基于最小最大鉴别分析特征提取的雷达目标识别

针对基于雷达目标高分辨距离像的识别问题,本文提出了一种新的准则函数,并依据该准则函数采用神经网络来实现自适应的非线性特征提取、变换与识别。同时,由于准则函数只坜对特征提取后的类间散度和类内散度作出估计,因此在样本数相对较少的情况下也能得到较好的估计结果。该准则函数在形式上与Fisher准则函数相似,但它们之间存在着本质的差异。鉴于二者的形似之处,遂将基于该准则函数的特征提取方法冠以“最小最大鉴别分析特征提取”之名。将该方法用于五类缩比目标测量数据的特征提取与识别,取得了较好的识别效果。     

捷联惯组历次测试数据验前分布随机加权中心融合估计法

在小子样理论中,验前分布的获取与表示是一个关键问题。针对捷联惯性测量组合(捷联惯组)历次测试数据验前分布的获取问题,探讨了在异总体情况下,多种验前信息的融合问题。提出了通过随机加权中心融合法实现多种异源信息融合,以获取捷联惯组历次测试数据验前分布,从而减小了小样本情况下的统计分析误差。     

航空图像矩形建筑物自动提取方法研究

对航空城区图像自动提取矩形建筑物方法进行了研究。该方法基于从航空城区图像中提取的边缘，通过轮廓跟踪、直线提取得出其相应的直线几何图形。本文引入知识定义了几种构成矩形的基本矩形结构元。先提取直线图形中所有可能构成矩形的基本结构元，进而采用几何结构元分析的方法，根据结构元合并的准则，将各种基本结构元通过一定的合并算法合并成矩形结构。试验结果表明，本文方法提取矩形房屋具有较高的准确率，鲁棒性好，运算速度快，具有较强的实际应用价值。     

基于边缘信息的SAR与可见光景像匹配算法

SAR(合成孔径雷达 )与可见光图像由于成像机理的不同 ,直接进行基于图像灰度信息的匹配定位很难达到实际应用的要求。边缘是图像最基本的特征之一 ,文中提出一种基于边缘信息的 SAR与可见光景象匹配算法。该算法针对 SAR与可见光图像的特点 ,利用小波变换结合模糊中值加权滤波 ,取得有效的边缘信息 ,利用图像的边缘特征结合相关峰值特性分析的后处理方法进行匹配 ,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量。实验证明本算法匹配精度高 ,稳定性好     

电子角跟踪导引头技术及其应用前景

对电子角跟踪在反辐射导引头中的应用进行了研究。介绍了导引头的组成、电子角跟踪的工作原理和特点。研究了如灵敏度、角跟踪误差、制导信号提取、弹体扰动去耦、角搜索模糊，以及单目标跟踪等关键技术，最后分析了电子角跟踪技术在雷达、单机无源定位、反辐射、救生和机器人等技术领域的应用前景。     

以培养适用型人才为宗旨建立新型的校外学习中心管理体系

校外学习中心是远程教学和远程学习的活动基地.校外学习中心必须能适应市场经济形势需求,以培养适用型人才为宗旨,不断完善自身机制,实行规范化管理,不断提高教学管理工作水平,建立起新型的管理体系.     

一种雷达信号模糊函数特征提取与识别方法

现代雷达面向智能化、软件化、多功能与多用途方向发展,一部雷达往往具有多种工作体制与工作状态,雷达信号采用复杂的波形设计,这就使得雷达信号的特征提取与识别过程变得越来越困难。另外,现代电磁环境复杂,杂波、噪声干扰严重,给雷达的侦察工作带来更大的难度。基于此,提出将流形学习应用于雷达信号模糊函数的特征提取,并对其进行仿真与分析。结果验证了该方法的可行性。     

高速加工的实现与应用

综述高速加工的技术优势、关键技术、实现条件及其应用。     

舰载机拦阻着舰载荷谱编制技术

舰载机舰面载荷谱是航母服役环境下飞机结构长寿命和耐久性设计的关键。依据舰载机在拦阻着舰过程中的舰面载荷特点，论述了现有编制方法的局限性，结合多体动力学仿真模型探讨了载荷谱编制的方案和流程，建立了拦阻着舰多体动力学运动方程和仿真模型，并进行了仿真计算。通过对舰载机飞行剖面以及拦阻着舰任务剖面特点分析，确定了飞机拦阻着舰任务段载荷谱的主要工况以及比例关系，编制出飞机拦阻着舰过程的重心谱，绘制出载荷谱超越曲线，为舰载机的设计载荷谱编制提供依据，具有较高的工程应用价值。     

基于卷积神经网络的局部图像特征描述符算法

为提升基于图像序列三维重建的速度,解决传统局部特征描述符算法提取速度慢的问题,设计了一种基于深度学习的局部特征描述符网络。利用特征描述符网络实现对图像特征点的特征提取,结合本文采用的欧氏距离匹配准则,实现了对不同图像间特征点的匹配。算法对MVS数据集进行了验证,实验结果表明:提出的局部特征描述符算法实现了对图像特征点特征的快速准确的提取、匹配,与传统特征描述符算法相比,特征提取时间缩短了50%以上,特征点的匹配时间缩短了60%以上。相对于本算法中复杂结构的特征描述符网络,结构简单的泛化性更好,可拓展到航天领域的三维重建中。