基于线性调频波的有源对消隐身仿真及分析

有源对消隐身技术由于其适用性广、灵活主动及不破坏目标外形等特点而受到重视。针对其技术要求中的快速反应、延时较短的特点,提出了一种基于线性调频（LFM）波的对消系统方案。该方案对入射波采样后进行相位和频率的调制,然后直接转发,使其匹配滤波输出与原入射波的回波输出进行对消;探讨了有源对消技术的电磁学原理并以理想导电无限长圆柱为散射源,对平面波与柱面波的对消效果进行了仿真验证,得出不同视角、平面波与柱面波的夹角都会对对消效果产生影响的结论,且在两列波夹角为0°时达到最佳;推导了进行相位与频率调制的对消后信号输出公式,并利用MATLAB对其进行了仿真验证,结果表明,对消后输出信号峰值由时延脉宽之比决定,带宽对输出信号主峰的宽窄程度有直接影响。      

LPV模型的动态压缩测量辨识算法

在解决线性参变（LPV）模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识（DCMI）算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用“匀速变化”及“非匀速变化”模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于“匀速变化”模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。      

路网匹配定位方法研究

针对车载惯性导航设备由于其惯性器件随时间漂移产生误差导致系统定位精度逐渐变差的问题,提出了一种路网匹配定位方法以提高车载导航系统的综合定位精度,该方法基于视觉测量原理通过双目摄像装置采集道路周边环境特征进行匹配定位,介绍了匹配定位的基本原理和系统实现所需的关键技术,通过实际跑车测试,验证了该方法的合理性和可行性。     

结合轮廓及骨架序列编码的二维形状识别

二维形状识别是物体识别中的一个基本问题,被广泛地应用于商标检索、指纹识别、物体定位、图像检索等多个领域。其中,基于生物信息学的二维形状识别是近期一个新的研究方向,基本思想是把二维形状的轮廓转化为生物信息序列,借助标准的生物信息序列分析工具来进行二维形状的匹配和识别。不过,利用轮廓进行信息序列编码存在编码冗余和编码准确性不高的问题,本文提出了一种新型的结合形状轮廓和骨架的序列编码方法。该方法利用骨架表示形状的细长分支,减少编码的冗余;并分别对轮廓和骨架进行不同类型的编码,具备编码简洁、后续匹配准确性高等优点。最后,本文在三个公开数据集上进行大量的形状识别实验,并与多种通用形状识别方法进行了比较。实验表明,本文方法在多个实验中均取得了较高的识别准确率,相比基本的形状特征描述方法,准确率提高了近5%。      

粒子像斑三维定位的透视成像原理和方法

在三维粒子成像测速 (PIV)方面 ,可运用体积光照明同时从不同光轴用多个照相机获得PIV图像 ,如何根据这些不同光轴获得的PIV图像确定出粒子物点的空间位置是实现三维粒子成像测速的前提。基于此 ,提出了根据多幅不同光轴的PIV图像的粒子像斑实现粒子物点三维定位的透视成像定位原理和方法。精确确定透视平面与透视中心在空间的位置是实现粒子物点三维定位的关键 ,直接测定透视中心 (照相机的光学中心 )和透视平面在空间的精确位置用常规的测量手段和方法难以奏效 ,因而针对透视图像成像特征及规律进行了较为深入地研究探讨 ,这对于寻求精确计测透视中心和透视平面空间位置的方法有着重要意义。作为实例 ,还给出了两光轴夹角为 90°情况下实现粒子物点三维定位的一系列具体方法和有关算法及定量关系。     

基于图像对的体视显示算法研究与实现

依据摄像机拍摄的左右两幅图像,按照提出的算法进行图像的矫正、重采样和图像对间的密集匹配,最后通过图像插补输出符合双眼特性的体视图像,试验证明插补后体视图像效果较好.     

基于开源GIS数据的广域小重叠卫星影像定位模型精化

设计了一种适用于大区域、小重叠卫星影像有理多项式模型(RPC)定位精度优化的技术流程,基于开源数字正射影像(DOM)、数字高程模型(DEM)数据和RPC几何模型约束,通过优化尺度不变特征变换(SIFT)特征提取与匹配算法,实现了无像幅约束的控制点和连接点的快速稳健匹配,应用DEM支持下的RPC模型二维区域网方法实现了多景影像RPC模型精度的联合精化。GF-1卫星WFV影像的实验结果表明:在DEM支持下经过区域网平差后,RPC模型的定位精度可达到像素级水平。     

基于双边函数全局运动模型的海冰漂移监测方法

针对海冰漂移运动高精度监测需求,文章采用双边函数全局运动模型(BFGMM)方法,应用哨兵1号(Sentinel-1)雷达影像,对北极区域波弗特海域海冰漂移运动进行了分析。双边函数全局运动模型采用分段光滑函数进行全局性约束,通过模型拟合、函数平滑约束、匹配集扩展等过程,以最小化全局代价函数进行计算,从而实现海冰漂移图像的精确配准。试验结果表明:针对海冰漂移雷达影像特征点匹配精度在98%以上,同时能够实现大量的特征点的准确配准,算法精度较尺度不变特征变换(SIFT)方法显著提高。最后进行了波弗特海域局部区域海冰漂移运动监测,并分析了漂移速度矢量场的空间分布。     

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小,并且容易受到干扰,如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配,将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法,在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板,在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本,并根据风险预测自适应地确定分类阈值,然后进行特征匹配与虹膜分类,从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。