复杂背景中条码检测定位技术的研究

研究了复杂背景中条码检测定住技术。先分析每个子区域的特征,选出可能包含条码的子区域,然后对子区域进行合并筛选,检测条码所在位置。最后根据Hough变换．找出条码边界．并用双线性插值将条码旋至水平。实验表明文中提出的条码检测定位算法具有很好的性能,优于传统的基于梯度特征的检测算法。     

基于未知输入观测器的不确定非线性系统故障检测

针对具有不确定性和系统故障的非线性系统,利用神经网络构造了全阶未知输入观测器,在获得系统的状态观测信号的同时得到了系统的故障观测信号。通过在故障观测神经网络权值的调整规律中引入死区函数,从而提高了故障观测对系统不确定性的鲁棒性。利用得到的故障观测信号,可以方便地检测系统的缓变故障和突变故障,实现了对系统故障的快速检测,降低了误检率。仿真示例表明了该方法的有效性。     

面向检测的网络攻击分类方法研究

介绍了网络协议的工作过程和入侵检测领域巾的最新技术——协议分析的工作原理。提出并详细阐明了一种面向检测的网络攻占分类方法。     

AIS在LRE故障检测与诊断中的应用研究

为提高液体火箭发动机(LRE)故障检测与诊断的及时性、实时性与准确性,将人工免疫系统(AIS)中的否定选择原理用于LRE的故障检测与诊断。基于正常状态与故障模式的人工识别球,采用最大相似原则,实现了LRE稳态工作过程中的故障检测与诊断,并用LRE稳态故障试车数据进行实验。验证结果表明:AIS对LRE故障检测与诊断的速度快,正确率与灵敏度高,捕获未知故障能力强,有良好的应用前景。     

基于卷积神经网络的航天复合材料缺陷智能检测

针对传统的缺陷图像识别处理方式存在着准确度与辨识度不足,且处理缺陷种类单一的问题,提出了一种基于Cascade R-CNN和Mask R-CNN的神经网络模型。首先,为了提高缺陷检测的可视化效果和检测准确度,在实例分割卷积网络Mask R-CNN的基础上,结合级联神经网络Cascade R-CNN结构,组合成了新的级联实例分割Cascade Mask R-CNN网络;其次,对组合而成的级联卷积神经网络进行了训练,将训练好的模型对复合材料缺陷图像进行了检测。实验结果表明:检测的平均准确度达到了91.5%,平均置信度达到了97.3%,达到了检测精度的要求。该研究成果可运用于航天复合材料缺陷识别。     

重访机制驱动的多无人机协同动目标搜索方法

为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划（RMD-CSP）方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图（包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图）,利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。     

空间自旋目标宽带雷达干涉三维成像方法

空间目标三维成像可为目标的特征提取、分类与识别提供重要依据。基于L型三天线干涉成像原理,提出了一种宽带雷达条件下空间自旋目标干涉三维成像方法。首先,分析了雷达发射线性调频(LFM)信号条件下,空间自旋目标在距离-慢时间平面上的成像特点,建立了基于距离-慢时间平面的空间自旋目标干涉三维成像模型;其次,针对建立的干涉三维成像模型中,不同散射点的回波在距离-慢时间平面上会相互交叠的问题,对回波曲线分离、交叉点处理以及一维距离旁瓣的影响等进行了讨论,并给出了解决方法,从而获得目标三维图像。与已有方法相比,该方法可有效克服单基雷达三维成像无法获得目标各散射点真实三维位置以及在双/多基雷达三维成像时多部雷达回波联合处理较困难的问题。最后,仿真实验结果验证了所提方法的有效性。     

基于预浸纱自动铺放缺陷的分割算法

为保证预浸纱自动铺放成型制件的性能,基于图像处理技术,根据预浸纱表面图像沿纤维方向灰度均匀的特性,提出了一种结合灰度补偿和差影分割的缺陷分割算法。利用图像灰度补偿矩阵对图像进行灰度补偿,依据图像的灰度误差服从正态分布的特点剔除图像矩阵中的极大误差点,并建立标准背景图像,以允许差值系数K作为判据进行差影分割。结果表明:该算法对气泡、异物两种典型铺放缺陷分割效果好、速度快,为实现自动铺放缺陷在线监测提供了良好的理论基础。     

多通道高计数率单光子计数系统的设计与实现

光子计数探测具有极高的探测灵敏度，已成为大气探测激光雷达的主流探测手段。设计了一种基于FPGA的8通道高计数率单光子计数系统，提出了一种基于多相时钟过采样的光子脉冲检测方法，实现了2 ns的光子脉宽分辨率、200 MCPS的光子计数率、无死时间的连续多通道同步计数，具有高计数率、高实时性、高集成度的特点。系统已装备于北京遥测技术研究所研制的多波长拉曼偏振大气探测激光雷达中，在激光雷达大气遥感中发挥了重要作用。     

保持弱细结构特征的SAR图象模拟退火重构方法

模拟退火 ( SA)算法最先由 White R G.用于合成孔径雷达 ( SAR)图象的降斑处理。该算法在重构均匀区域和强结构区效果有很大提高 ,但也有缺点 ,尤其是过分模糊弱细结构。本文提出了一种改进的方法 ,在 SA算法中融入了边沿检测和增强步骤 ,使弱细结构得以增强并在退火过程中保持。为配合此方法 ,采用平稳下降的指数温度规划取代对数形式。通过仔细调整算法过程 ,可使新方法保留 SAR图象中的很多细小结构 ,而不使其他均匀的和强结构场景性能恶化 ,同时也没有引入其他缺陷。改进的算法更加适于中、低分辨率的 SAR图象降斑处理