基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法。首先对不同聚焦图像进行小波变换,然后采用局部离散度准则对各个方向上的高频系数进行融合,采用重要度准则对低频系数进行融合,最后对融合后的小波系数进行重构,得到了很好的融合图像。实验结果表明,融合效果优于取绝对值大的小波系数和区域方差准则的融合算法。     

磁共振图像的一种多尺度边缘检测算法

医学图像的病灶呈弱边缘特性,用传统的边缘检测方法效果不理想。本文提出了一种改进的多尺度边缘检测算法：在传统的Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上,应用模糊算法构造相应的隶属函数,提取弱边缘信息,最后应用多尺度边缘融合算法将不同尺度下的边缘图像合成。实验结果表明,该方法对噪声有一定的抑制作用,可有效检测出弱边缘信息,定位准确,且检测效果明显。本算法可以兼顾良好的边界定位、噪声抑制和弱边界检测等性能指标,可以有效解决传统边缘检测方法中存在的高定位精度及强去噪能力之间的矛盾。     

多传感器组合导航系统的多尺度异步信息融合算法

首先,将状态方程采用数据块变换的方式得到新的状态块方程,并将量测方程表达为数据块的形式;然后,将量测向量进行多层小波变换以得到新的量测向量,结合状态块方程进行卡尔曼滤波;最后,利用异步贯序滤波的方法,建立了基于全局的最优估计值。将上述算法应用于GPS/SST/高度表/SINS多组合导航系统,仿真结果表明:相对于单一尺度的异步滤波算法,该算法可明显地提高系统的滤波精度。     

基于因子图的无人机多源组合导航算法研究

为解决无人机飞行器在多源组合导航系统中,不同信息源由于其传输频率不同,信息利用率不高导致定位、测姿精度降低以及传感器数量增多导致计算量增加和信息融合困难的问题,提出了一种基于因子图算法的信息融合方法。以无人机MINS/BDS/磁罗盘/气压高度表组合导航系统为例,构建了因子图信息融合模型。最后,通过车载跑车试验采集导航传感器原始数据进行离线仿真,将因子图融合算法与分散式联邦滤波算法进行误差对比,验证了因子图算法作为无人机信息融合方法的可行性,并且该方法在高度定位以及航向角测姿上展现了更高的精度。因子图算法灵活的扩展能力,为实现无人机定位、测姿的完整性提供了保障,系统的鲁棒性逐步增强,同时为进一步研究无人机全源导航打下了基础。     

协方差交叉融合的惯性/卫星/雷达组合导航研究

针对卫星导航信号受干扰情况下惯性/卫星组合导航精度下降的问题,在多机协同编队中,提出采用基于协方差交叉融合的卡尔曼滤波器,将雷达相对导航定位结果与惯性/卫星组合导航进行信息融合,提高了多机编队飞行的导航定位精度和可靠性。通过仿真研究表明,在卫星导航信息不可用条件下,基于协方差交叉融合的惯性雷达相对定位算法,能够有效解决惯性导航精度变差的问题,提高多机协同编队的作战性能。     

基于多特征融合的天基面目标长时跟踪算法

天基视频成像特性存在目标尺寸小、特征几乎无纹理、干扰因素多等问题,现有的近景面目标跟踪算法不完全适用。文章通过利用梯度直方图与颜色名称两种特征在天基视频跟踪中的不同优势,借鉴由跟踪、学习、检测三部分组成的长时跟踪思路,对高斯核化相关滤波器进行改进,提出了一种适用于视频卫星数据处理的多特征融合面目标长时跟踪算法。运用该算法对来自SkySat-1及"欧比特"视频卫星的遥感影像数据集进行面目标跟踪测试,从4组天基视频数据中选取的6个目标均实现了稳定跟踪;同时,对OTB近景数据集中选取的与天基视频有类似特征的16组视频序列的测试结果显示,该算法实现了83.4%的精度、63.2%的成功率。试验表明,文中所提方法优于现有相关跟踪方法,显示了将长时跟踪策略引入天基视频跟踪领域的可行性和广泛应用前景。     

主被动多传感器多目标状态信息融合

研究了主被动多传感器多目标状态信息融合问题。针对被动式跟踪的特点,借助主动跟踪的距离通道值,提出类主动的被动式跟踪。在此基础上提出主被动串联状态信息融合和并联状态信息融合算法。仿真结果表明两种状态信息融合方法都可以大大提高跟踪精度,同时还可以提高系统的可靠性。     

大型固定翼无人机融合飞行预定航迹线保护区探究

为解决大型固定翼无人机（large fixed wing unmanned aerial vehicle,LFW UAV）在联合空域与民航客机开展融合飞行的安全风险评估问题,建立LFW UAV飞行安全风险与安全间隔量化计算办法,构建预定航迹线保护区划设方案。研究结果表明：LFW UAV 4D航迹预测模型具有较高精准性,飞行冲突模板符合导航与安全风险等行业参考值建议,安全间隔量化结果可为低空高密度空域规划提供支撑,研究成果可促进智慧低空发展和智能物流技术创新。     

基于数据融合的MEMS阵列加速度传感器实现方法

针对单MEMS加速度计性能有限无法满足实际工程中日益复杂且严苛的检测需求的问题,提出了一种基于数据融合的MEMS阵列加速度传感器实现方法。首先,设计了MEMS阵列加速度传感器的系统架构,并分析了对数据融合算法的技术需求;然后,针对已有的数据融合技术无法满足MEMS阵列加速度传感器的精度与实时性要求的问题,提出了基于离散对数映射的自整定加权融合算法,在此基础上,设计了MEMS阵列加速度传感器的仿真验证方案。仿真实验结果表明,提出的方法通过三个不同范围MEMS加速度计的阵列集成提高了信号检测能力,相比于最优拼接法其平均损失降低了6.1%,且融合数据精度优于各个加速度传感器的原始仿真数据,是高性能MEMS阵列加速度传感器的有效实现方案。     

基于可见光与红外卫星图像融合的舰船目标检测

为解决现有基于可见光卫星图像的舰船目标检测算法在云雾遮挡、海岸干扰等复杂场景下的错检和漏检问题,本文在YOLOv5网络基础上,通过空间特征与谱段特征的联合提取提高网络性能,提出了基于可见光与红外卫星图像融合的舰船目标检测算法VI-YOLOv5。实验结果表明:双模态融合目标检测算法性能优于单模态目标检测算法,在交并比阈值为0.5的情况下,可见光+红外融合网络的平均精度达0.976,相较于单可见光网络提高了2.5%,相较于单红外网络提高了8.9%,有效缓解了复杂场景下出现的错检和漏检问题,验证了可见光与红外卫星图像融合在舰船目标检测任务中的有效性。