基于Poisson模型的湍流退化图像多帧迭代复原算法

随着航天空间技术的发展，空中目标的成像探测研究越来越重要。受大气湍流的干扰，观测到的目标图像是严重模糊的。为了从观察到的多帧含噪的湍流退化图像中将目标原图像有效地恢复出来，本文提出了一种新颖的基于图像统计模型的图像复原算法。跟据图像Poisson概率模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数，通过极大化该对数似然函数，推导出了目标图像及各帧图像点扩展函数的迭代求解关系。同时。将点扩展函数的支持域等先验条件有效地加入到迭代计算过程中，以便快速地利用迭代技术将目标图像和各帧点扩展函数估计出来。该算法能用少数帧图像极大程度地恢复出目标图像。为了验证本文算法的恢复效果和可靠性，对在强噪声污染条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本文算法对空中目标湍流退化图像的复原是非常有效的。     

空间目标可拦截区与可遭遇区的确定

给出了天基拦截器对空间在轨目标的可遭遇区、可拦截区和实际可遭遇区的定义,基于冲量变轨理论,并以真近点角表示这三个区域,给出了确定这三个区域的数值搜索算法。对于非机动轨道目标,训练好的BP神经网络可根据拦截器/目标的相对位置,快速给出目标轨道上的可拦截区和实际可遭遇区。     

雷达数据处理系统中网络安全与管理分析

一、引言 雷达数据处理系统（RDP）是航管雷达系统中最为重要的组成部分之一。它的主要功能包括：飞行目标点迹处理、跟踪功能；目标冲突告警处理（STCA）和低高度告警处理（MSAW）；结合飞行计划报（FPL）数据完成航班自动化处理功能；完成视频显示功能以及多雷达数据综合处理功能。现代工程中的自动化处理系统已将雷达数据处理系统与终端显示系统合成。     

一种改进的区域覆盖星座优化设计方法

为缩短区域覆盖星座优化设计的计算时间，对网格点仿真法进行了改进。在统计时间内，以解析法计算卫星覆盖时刻集，并采用遗传算法优化星座参数。仿真计算结果表明，本文改进方法的计算时间仅为优化前的百分之一。     

一种新的星模式识别算法

研究了面向星敏感器的星模式识别算法。首先扼要介绍了到目前为止出现的所有面向星敏感器的星模式识别算法和星图预处理，然后详细论述了本文提出的基于旋转和比例不变点特征松弛匹配算法的一种新的面向星敏感器的星模式识别算法。在第三部分通过仿真试验检验了新算法的性能。初步的仿真试验结果表明该星模式识别算法性能优良，具有实用价值。最后讨论了待深入研究的问题。     

靶场外测数据野值点的统计诊断技术

本文修正了野值点的数学描述性定义，建立了野值的分类模型，创立了多个野值点及野值斑点的“稳健－似然比”检验技术，并进行了仿真计算。     

微烟点火药剂GHN—1的性能

本文介绍了一种含硝胺的双基系微烟点火药剂的性能,其特点是能量高、燃速高、压力指数高(～0.9)和烟雾小,它可以应用于无烟固体火箭发动机。     

拉格朗日点附近编队的离散控制方法

由于拉格朗日点的独特空间位置，它附近的编队研究对深空探测有着很重要的意义。讨论了日地系统拉格朗日点附近编队的脉冲控制方法，给出了一种简单的实现编队的迭代算法。基于该算法，讨论了两种不同控制策略。根据编队任务的特点，定义了几个与编队误差和能量消耗相关的性能指标。通过仿真圆形编队算例，对两种策略进行了比较分析。结果表明策略二无论在消耗能量方面还是在误差控制方面都优于策略一。对于策略二，当脉冲间隔一定时，能量消耗随编队半径的增加线性增加。当编队半径一定时，误差随脉冲间隔的减小呈指数减小，而能量消耗随脉冲的变化很小。     

基于峰值点的目标对准在MSTAR SAR图像分类中的应用

模板匹配的分类方法是合成孔径雷达目标识别的重要方法。研究了MSTAR SAR图像,指出图像中的目标峰值点本质上对应于实际物体的散射中心,并且在一定方位区间中具有稳定性。假设目标存在位置偏移的基础上,提出先利用目标峰值点对准目标,再生成模板和分类的思想。分析了方位区间中基准图像的选取及对准过程对模板生成和目标分类的影响程度。最后研究了同类变形目标间的分类,提出了峰值点特征增强成像、预分类、目标对准和正式分类的四步算法。结果证明,所提算法具有较高的分类精度和效率。     

基于特征点的地形数据存储模型

低空突防在现代战争中发挥着越来越重要的作用，而机载数字地图是现代自主式低空突防系统的一个关键子系统。突防区域内的三维地形数据是数字地图最重要的信息源，故数字地图子系统的成功构筑有赖于在机载环境下有效地存储三维地形数据。本文提出了一种基于地形特征点的三维地形存储模型，其中给出了地形特征点的提取方法及地形特征点的存储编码方式。研究表明，该存储模型可大大减小地形数据的存储空间，并有利于提高三维地形的显示速度。