基于改进扩展分形特征的SAR图像目标检测方法

提出了一种新的纹理特征-改进扩展分形特征用于SAR图像目标检测.改进扩展分形特征通过度量SAR图像中物体表面四个方向的结构函数在双尺度上的增量水平,确定目标与杂波在特征空间的不同响应特性,实现目标的检测.采用模拟目标脉冲模型分析了改进扩展分形特征在不同信噪比条件下对不同尺寸目标的响应特性,分析结果表明改进扩展分形特征具有目标尺寸敏感性.利用SAR实测数据验证了改进扩展分形特征在强杂波和多目标环境下的优良检测性能与空间分辨率特性.     

基于分形理论的辐射源识别算法

针对复杂的战场电磁环境,提出了一种新的辐射源信号识别方法,即基于分形特征的辐射源目标识别。介绍了分形的相关理论,给出了分形维数中盒维数与信息维数的计算步骤,而后采用距离函数进行判决识别。仿真结果表明提出的基于分形特征的辐射源信号识别算法能得到较高的识别率。     

光学遥感图像船只目标检测识别技术

船只目标检测识别技术是现阶段遥感图像研究领域的一个重要发展方向。随着国产高分辨率卫星的快速发展，高分遥感卫星陆续发射，基于光学遥感图像的船只检测识别技术会逐步成为研究热门。主要介绍了近年来基于光学图片的船只检测识别技术发展、以及当前技术存在的问题。当前基于深度学习的船只目标检测识别技术取得了较好的检测效果，成为主流研究方向，但在光学遥感图像船只检测领域基于深度学习的方法有一些基本问题限制了检测效果，对这些问题进行了归纳总结，并对未来光学遥感图像船只检测技术的发展进行了展望。     

高频地波雷达海杂波背景下目标检测研究综述

高频地波雷达探测距离远、全天候、实时准确探测等优点在目标检测领域广泛应用。针对海杂波会干扰目标检测的问题，分别从非线性预测类、分形类、子空间分解类、对消类等方面对海杂波背景下目标检测方法进行了综合评估。归纳总结国内外相关文献，并对目前方法存在的不足进行总结。为以后深入研究海杂波干扰问题提供参考。     

系列图象分析和三维目标参数提取技术

系列图象分析是很有前途的崭新学科。本文把分析技术分成光流分析法和几何分析法两大类。在论述两类分析技术的基础上,重点研究了如何检测流速、提取三维几何参数和运动参数以及如何恢复物体的结构,也涉及到三维目标识别问题。文内比较详细地研究了线性的算法,并且提供了已经实现过的某些实验方案和结果。还提出了新方案,即“通用系列图象分析和三维目标参数自动探测装置”。最后,对发展趋势作出了估计,认为系列图象分析技术正朝着理论的完备性和应用的现实性推进。     

机器视觉在军事领域的应用现状及发展趋势

机器视觉技术凭借其非接触测量、实时性好、可持续工作等优点，在军事领域中有着广阔的应用前景。在对机器视觉光学照明系统、成像系统、视觉信息处理系统等关键技术进行概述的基础上，详细分析了机器视觉技术在军事领域进行典型目标物识别、人员识别、装备缺陷检测等典型场景以及典型军事装备上的应用现状。在此基础上，指出了机器视觉在军事领域的应用，仍然存在视觉传感器硬件系统难以适应极端环境、复杂的军事目标适应性不足、目标识别的实时性难以保证、多传感器融合获取军事目标信息能力缺乏等问题。同时，对机器视觉技术在军事领域应用的未来发展趋势进行了展望，研究分析结果可为机器视觉在军事领域的进一步实用化提供参考。     

海面目标多信源融合识别技术研究

主要对海面目标多信源融合识别技术进行了研究,介绍了海上目标的融合识别方法:Bayes推理和D-S证据理论,分析了D-S证据理论融合识别原理.采用基于高分辨率体制的雷达对海面目标HRRP的特征信息进行提取和分析,对D-S证据理论在海面目标识别中的应用进行了举例研究.     

一种提高超宽带雷达目标识别概率的方法

首先利用电磁散射理论分析了空中目标在超宽带(UWB)雷达照射下的电磁散射特性,阐述了UWB雷达目标识别的方法与步骤,然后对回波信号的相参积累用于提高UWB雷达目标识别概率的效果进行了分析。理论分析和计算机仿真结果均表明,在低信噪比的情况下,相参积累方法可以提高UWB雷达的目标识别概率。     

强海杂波背景下目标检测方法综述

高频地波雷达被广泛应用于海面目标的检测,而由于海杂波的分布散射具有很强的动态特性,通常情况下成为了海面目标检测的主要干扰成分。因此,在强海杂波背景下进行目标检测的关键在于如何有效抑制海杂波。从循环对消、子空间分解、模型预测以及分形特征这几方面对海杂波抑制技术进行综述、分析和总结,为后续对海面目标检测提供参考。     

基于滑坡区域颜色特征模型的SVM遥感检测

滑坡区域遥感检测与识别在灾情提取、救援决策和防灾减灾等方面都有着巨大的应用前景。针对滑坡遥感检测中目标颜色特征化模型不准确,对滑坡区域检测识别效果不够理想等问题,提出一种基于滑坡区域颜色特征模型的支持向量机(supportvectormachine,SVM)遥感检测方法。根据光谱学和色度学的基本理论,建立滑坡区域红绿蓝特征获取方法,以多光谱图像为基础,通过典型样本分析,确立目标/背景颜色特征化数字模型和有效边界。将该模型生成训练样本用于滑坡区域SVM检测模型训练,再将训练好的分类器用于滑坡区域的检测识别,在此基础上根据滑坡基础形状模型的轴向长宽比、面积参数和不变矩等典型形状特征指标对滑坡区域进行目标精确分类与识别。利用九寨沟地震后获取多光谱遥感图像进行了滑坡区域检测识别效果对比试验,试验结果表明,该方法能有效识别遥感图像中的滑坡样本点,对滑坡区域的识别精度由传统方法的90%左右提高到97.03%。     

基于YOLO智能网络的红外弱小多目标检测技术

复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。     

空间特定目标表面的双波段红外辐射特性调控方法

红外诱饵等空间特定目标是对抗红外探测的主要手段之一。随着双色制导技术的发展,红外探测灵敏度不断提升,目标识别能力不断增强,这对空间特定目标表面的双波段红外辐射的逼真性提出了要求。通过改变空间特定目标表面发射率控制其红外辐射强度的大小,使用数值仿真的方法进行计算,从而提出了对空间特定目标表面红外辐射特性的调控方法。此外根据所确定的表面发射率、可见光吸收及红外发射比例以及内热源功率,选择合适的表面材料以及热功率施加方法,在保证空间特定目标表面机械性能的同时,使空间特定目标满足光照及阴影区的双波段红外辐射特性要求,并进行模型的制作以及热真空实验,证明了理论计算的准确性。     

基于时域光度探测的卫星频率特性反演研究

卫星的行为特性、意图判断、健康状态诊断等对于空间态势感知具有重要意义,而传统的探测手段无法确定在轨卫星是否正常运行。时域光度探测作为一种新型遥感探测技术,利用高速、低噪声的探测器对卫星机动调制的光学信号进行采样,解调后可反演卫星频率、振动等特性。文章针对低轨卫星目标,首先建立基于形态学滤波来抑制自然天体干扰的空间目标跟踪定位模型,获取目标时域光度信息,再采用频谱分析方法,获取目标频率特性与运行特征。结果表明,文章提出的时域光度探测技术,在卫星频率特性反演和卫星运行状态识别方面具有较好的应用前景。     

开放世界下的雷达辐射源融合识别算法研究

针对开放世界下雷达辐射源目标库不完备的现状,对开放世界下雷达辐射源识别的信息融合模型进行了研究。建立了不同类型雷达特征参数的模糊隶属度函数,采用待测样本与模型样本匹配的方法生成广义概率指派函数,并采用修正的广义证据理论算法融合多参数信息获取识别结果。实验数据表明:该模型能在雷达辐射源目标库不完备的情况下,识别已知目标和判别未知目标,判别结果相对基于经典D-S证据理论和原始广义证据理论的融合识别方法更加可靠、有效,在雷达识别的场景中具有潜在应用价值。     

深空背景下运动点目标探测距离模型研究

红外相机探测运动点目标时,探测能力主要指标为探测距离,而影响探测距离的因素很多,如光学系统工作温度、红外探测器像元尺寸、目标特性等。文章从红外相机点源目标探测基本理论出发,建立了运动点目标红外相机探测距离估算模型,分析了影响探测距离的各相关因素,为深空背景下运动点目标红外相机的指标设计提供理论参考。     

反导系统中的目标识别技术及其发展趋势

指出了反导系统目标识别的难点和特点。回顾了反导系统中的红外识别技术和雷达识别技术,并探讨了反导系统目标识别技术的发展趋势。     

引信目标RCS理论算法的发展及应用

论述了引信近场雷达散射截面(RCS)计算的特殊性及难点，同时介绍了计算引信目标RCS的多种高频理论预估方法，着重比较了物理光学面元法与几何光学法，并讨论了其他一些理论方法的特点。通过某型导弹的应用实例，指出了引信目标模型在雷达引信目标系统仿真中的重要作用。