基于灰度级分组的X光行李图像增强改进方法

针对低对比度X光手提行李图像在机场安检中容易产生高虚警或高漏警的问题,提出了一种基于灰度级分组的X光行李图像增强改进方法。首先应用离散小波变换对低、高能图像进行融合,然后通过分频处理得到低、高频图像,再分别采用基本灰度级分组和可选择灰度级分组方法实现增强。将本文方法与基于灰度级分组的增强方法、传统的直方图均衡方法进行比较,实验结果表明,本文方法能够有效地改善图像质量,提高图像的清晰度。     

基于Lamb波相控阵和图像增强方法的损伤监测

利用Lamb波和超声相控阵理论对结构进行损伤监测。选择合适的低频窄带激励信号,产生单一模式Lamb波,结合超声相控阵技术对结构进行多方位监测。针对原始损伤图像不完美的问题,研究基于点运算的对比度增强方法,改善图像质量,提高图像的可识别度和分辨率。在复合材料板结构和铝板结构中针对不同损伤类型的实验研究证明,运用图像增强技术后的损伤图像表征清晰、识别度高。     

数字射线成像空间分辨率的增强

成像空间分辨率是工业数字射线成像系统的重要技术指标,通过分析成像的物理过程,给出了成像过程的数学模型,进而得出影响数字射线成像空间分辨率的主要因素,并针对各种因素研究了相应的提高空间分辨率的方法.建立了成像系统的点扩展函数模型,给出了优化投影放大比的方法,提出了一种提高探测器采样频率和光电管采样孔径的硬件方法;采用了一种简便的方法抑制了散射对空间分辨率的影响;计算机模拟及实验结果验证了方法的有效性.     

碳纤维缠绕发动机壳体数字射线DR成像检测图像质量控制

对检测图像的空间分辨率、信噪比和对比度的影响因素进行了研究。采用不同的工艺参数对碳纤维缠绕发动机壳体进行了数字射线DR成像检测试验。试验结果表明,当其他检测参数不变时,焦点尺寸和放大倍数对图像的空间分辨率影响较大;管电压、管电流和单帧积分时间对图像的信噪比有影响;管电压和管电流对图像的对比度均具有一定影响。     

等离子弧焊接过程中激光焊缝跟踪传感技术研究

为了降低等离子弧焊接过程中弧光对激光焊缝跟踪传感器的干扰,设计了一种专用的带通滤光片.初步试验表明,采用该滤光片后可以有效减少弧光对激光焊缝跟踪传感器的影响,获得较清晰的跟踪点图像.     

基于改进CLAHE的航空发动机导向叶片DR图像增强

为了解决航空发动机导向叶片数字射线（DR）检测图像信息动态范围大、对比度低、细节信息不明显,缺陷区域难以识别的问题,提出一种改进型限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）算法。采用CLAHE增强导向叶片DR图像对比度,同时引入基于空间均值滤波器的Gaussian掩模处理,进行DR图像降噪,提取DR图像的低频信息;采用CLAHE增强的图像与提取的DR图像低频信息线性做差,突出DR图像的高频细节信息;与CLAHE增强的图像线性叠加,进一步提高了DR图像的对比度,实现导向叶片DR图像增强。依据图像基本空间分辨率（SRB）、信噪比（SNR）、灰度平均值对DR图像增强效果进行评价。结果表明: 改进的CLAHE算法,可以同时将表征SRB的D13双丝线对应的调制深度值从49.17%提高到了56.08%,整体灰度平均值从32 400.66增加到了38 684.43,02号微小裂纹缺陷的SNR从14.10提升到了15.16。结果显示优化的CLAHE算法,相比自适应直方图均衡化（AHE）等4种经典的航空发动机导向叶片DR图像增强算法,不仅提高了平坦区域对比度,突显了边缘细节信息,而且有效提升了微小缺陷的视觉效果。     

固体火箭发动机无损检测图像质量研究

详细介绍了利用工业CT进行固体火箭发动机无损检测中，提高图像质量方面的几点尝试－光轴对准、提高系统的信噪比、提高探测器效率、采用合适的硬滤手段和选用适当的图像滤波函数。给出了测试数据和处理前后的图像比较。上述几点尝度收到了较好的处理效果。     

应用基于FEM和响应面法预成形设计提高航空锻件变形均匀性(英文)

将有限元法(FEM)和响应面法(RSM)方法相结合,提出了以提高锻件内变形均匀性为目标的预成形优化设计方法。考虑到等效应变分布对变形均匀性的影响,建立了新的表达式以评价锻件内的变形均匀性。为了减少设计变量个数,采用区域分解法确定优化设计变量。在有限元数值模拟结果的基础上,应用RSM方法建立了近似模型以描述响应(变形均匀性以及模具填充情况)与设计变量(预制坯几何参数)之间的关系。以典型的航空发动机盘为例,应用本文提出的方法得到了设计变量的最优组合。原始预制坯形状与最优形状两种情况对比结果表明,采用优化后的预制坯形状得到的锻件其变形均匀性更好。     

提高TDICCD相机成像质量的研究

根据TDICCD器件的特点，分析了光学系统，像元尺寸对图像分辨力的影响，研究了器件噪声，速高比和曝光控制对图像质量的影响，采用相关双采样技术，速高比自动引入和自动曝光技术，提高了TDICCD相机的成像质量。     

基于虚拟慢时间的双基地ISAR成像算法

针对双基地角时变引起的逆合孔径雷达（ISAR）图像畸变和散焦问题，提出了一种基于虚拟慢时间的成像算法。首先，分析了双基地角时变对ISAR成像的影响机理。然后，基于图像对比度最大准则估计等效旋转中心位置，完成初次相位补偿。最后，通过虚拟慢时间构建基于非均匀虚拟采样的补偿系数矩阵，并通过方位向非均匀傅里叶变换得到目标的ISAR像。算法基于图像对比度最大准则解决等效旋转中心位置估计问题，通过虚拟慢时间消除转动相位项的高次项影响，利用非均匀傅里叶变换解决随机虚拟采样的谱估计问题。理论分析和仿真结果验证了算法的有效性和鲁棒性。     

基于中值滤波和小波变换的混合滤波方法在推进剂监测中的应用

目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。     

INS/SAR组合定位技术研究

主要研究了INS/SAR组合对运动目标的定位算法。首先,建立了INS/SAR组合定位系统数学模型;其次,基于卡尔曼滤波方法和alpha-beta滤波方法完成了INS/SAR组合定位算法设计;最后,考虑组合导航系统误差及导引头测量误差,对定位算法进行了数字仿真及性能分析。仿真结果表明,所设计的INS/SAR组合定位算法在远距对运动目标具有较高的定位精度。     

一种改进的数字滤波平方定时的频域算法

在数字滤波平方定时的频域算法基础上,采用了前端进行带通滤波和后端实施卡尔曼滤波的处理方法对其进行改进。带通滤波器减小了定时误差估计的方差,而卡尔曼滤波则降低了整个定时误差估计过程中噪声的影响。实验与仿真的结果表明,改进后的方法达到了预期的效果。     

网络防火墙技术

介绍防火墙的概念及作用，阐述防火墙的分类和各自的特点，以及防火墙设计中应注意的几个问题。     

A two-step robust adaptive filtering algorithm for GNSS kinematic precise point positioning

In kinematic navigation and positioning, abnormal observations and kinematic model disturbances are one of the key factors affecting the stability and reliability of positioning performance. Generally, robust adaptive filtering algorithm is used to reduce the influence of them on positioning results. However, it is difficult to accurately identify and separate the influence of abnormal observations and kinematic model disturbances on positioning results, especially in the application of kinematic Precise Point Positioning (PPP). This has always been a key factor limiting the performance of conventional robust adaptive filtering algorithms. To address this problem, this paper proposes a two-step robust adaptive filtering algorithm, which includes two filtering steps: without considering the kinematic model information, the first step of filtering only detects the abnormal observations. Based on the filtering results of the first step, the second step makes further detection on the kinematic model disturbances and conducts adaptive processing. Theoretical analysis and experiment results indicate that the two-step robust adaptive filtering algorithm can further enhance the robustness of the filtering against the influence of abnormal observations and kinematic model disturbances on the positioning results. Ultimately, improvement of the stability and reliability of kinematic PPP is significant.     

自适应滤波算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用研究

以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利用状态误差进行估计,更符合SINS/GPS组合导航系统的实际情况,提高了滤波稳定性。改进的渐消卡尔曼滤波采用矩阵因子的形式直接对状态预测协方差阵各分量进行不同程度的调节,使调节更趋合理。此外,改进算法增加了对观测粗差的处理,降低了观测粗差对滤波结果的影响。最后,用实际跑车试验验证了改进方法的有效性。     

抗差自适应分步滤波算法在PPP/INS组合导航中的应用

针对常规抗差自适应滤波算法在PPP/INS组合导航应用中存在难以准确识别和分离观测粗差及运动异常对定位结果影响的问题，基于分类因子自适应滤波原理,提出了一种抗差自适应分步滤波算法。该算法首先执行第一步滤波,对状态模型异常信息进行隔离，仅对观测粗差进行诊断和抗差处理；然后在第一步滤波的基础上，执行第二步滤波，对状态模型异常进行诊断和自适应处理。算法分析表明，抗差自适应分步滤波算法可以准确地识别和分离观测粗差和运动异常扰动。实验结果表明，抗差自适应分步滤波算法能够进一步增强滤波算法抵抗观测粗差和运动异常扰动对滤波结果的影响，提高PPP/INS组合导航系统定位结果的稳定性和可靠性。     

基于星敏感器的卫星姿态估计方法研究

以星敏感器姿态信息作为测量数据,结合卫星姿态动力学方程组,采用增广卡尔曼滤波方法对无陀螺卫星姿态进行估计。研究发现,干扰力矩的变化会降低卫星姿态估计结果的精度,为此提出两种改进的姿态估计算法:增广自适应卡尔曼滤波方法和增广强跟踪卡尔曼滤波方法;仿真表明,两种算法都能很好地克服干扰力矩变化导致的精度下降现象。     

捷联式航空重力测量系统的数据处理方法比较与分析

重力数据处理对获取高精度重力异常值有着重要作用，是重力测量的核心技术。重力仪在搭载运动载体进行重力测量时，载体的高频振动对重力测量数据和GPS数据均会产生不可避免的干扰，导致提取的重力异常粗值含有大量高频噪声。围绕重力数据的处理方法这一核心技术，介绍了FIR低通滤波、零相移滤波、标准Kalman滤波、正反Kalman滤波4种滤波方法的基本原理，运用这4种方法处理了SAG捷联式重力仪的某次实际飞行测量数据，比对了基于SINS/GPS组合导航和SINS/DGPS组合导航的重力测量数据处理结果。通过对本次试验重复测线内符合精度进行比对，验证了4种方法的可行性和优劣性，同时验证了SAG重力仪的测量精度。     

一种新的椭圆球面波信号时频域滤波方法

针对如何在时频域降低干扰噪声对椭圆球面波函数(Prolate Spheroidal Wave Functions,PSWFs)信号时频域分布特性的影响,引入精细滤波,提出了 1种新的椭圆球面波信号时频域滤波方法。仿真结果表明,所提方法在时频域以能量峰值点为基准,构造以距离为依据的滤波算子调节参数,能够有效抑制噪声对 PSWFs信号时频域分布特 性的影响,提高信号局部区域的能量聚集性。