基于视频数据的机场跑道外来物检测

提出了一种基于视频数据的机场跑道外来物(FOD,Foreign Object Debris)检测算法,该算法包括几何校正、背景差分、杂波抑制和伪装消除等4个步骤.其中,几何校正排除了摄像头轻微抖动造成的图像差异;背景差分利用每个像素对应的颜色向量信息,建立背景模型并进行定时更新;杂波抑制和伪装消除利用差分图像和原始图像信息,建立马尔科夫随机场和概率统计模型,在降低虚警的同时提高了检测率.将本算法应用于两组不同光照条件下获取的视频图像,检测不同形状和颜色的FOD目标;采用本算法对机场实测数据进行测试,验证了算法的有效性.     

模糊传感器与区间型多属性决策的信息融合方法

对于日益复杂的信息环境和变化的目标特性,现有的多传感器信息融合方法大多为"静态的",较少考虑传感器可信度变化以及测量过程中的多维特征指标权重的时效性给融合结果带来的影响.为了解决此问题,提出了一种基于模糊理论与区间型多属性决策的信息融合方法.该方法从各传感器对模糊命题支持度的一致性来定义其信息质最优化度,用区间数与多属性决策理论来定义特征识别综合置信度,并从这两方面客观确定了传感器的融合权重,较好地解决了对传感器信息与目标特征权重为模糊与不确定时的合理评价,以此构建了一个智能优化决策层融合识别模型.最后以弹道目标识别实验证明了此方法有较好的时效性和准确性.     

一种星图识别的星体图像高精度内插算法

介绍了一种从星敏感器成像中高精度提取恒星位置和星等的方法.这种方法把星光成像看成是高斯点扩散函数模型,利用线性内插和最小二乘法方法,拟合得到高斯曲面参数.从高斯曲面模型中得到亚像素级的恒星位置和恒星星等.理论研究表明,曲面拟合法提取的星体位置精度高于传统的质心法.由于直接进行高斯曲面拟合计算非常复杂,为了简化计算,利用了星体成像点附近x,y方向的非线性插值方法,分别得到不同的曲面系数.仿真结果显示,在信噪比小于0.05时,定位精度小于1/20像素,星等误差小于5%.     

基于多源卫星融合资料的中国近海海洋锋检测研究

海洋锋是海洋动力学中重要的研究对象.目前主要利用卫星遥感海面温度数据分析海洋锋.由于夏季中国近海海域海面温度趋同特性,无法利用海面温度数据分析海洋锋,而卫星遥感海色数据可以有效弥补海面温度检测海洋锋的不足,提高海洋锋检测的准确性.基于多源卫星融合数据,利用梯度检测算法对中国近海海域进行海洋锋研究,结合海面温度和蓝绿波段...     

“微风”(Zephyr7)无人机机翼力学性能分析

利用ABAQUS有限元软件对英国的"微风"(Zephyr7)无人机机翼结构进行了静力学分析,重点分析了主梁直径和蒙皮张力对机翼结构抗弯性能的影响。分析结果表明,主梁的抗弯与抗扭性能随着其直径的增大呈几何级数提升,机翼抗弯性能随着其蒙皮张力的增加近似线性增加。     

基于故障树分析法的引信作用可靠性分析

引信作为武器系统的核心控制部分,其可靠性决定了整个武器系统的最终毁伤效果.现有引信可靠性研究多集中于对某型引信或引信某个机构的可靠性分析.基于故障树分析法,以引信系统分析为基础:首先,根据引信结构及工作原理,分析常见的故障模式;然后,根据故障模式建立故障模型并以某型触发引信为例,进行定量和定性分析,得出影响该型触发引信...     

基于先验动力学轨道的星载双频GPS数据预处理

针对星载双频GPS数据预处理中的野值剔除和周跳检测问题,提出了基于先验动力学轨道的星载双频GPS数据预处理方法。与传统GPS数据预处理方法在数据利用上局限于GPS原始观测数据本身不同,该方法还利用了动力学定轨产生的先验轨道信息以及GPS卫星精密轨道、钟差数据,并构造接收机钟差估计量和接收机钟差差分值估计量来剔除野值和探测周跳,提高了野值剔除和小周跳探测能力。对CHAMP卫星在轨实测数据的处理分析表明,该方法可以探测出1周甚至0.5周的周跳,可为高精度定轨提供更“干净”的数据源。     

基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别

针对现有雷达信号特征描述方式很难有效地对复杂雷达辐射源进行描述和识别,提出一种基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别新方法。该方法把雷达辐射源识别问题转换为Vague集的多属性决策问题,不仅能很好地解决雷达信号识别中的模糊问题,而且无需传统方法的特征提取过程,简化了处理环节。另外,基于脉冲样本图的雷达辐射源识别是利用有序的多个脉冲同时匹配识别,因此更可靠。计算机仿真表明该方法是有效可行的,为复杂雷达辐射源识别提供了一种新思路。     

飞行员视觉信息流强度模拟及适人性分析

为了合理地确定飞行员在执行飞行任务时的视觉信息流强度,开发了飞机座舱显示界面仿真模型,以被试的正确反应率和反应时间来评价作业绩效.通过实验和数据分析得到以下结果:所建立的视觉信息流模型中视觉信息流强度曲线符合正态分布.不同的视觉信息量完成任务差异显著,信息量增加到一定程度时辨识变慢,出现错误的几率升高;在相同视觉信息量情况下,夜晚与白天、动态与静态执行任务辨识和绩效差异显著,白天要比夜晚、静态要比动态辨识效率和绩效更好.