基于嫦娥一号观测数据的月球形貌可视化技术

通过对月球形貌可视化技术的研究, 分析了利用嫦娥一号获取的月球地形和正射影像数据制作月球形貌图的技术方法. 重点介绍了广泛应用于嫦娥一号数据处理和分析的晕渲地形图制作、月球地形影像假彩色融合和三维形貌场景构建的原理, 并给出了每种方法的应用实例. 这些方法为后续月球探测研究、月球空间信息系统以及``数字月球'的建设奠定了基础.      

基于空谱融合特征主动学习的高光谱图像分类

针对高光谱图像分类过程中存在的样本量少和分类精度低的问题,提出一种基于空谱融合特征主动学习的高光谱图像分类方法。主要包括构造三通道图像,全卷积网络提取空间特征,空谱特征结合,主动学习方法选择训练样本几个部分。通过结合像素的光谱特性和相邻像素间的空间关联,提取出可以反映像素空谱联合特性的综合特征,提高了像素特征的表达能力。为克服高光谱图像标注数据少、缺乏训练样本的问题,应用主动学习算法,充分选择更具有代表性的样本进行训练,达到少样本情况下较高的分类正确率。通过在标准数据集上进行实验,结果表明:该方法可以达到在总样本数1%作训练样本的情况下,分类正确率达到99.79%,优于传统的高光谱分类算法。     

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。     

多传感器融合技术在导弹武器抗干扰中的作用

介绍了目前国内外多传感器技术的应用情况和发展趋势 ,提出了在导弹武器系统中应用多传感器融合探测技术的重要性 ,特别强调了该技术对提高导弹武器系统抗干扰性能的作用。指出了实现多传感器探测必须解决的几项关键技术。     

INS／GPS／Odometer组合系统初始对准及自适应联合滤波

本文提出了INS／GPS／Odometer（测速仪）组合际航系统。基于信息融合理论，提出了基于子滤波器可观性矩阵条件数和误差协方差矩阵特征值分解的自适应联合滤波。然后利用该方法对INS／GPS／Odometer组合系统的初始对准问题进行了研究。仿真结果表明，自适应联合滤波能够改善系统初始对准的状态估计精度，信息分配因子的不同选择对状态估计有一定的影响。     

运载火箭精度评估的Bayes异质先验融合方法

为充分利用运载火箭观测中的不同观测空间和过程的信息来进行精度评估，针对该背景建立了异质先验融合的数学描述。研究了飞行试验中不同观测空间和过程的异质先验信息和数据，基于不同观测过程的解析关系，将间接过程的先验和观测数据算出的后验分布转换成落点观测空间上的先验，与原落点的先验进行了最大熵加权融合，得到混合后验分布，从而结合落点观测数据给出评定结果。在无法解算出精确的制导工具误差系数的情况下，这种方法充分利用了弹道跟踪数据、工具误差系数的地面测试先验值、落点先验及落点数据，稳健性更好，准确性更高。     

基于UDWT的高性能多光谱遥感图像融合算法

无抽取离散小波变换 (UDWT)具有移不变性的优良性质 ,它在遥感多光谱图像增强以及双通道图像融合应用中获得了很好的效果。文中研究一种基于UDWT的适用于多光谱图像的融合算法 ,该算法利用UDWT的多尺度表示方法和文献 [4 ]算法最佳保留光谱信息的特点 ,融合结果同时精确保留了多光谱图像的光谱信息和高频细节特征 ,为目标的检测、定位、识别等图像的进一步处理提供很好的特征信息     

机载雷达组网技术综述

雷达组网是近年来军事领域很关注的问题。一般意义的雷达组网是指地面各雷达站通过网络达到信息共享，以便能及时、准确地发现目标，这里介绍的是机载雷达组网技术。各载机之间通过内部数据链系统交联信息，对目标进行被动和主动定位、跟踪，使得武器平台的战斗力得到成倍提高。本文简要阐述了该系统的作战需求、系统组成和一些关键技术。     

地形匹配相关算法融合处理

针对地形统计模型产生的模拟数字地图，采用地形熵算法、扩展卡尔曼滤波、地形局部线性化等地形匹配系统的相关算法，对由地形雷达测得的面数据和高度表测得的点数据进行融合处理。仿真结果表明，两种数据的结合，可使匹配精度比融合前提高70％以上。     

基于可信度计算的航迹相关算法研究

一、前言 在空管自动化系统中，同时进行着单雷达处理和多雷达融合处理。单雷达处理提供本地航迹（Local Track），多雷达处理提供系统航迹（System Track）。通常，一个系统航迹由一个或多个本地航迹融合产生并不断地被本地航迹所更新，从而在雷达管制员席上得到稳定、可靠的动态雷达图像显示。在多雷达融合处理之前首先要对本地航迹与系统航迹能否相关进行判断。本文引入可信度概念，并基于可信度计算对本地航迹与系统航迹相关算法进行研究。