。同时利用鹰视觉系统的颜色拮抗机制与对比度敏感函数提取除雾图像下的目标特征,模拟中央-周边结构感受野特性对特征进行整合,最后通过随机森林算法生成目标显著图以进行目标检测。实验结果表明本文提出的算法能够有效检测出雾霾天气下无人机编队场景中的无人机目标,与其他传统方法相比,本文算法具有更好的检测效果。     

面向飞行机械臂的实时目标检测与定位算法

飞行机械臂要完成自主抓取的任务,对目标物的识别与定位尤为关键.当前飞行机械臂视觉识别算法多采用传统的特征提取等方法.为提升目标物识别及定位的精度和效率,本文设计了一种基于YOLOv5深度学习目标检测算法和RGB?D传感器的视觉识别与定位算法,该算法可以实时检测目标物并对其位姿进行估计,为飞行机械臂的抓取工作服务.同时针...     

基于改进Faster-RCNN的机场场面小目标物体检测算法

针对目前应用于机场视频监控中的卷积神经网络方法存在小目标物体识别准确率较低的问题,本文提出了一种基于Faster-RCNN并结合多尺度特征融合与在线难例挖掘的机场场面小目标检测算法。该算法采用ResNet-101作为特征提取网络,并在该网络基础上建立了一个带有上采样的"自顶向下"的特征融合模块,以生成语义信息更加丰富的高分辨率特征图。并在网络训练过程中,采用在线难例挖掘的训练策略使模型更加鲁棒地对小目标样本进行定位。最后,手工构建了一个包含5 982张图片的机场数据集,用于检测模型的训练和测试。结果表明,本文所提出算法显著提升了机场场面小目标物体检测的准确率,且使整体平均检测准确率达到了80.8%,该结果高于其他先进的目标检测模型。     

IMM滤波算法在目标跟踪中的建模和仿真

IMM(Interacting Multiple Model)滤波算法以混合状态系统的观点为基础，利用一个连续状态的微分方程来描述目标的运动，利用一个离散差分方程来描述目标的机动出现，从而建立了更为准确的目标运动模型。本文对该滤波算法进行了进一步的研究，总结了该算法的特点，指出了影响该算法性能的因素，并进行了细致的分析。     

基于改进BBO算法的火力分配方案优化

将生物地理学优化（Biogeography-based optimization，BBO）算法应用于火力打击目标分配方案的优化中，对BBO算法增加三维变异操作，优化算法的收敛精度。采用改进的Tdv-BBO算法（Three-dimensional variation biogeography-based optimization，Tdv-BBO）来解决火力打击中的目标分配问题，对敌方想定实例进行了目标-火力数量组合优化。算例验证结果表明：改进的BBO算法增强了全局搜索能力，可为海上联合打击的目标分配提供一种有效的方法。     

空间距离变换的彩色图像目标识别方法

研究了彩色图像的分割算法,提出了运用彩色图像的颜色特征相似性进行图像的分割;然后将分割的目标进行检测,运用无监督网络,即竞争网络学习训练聚类,将图像中不同的目标提取出来。在识别方面,研究了一种运用空间距离变换方法来识别的算法,计算出区域半径测试样本点在区域内还是区域外,以达到识别的目的。实验结果表明,本文提出的分割算法和识别算法可以很好地运用到实际中,识别率可达90%以上。     

基于离散点距离的三维线缆干涉检测算法

针对CREO三维线缆具有柔性可随意变形特性而引起难以进行干涉检测的问题，提出基于离散点距离的三维线缆干涉检测算法。该算法通过线缆中心线动态离散点对三维线缆进行表达，分析结构件的空间位置关系，利用线缆与线缆、线缆与结构件之间的空间位置关系进行干涉检测，实现了对三维线缆进行快速干涉检测的目的。最后在Visual Studio 2010与CREO 平台上采用C++语言和TOOLKIT工具对所提算法进行了验证。结果表明该算法具有较好的快速性与准确性，可以满足工程实际需求。     

基于FPGA和DSP技术的雷达目标检测系统设计

雷达目标检测系统系统主要由FPGA和DSP两部分组成。FPGA芯片用来完成系统中各芯片之间的逻辑控制,DSP芯片用来实现雷达目标检测算法。该系统具有设计灵活、实时性能高、检测算法可配置、检测结果无丢失等优点。     

某火箭发动机故障检测及诊断算法设计分析

针对某型号液体火箭发动机故障检测及诊断软件存在瞬态段（起动段、关机段）故障检测功能缺失、故障诊断无法给出故障量大小的问题，在原软件故障诊断算法——余弦相似度分类的基础上，通过引入故障因子定量给出故障量大小，实现发动机故障诊断的定性定量分析。同时，采用基于统计学基础的包络线算法，通过Python语言对发动机瞬态段故障检测算法进行设计开发，使原软件实现发动机瞬态段故障检测功能。通过仿真试车数据对软件算法进行验证，结果表明优化后的故障诊断功能可实现故障量大小计算，基于包络线算法开发的故障检测功能提高了发动机故障检测效率。     

结合多通道特征和可形变模型的自然场景鸟类检测

可形变部件模型(DPM)在目标检测已取得较好的效果,但因为现有的目标检测数据集中鸟类样本数量过少,分布不均衡,而且采用的HOG特征无法较好的表征鸟类目标,造成自然场景鸟类检测的准确率很低。针对这个问题,本研究首先对Image Net数据集上的鸟类样本进行筛选和数据分析,选取自然场景中鸟类样本1 500个,生成对应的标注文件,建立了自然场景鸟类数据集;并提出一种结合多通道特征(Aggregate Channel Features,ACF)和DPM的自然场景鸟类检测方法,算法从自然场景鸟类数据集中的训练样本中,提取ACF特征,再通过Latent SVM训练得到ACF-DPM模型;进一步研究了模型组件和部件个数对于鸟类检测效果的影响。实验结果表明:本文算法在复杂的自然场景中,能够有效地进行鸟类检测,整体精度优于传统的DPM算法。     

跑道入侵检测算法研究

定义了跑道入侵区,对主体和目标设定了七种运行状态,为了判定入侵是否发生和防止假告警,给出了判据标准。根据设定的运行状态和判据标准建立了运行状态判据矩阵,在此基础上给出了基于跑道入侵区和运行状态判据矩阵的跑道入侵检测算法流程。该算法对跑道入侵的典型场景能进行有效检测。     

用于解距离和速度模糊的算法(英文)

为了提高检测性能和实现多功能 ,PD雷达常采用高、中、低脉冲重复频率 PRF。对应一定的脉冲重复频率 ,PRF会出现测距模糊、测速模糊。以聚类算法为基础 ,本文介绍了一种用于雷达目标解距离、速度模糊的滑窗相关器算法。该滑窗算法是一种遍历性的算法。文中对该算法的解模糊正确率、运算效率进行了讨论 ,分析了解模糊正确率与脉冲重复频率 PRF、检测范围、滑窗宽度间的关系 ,同时给出了仿真结果。     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识，并结合粒子群算法，提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强，容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点，快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。     

面向快速响应产品的星上目标定位及识别方法

针对遥感卫星星上目标的定位及识别，本文面向快速响应应用需求，首先对星上目标定位及识别工作模式进行研究，总结出狭义和广义两种模式，其次重点对像方-物方坐标双向定位算法进行梳理，并针对典型地物目标星上自动识别算法提出研究思路，最后给出算法的应用方法流程。本文研究为快速响应产品星上智能处理提供方法参考。     

射线跟踪法的改进及其应用

研究复杂组合体目标后向散射场问题，并对射线跟踪法的典型算法进行改进，以提高计算精度和运算速度。推导精确的积分公式，用典型体目标对改进的算法进行验证，进而计算复杂组合体目标的后向散射场。矩形截面直进气道的计算结果不仅比学者Hao Ling的计算结果更为精确，而且计算速度提高了两倍。三面角反射器的计算结果与实验结果基本吻合。最后，计算了某型航母甲板上复杂目标组合体目标的RCS，并与近似法和像素法的计算结果进行了比较分析。     

多目标混合流水车间调度问题求解算法

针对多目标不相关并行机混合流水车间调度问题，建立以最小化最大完工时间、机器总能耗和机器加工成本为目标的多目标数学模型。提出一种改进的基于分解的多目标进化算法（Improved multi-objective evolution algorithm based on decomposition,IMOEAD），采用均匀设计表生成初始权重向量，提高种群多样性，利用正态分布交叉并设计了自适应高斯变异来提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力，在权重向量邻域中选择个体产生新解，运用非支配等级和拥挤距离更新外部档案。以反世代距离、世代距离和非支配解个数为性能指标，通过大量案例仿真，与非支配排序遗传算法Ⅱ和基于分解的多目标进化算法进行对比，结果验证了该算法的有效性。     

应用确定性优化算法求解多目标气动设计问题的Pareto阵面

将确定性优化算法和Pareto阵面概念结合起来处理了多目标优化设计问题；给出了结合算法及数值过程的细节，并将其应用到了气动优化设计中；描述了如何用确定性优化算法快速抓获多目标优化问题的Pareto阵面以及能够抓获哪些类型的Pareto阵面。数值实验结果表明，确定性优化算法可以准确高效地抓获任意凸的和某些凹的Pareto阵面，故对于此类多目标气动优化问题，可用确定性算法代替进化算法。