基于加速退化试验和粒子滤波的电子设备故障预测方法

针对导弹电子设备故障预测问题,提出了一种基于综合环境加速退化试验(ADT)和粒子滤波的故障预测新方法。首先,不同于传统的ADT方案,仅以单个样本为试验对象,采用步进加速的思想,将性能退化理论拓展为加速性能退化理论(APDT),建立基于电子设备寿命退化速度的加速寿命退化模型。其次,为克服环境应力等测试不确定性因素对预测精度的影响,定义了电子设备退化度的概念,将寿命预测的不确定性问题转化为设备退化度最优估计问题,利用改进粒子滤波算法求解出电子产品动态退化的最优估计值,进而实现设备的全寿命评估。最后,实例说明该方法可行、有效,并大大提高了试验的效费比。     

基于IHS变换的高分辨率遥感图像融合研究与发展

介绍了IHS变换方法和融合原理,以及几种典型的基于IHS变换的融合方法。融合实验采用IKONOS遥感图像．通过对不同融合方法进行比较,总结归纳了基于IHS变换融合方法的发展趋势。     

地形纹理分割技术在雷达图像仿真中的应用

文章阐述了将图像分割技术应用于雷达地形纹理分割中,用基于 FCM 图像分割方法对可见光纹理进行区域自动识别,形成互不相交的纹理区域,并借助建立的雷达材质库对区域材质进行指定,有效解决了海量地形纹理数据处理的难题,并提高了处理的准确性.     

红外目标与环境的视景重建技术研究

研究了图像环境生成过程中红外目标特征信息提取所面临的重要技术问题,提出了自适应背景感知与对消处理、抑制背景的自动门限选取和形状分析与目标特征识别的层次化数据处理流程.基于数学形态学理论实现了图像背景感知的应用研究算法.实验测评表明,该算法对复杂变化的图像环境具有良好的滤波性能和稳健的适应能力     

基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

光波纳米推进技术中的表面等离激元增益光镊作用机理

为研究天线不同结构对表面等离激元（SPP）增益光镊作用的影响,建立天线-基底的电磁波传输耦合激元电场触发光梯度力的数值模型,并利用数值模型分析天线不同结构对SPP电场的影响规律,同时,这种电场变化规律对光镊增益有直接的数学关系,基于上述物理机制,获得不同天线结构对光梯度力产生的优化策略。为验证上述物理机制与优化策略的有效性,开展纳米颗粒的粒子图像测速（PIV）试验,天线材料为银,基底为二氧化硅,纳米颗粒为银,试验能够完好地观测到纳米颗粒在天线通道的运动情况。结果表明,光梯度力的增益机制在于激元电场强度和梯度两方面因素,前者随天线不对称性增强而先增大后减小,后者呈现一直增大趋势;纳米颗粒推动作用力的计算误差约为5.5%~13.8%,且试验值与计算值的趋势相符,一方面验证本文研究机理及优化策略的有效性,另一方面证明PFP技术的原理可行。     

基于压缩感知的高频响流场重构方法及其应用

粒子图像测速（PIV）方法具有高空间分辨率的优势,但是往往受到采样频率的限制（一般在15 Hz以下）,难以完成高频响测量。压缩感知（CS）能够基于稀疏采样数据获得高频信息,但如果直接应用于所有的数据点则计算量过大。基于亚采样（sub-Nyquist）PIV数据,本文提出了基于压缩感知和本征正交分解（POD）的高频响流场重构方法。首先采用POD对数据降维,同时获取空间模态和相应的亚采样时间系数,将亚采样时间系数作为观测值,选取适当的稀疏基,通过求解基追踪问题来计算高频响的模态系数。结合空间模态和所得到的时间分辨模态系数,可以重构高频响的非定常流场。利用该方法分别对周期性的振荡器流场和非周期性的不同直径圆柱流场进行重构,检测该方法的适应性。结果表明,压缩感知方法无需侵入式的辅助测量,可以为周期性流场提供准确的重构,重构误差低于3%,而对于非周期性复杂流场,则出现较大的高频噪声。因此,本文所提出的方法可以应用到周期性流场中以提高测量数据的时间分辨率。     

基于2幂子图像的图像拼接算法

图像拼接已成为基于图像绘制(IBR)方法中的一项重要技术,它也是虚拟现实、计算机视觉、计算机图形学、图像处理等领域的重要研究课题。本文提出了2幂子图像的概念,并给出了基于2幂子图像的图像拼接算法。这是一种新的快速有效的图像拼接算法,它对基于快速傅立叶变换(FFT)的相位相关度法的图像对齐方法进行了改进,从而减小了FFT的计算量,使改进后的算法对图像对齐更加快速和减小图像间重叠率。     

基于Depth from Focus的图像三维重建

应用改进Laplacian聚焦算子实现序列图像的融合显示,用高斯插值算法得到图像三维重建中的高度图,并设计一种轮廓线算法对高度索引图进行了三维重建;成功地应用于摄像机拍摄序列图像的三维重建,弥补了摄像机物镜焦深范围有限不能采样清晰大幅图像的不足.理论和实验结果证明,用该方法生成的二维融合图像和三维显示图像,恢复出比较精确的物体表面深度信息,提高了图像的清晰度.     

结合图像局部信息的高斯混合型图像分割框架

针对现有的基于判别型或聚类型的图像,用分割方法无法处理被噪声污染的图像的现状,提出一种新的两步式图像分割框架。该框架首先利用图像的局部信息重塑图像的灰度直方图,增强了像素的类间散布性和类内紧凑性,然后将现有的基于判别型或基于聚类型图像分割方法在重塑图像上执行,从而提高了现有图像分割算法的有效性和鲁棒性。文中用典型的聚类型方法高斯混合模型来说明该框架的可行性。由于框架的两个步骤具有独立性．因此可推广到现有的其他基于像素或直方图的方法。在人工和真实图像上的实验结果证明,这种两步图像分割框架可以获得有效且鲁棒的图像分割结果。