鲁棒的红外小目标视觉显著性检测方法

鲁棒的红外(IR)小目标检测是自动目标检测的关键技术,低信噪比条件下的红外小目标检测一直是业内研究热点.为了能有效地检测红外小目标,对红外小目标若干表观特征及其视觉显著性进行了分析,提出一种基于多尺度图像块统计序对比度(MOCIP)的红外小目标视觉显著性鲁棒检测方法,采用两步级联多尺度图像块统计序对比度算法抑制背景和噪声,提升目标强度,获得红外小目标显著性图,并利用自适应阈值实现目标检测.本文详细给出了红外小目标视觉显著性的检测算法,使用红外小目标图像对检测性能进行了实验验证,并与其他检测方法进行了对比.实验结果表明,所提出的方法能够在低信噪比条件下克服噪声和复杂背景的影响,有效地对红外小目标视觉显著性进行检测.      

陀螺稳定平台状态补偿控制

 基于状态补偿控制理论,设计了陀螺稳定平台的状态补偿控制系统。利用预补偿器约束系统频率特性,通过遗传算法优化参数,结合Monte-Carlo随机试验方法,进行系统的性能鲁棒分析。动态仿真试验表明：在考虑参数摄动、外部扰动及耦合的情况下,所设计的控制系统的幅值特性曲线斜率具有：低频段高于传统设计43.7%,高频段低于传统设计13.4%的效果;小于0.2 s响应时间;扰动不敏感的性能鲁棒性。