一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小，并且容易受到干扰，如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配，将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法，在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板，在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本，并根据风险预测自适应地确定分类阈值，然后进行特征匹配与虹膜分类，从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。     

翻滚非合作目标逼近与跟踪的轨道和姿态控制

面向近距离逼近与捕获翻滚非合作目标的在轨服务空间清理任务需求,研究了航天器非合作式交会对接的轨道和姿态控制问题。在控制输入受限约束下,考虑存在参数不确定性和外部扰动的情况,结合滑模控制和自适应控制技术,分别进行鲁棒自适应位置和姿态控制器设计。利用自适应控制估计参数不确定性、未知干扰上界以及滑模控制反馈系数矩阵,提高了系统的鲁棒性。通过李雅普诺夫理论证明了系统在控制器作用下全局一致最终有界稳定。仿真结果验证了控制器的有效性,能够有效解决与高速旋转非合作目标的稳定相对位姿关系建立的难题。     

Spatial transformation of general sampling-aliasing frequency region for rotating-blade parameter identification with emphasis on single-probe blade tip-timing measurement

Blade-health monitoring is intensely required for turbomachinery because of the high failure risk of rotating blades. Blade-Tip Timing (BTT) is considered as the most promising technique for operational blade-vibration monitoring, which obtains the parameters that characterize the blade condition from recorded signals. However, its application is hindered by severe undersampling and stringent probe layouts. An inappropriate probe layout can make most of the existing methods invalid or inaccurate. Additionally, a general conflict arises between the allowed and required layouts because of arrangement restrictions. For the sake of economy and safety, parameter identification based on fewer probes has been preferred by users. In this work, a spatial-transformation-based method for parameter identification is proposed based on a single-probe BTT measurement. To present the general Sampling-Aliasing Frequency (SAFE) map definition, the traditional time–frequency analysis methods are extended to a time-sampling frequency. Then, a SAFE map is projected onto a parameter space using spatial transformation to extract the slope and intercept parameters, which can be physically interpreted as an engine order and a natural frequency using coordinate transformation. Finally, the effectiveness and robustness of the proposed method are verified by simulations and experiments under uniformly and nonuniformly variable speed conditions.     

跟踪飞机机动的自适应滤波方法

本文研究了对目标机动的最优检测问题,针对飞机主要有三种飞行状态:匀速直线运动、加速直线运动与圆运动这一特点,提出了既探测飞机机动又同时判断飞机作何种形式的机动的方法;并建议对飞机的不同飞行状态,采用相应的动态模型。在此基础上,给出了自适应滤波方法。最后给出的仿真计算果表明,自适应滤波方法有较高的跟踪精度。     

机载多目标跟踪系统模型和运动补偿

研究多目标跟踪技术在机载雷达应用中的特殊问题——坐标系的选择、载机运动的稳定与补偿。建立了数学模型 ,进行了仿真研究。研究结果表明 :载机运动的稳定与补偿是机载多目标跟踪中必须重视的问题 ,并得出基于 NED和 RHV的组合坐标系下的模型 ,在机载应用中有很好的性能。优点是易于解耦、避免了非线性、降低了计算量、且有较高的精度     

多传感器融合目标跟踪

分析了基于成象和雷达两种传感器对目标状态的测量模型及其融合模型。针对两种传感器之间测量信息的不同步问题,给出了一种基于最小二乘法的不同步信息之间的时间配准和融合方法,并设计了跟踪滤波器。     

末敏弹减速运动和稳态扫描段运动特性的研究

对末敏弹这一全新反坦克武器在减速运动和稳态扫描段的运动特性进行了仔细的研究。恰当地引入了降落伞的附加质量和附加惯性矩,完整地分析了伞体和弹体所受的外力和外力矩,建立了由伞体和弹体组成的末敏弹系统二体运动模型。编制了完整的计算程序。给出了末敏弹扫描角速度、扫描角和扫描曲线随时间的变化,以及扫描覆盖区随高度的变化。计算结果与试验结果有很好的一致性。该模型可进一步用于末敏弹系统的弹道修正、参数优化和弹道模拟。     

雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究

提出了一种利用目标的雷达和红外成像２种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法,并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越,从而说明了本文方法的有效性。     

修正的概率数据互联算法

阐明了概率数据互联(PDA)算法能很好地解决密集环境下的目标跟踪问题,在该算法基础上,人们又提出了联合概率数据互联(JPDA)算法和一些基于 PDA 的修正算法。在概率数据互联算法中,有一个很重要的参数就是杂波数密度(或波门内虚假量测期望数)。然而在许多实际情况中,这个参数是很难获取的。针对这一问题,文中提出了一种修正的概率数据互联算法,该算法通过实时地调整这一参数来获得对目标较为准确的估计结果。最后,给出了算法的仿真分析。     

基于模型的雷达系统仿真技术研究

介绍了通用仿真技术中的模型建立与模型校验技术。从雷达设备仿真、雷达信号模拟和雷达环境仿真三个方面讨论了雷达系统仿真中研究对象的性质与模型建立的基本方法,着重说明目标模型与平面杂波模型的主要类型、建立方法和研究动态。指出了模型校验在雷达系统仿真应用中的重要性,说明了系统仿真试验应用方法及对仿真的意义。