探测器图像中值滤波算法的FPGA设计与实现

为解决上位机软件进行中值滤波算法对安检图像预处理速度有限问题,针对探测器的数据发送方式,利用现场可编程门阵列(FPGA)的并行处理能力,对中值滤波算法进行流水线设计,并通过硬件描述语言Verilog进行设计实现。实验证明,改进的算法在处理速度上比传统的冒泡算法提高了70%左右。     

小波神经网络用于CCD视频序列图像去噪

CCD摄像机获取目标影像时不可避免地受到噪声影响,因此噪声去除是CCD图像处理的一项重要研究课题。本文将小波神经网络引入CCD图像去噪领域中,提出一种基于小波神经网络的图像去噪方法。实验结果表明,该方法在去除噪声上优于传统的均值滤波等方法,在有效去除噪声的同时,又能很好地保护图像的细节信息,具有很好的保真度。     

球形粒子在流体中的跟随性

本文从Maxey和Riley的粒子运动基本方程出发,得到了球形固体粒子在相对流动雷诺数很小情形下的分析解。讨论了粒子跟随性对外力、初始条件和流场性质的依赖关系;对均匀湍流场,分析了不同密度比和扰动频率对跟随性的影响     

三维PIV中透视成像的视点定位与透视平面的确定

对三维ＰＩＶ中透视投影的视点定位与透视平面的确定技术作了深入的研究，提出了一种确定观点坐标与透视平面的方法，给出了相应的数学关系式，最后通过实验的方法对视点坐标与透视平面的确定技术进行了检验。     

光学基片表面软质抛光胶体粒子的激光清洗

介绍了光学基片表面软质抛光胶体粒子激光清洗的基本方法、原理和实验装置,并通过对含有污染微粒的基片表面进行激光清洗,获得了高洁净表面的光学基片.     

雾化过程的一种Euler-Lagrangian耦合算法（英文）

对雾化过程的直接数值模拟需要巨大的计算资源和时间,而工程中的简化模型则经常会给出错误的结果。因此,可以折中地采用一种混合方法,即在不同尺度上采用不同的模型。提出了一种雾化过程的欧拉——拉格朗日耦合算法。较大的液团采用VOF法直接求解,与网格尺度相当或更小的液滴则采用双向耦合的拉格朗日粒子法进行追踪。而该方法要求粒子的体积小于网格体积的10%,为此又提出了一种虚网格粒子追踪法。由于湍流结构对雾化过程的影响很大,故湍流采用了大涡模拟模型。采用多个算例对开发的算法进行了验证,并对部分关键参数的影响进行了深入研究。采用新算法对两股撞击射流的雾化过程进行了研究,瞬态和统计结果均表明新算法能够给出良好的预测。     

有色观测噪声下的目标跟踪问题

本文讨论了有色观测噪声下的目标跟踪问题，把观测色噪声的成形滤波器假设为ＡＲ模型，给出了估计ＡＲ模型参数的方法。本文又提出将ＡＲ模型参数估计和交互式多模型（ＩＭＭ）滤波相结合，可以很好地跟踪目标。     

单目标跟踪技术发展研究

随着机动目标定位与跟踪技术广泛应用于军事和民用领域，研究更为快速、准确的跟踪算法具有十分重要的意义。目标运动模型、跟踪算法和跟踪模型结构是机动目标跟踪技术的三项主要研究内容，文章介绍了这三项技术的研究进展及发展方向。目前，对各种经典模型的组合和改进是目标运动模型的主要研究方向，通过分析并比较工程中常用的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的优缺点，探究了它们的不同适用场合及进一步研究方向。详细分析了三代多模型跟踪算法的原理和适用场合，这对研究更为先进的单目标跟踪技术，进一步提高跟踪精度和整体性能，具有一定的参考价值。此外，文章还提出了机动目标跟踪算法的几个发展趋势：将变结构多模型算法与目标实际运动场景结合起来，广泛应用于工程实践中；探索无需依赖于基础模型集合的模型机自适应变化方法；考虑将智能控制理论与变结构多模型跟踪算法互相结合。     

高速复杂流动PIV技术研究实践与挑战

粒子图像测速技术目前已经发展成为实验流体力学领域应用最广泛的非接触激光测试方法之一,为认知复杂流动机理提供直观的流场信息.本文基于超声速流场PIV技术研究实践,针对示踪粒子布撒器设计、粒子松弛特性模型构建、激波流场测试分析、超声速平板湍流边界层结构分析等方面具体问题的研究和认识,从理论、定量化的角度深入分析了应用于超声速流场PIV技术现阶段依然存在的问题.从应用于超声速流场PIV技术的原理出发,针对高速复杂流场的PIV测试现状,总结了应用于超声速流场PIV技术发展过程中的光学部件、示踪粒子及布撒系统所遇到的一系列挑战,以及国内外利用PIV技术在高速复杂流场研究中所取得的成就,针对PIV技术能否适用于高超声速流场的测量做了系统化地探索.并根据实践经验提出了应用于超声速流场PIV技术未来的发展方向:通用的精确的PIV方法不存在,必须从具体研究的流动机理角度改造相应的PIV测试手段.     

一种重力测量卫星质心在轨标定改进算法

针对重力测量卫星质心在轨标定算法中存在的陀螺精度不高且易失效的问题,提出了一种应用星敏感器和静电加速度计的质心标定改进算法。在该算法中,将一个明显大于干扰力矩的周期性磁力矩,作用于卫星上;将星敏感器观测量代入预测滤波器中,估计卫星的角速度及角加速度;利用静电加速度计信息设计扩展卡尔曼滤波,从而实现卫星质心的标定。数学仿真结果表明:此算法能够对卫星的角速度及质心位置进行实时估计,卫星质心三轴最佳标定精度均优于0.05mm,可实现陀螺失效情况下卫星质心较为精确的标定。