基于深度神经网络的空间目标结构识别

利用空间目标雷达散射截面(Radar Cross Section, RCS)序列开展空间目标结构识别是空间态势感知的重要组成部分。文章针对 RCS序列受目标物理特性、姿态特性影响大,序列信号非平稳特征明显的问题,利用深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）算法解决空间目标结构特征识别的问题;针对特征提取不具区分度的问题,提出利用分形分析提取RCS序列的分数维特征,并利用Fisher判决率对传统特征进行选取;介绍了DNN算法以及数据处理过程;最后,利用一组仿真测试数据对算法进行了仿真验证。分析结果表明,DNN算法在解决利用RCS序列进行目标结构识别这一问题中具有鲁棒性强、识别准确的特点。     

基于GRECO和射线追踪的介质散射特性计算

在计算介质目标雷达散射特性的众多方法中,图形电磁学和射线追踪技术是计算高频区散射特性的两种有效方法.将两种方法有效地结合:首先通过OpenGL的光照模型和消隐,将介质目标的外形显示在屏幕上,并从缓存区中获取有效像素的颜色分量和位置信息,计算一次散射效应,然后将这些信息作为起始点信息,利用射线追踪技术计算多次散射效应,最后叠加一次、多次散射效应得到总散射特性.对圆柱、球的仿真结果证明了该方法的有效性和可行性.      

基于Linux QT技术的空间环境模拟器控制系统组态软件的开发

文章主要介绍如何在Linux系统下建立一套空间环境模拟器控制系统组态软件。首先给出该软件设计的整体结构与基本原理,软件架构基于QT平台搭建;研发了一套针对Linux操作系统的OPC驱动,成功地实现了硬件设备和上位软件之间的多对多通信;针对该驱动提出了扫描优先级算法,这种算法相对于Windows下的顺序扫描逻辑方式更加优化而高效。该组态软件已通过现场实际应用,控制效果良好,达到预期的结果。     

利用人工神经网络预测电离层f_0F_2月中值

提出了利用人工神经网络技术预测电离层临界频率月中值的方案．在利用人工神经网络技术研究电离层月中值隔月变化规律的基础上,考虑足够的周年和黑子周期变化的数据训练网络,使 ｆ０Ｆ２月中值预测值与实测数据比较平均误差为 ０．３４ＭＨｚ,预测精度有了较大改进．最后采用分形学的基本理论得到电离层 ｆ０Ｆ２月中值的分数维为 ３,选用 ３个输入量,分别预测高、低年 ｆ０Ｆ２月中值,与实测数据比较平均误差为 ０．３ＭＨｚ．     

基于BMIA\CAG快速算法的粗糙面散射特性计算

为提高用点匹配矩量法计算粗糙面掠入射等散射问题的速度,提出了一种带状矩阵迭代规范网格法(BMIA\CAG),给出了带状矩阵迭代算法和规范网格法的计算模型.算例表明:BMIA\CAG可明显加快计算速度,矩阵维数越大,效果就越明显.另分析了带状矩阵带宽对算法的影响,以及掠入射时的分形粗糙面的散射系数.     

应用DLCA模型模拟超细气溶胶粒子的凝并行为

应用分形理论的DLCA（Diffusion-Limited Aggregation）模型对超细气溶胶粒子的凝并过程进行了计算机模拟。采用回转半径法计算了凝团的分形维数。结果表明,模拟得到的粒子凝团结构与实验观测到的气溶胶粒子凝团结构相似。大量粒子先凝聚成小集团,然后再凝聚成大集团。模拟得到的凝团分形维数与实验结果吻合。     

基于小波多重分形的通信信号调制识别

针对非平稳、信噪比变化范围较大的通信信号,采用小波多重分形的方法进行调制类型识别。先利用小波变换把通信信号进行分解,再对得到的细节信号计算多重分形维数。仿真结果表明,该方法对噪声和调制参数不敏感,可对通信中的数字调制信号进行有效识别。     

基于GPU的高光谱遥感图像PPI并行优化

传统高光谱遥感信息处理算法的执行效率较低,无法满足海量遥感数据的实时处理需求。文章对基于图形处理器（graphic processing unit,GPU）的高光谱遥感信息处理并行优化方法进行了研究,针对高光谱遥感图像混合像元分解中广泛使用的纯净像元指数算法,提出了一种基于矩阵乘法的GPU并行优化算法,并给出了实验比较和性能测试数据。实验表明,该优化方法在保证结果准确性的同时,运行效率显著提升,算法加速比最高达到634倍,验证了基于GPU的高光谱数据处理并行优化算法的有效性,能够较好地满足高光谱遥感信息实时处理的应用需求。     

基于分形理论的红外图像港岸背景抑制方法

为了实现港岸背景的抑制,提出了一种基于分形理论和小波变换的背景抑制方法。首先,在高斯去噪的基础上,使用Otsu方法对图像进行粗分割;然后,对粗分割得到的背景图像进行分形降维处理,选定序列图像的比较区域;最后,利用小波变换的奇异值检测特性,在比较区域寻找序列图像比较的基准点,从而确定序列图像的移动范围,进而实现序列图像背景抑制。通过对实际港岸背景红外图像的实验,验证了所提方法的可行性和有效性。     

海杂波FRFT谱的近似分形特性与目标检测

主要介绍了海杂波分数阶Fourier变换（FRFT）谱的近似分形特性及其在海杂波目标检测中的应用。根据FRFT的尺度变换性质,研究了自相似过程FRFT谱的近似分形特性,然后将近似分形分析方法引入到实测海杂波FRFT谱分析中,发现在特定变换阶数下得到的海杂波FRFT谱间存在近似分形特性,且目标回波可使近似分形特性描述参数——FRFT域Hurst指数发生变化。因此,可利用FRFT域Hurst指数设计恒虚警率（CFAR）检测方法。经X波段和C波段雷达实测数据验证,所提方法的检测性能明显优于经典的利用时域Hurst指数的目标检测方法。