基于灰度直方图拟合曲线的数字图像多阈值分割技术研究

在对数字图像灰度直方图进行高次样条函数曲线拟合之后,通过求取若干个局部最小值作为图像的分割阈值,通过对图像像素进行多阈值分割,最后采用区域背景像素点增长合并法进行背景区域合并,从而获得完整清晰反映图像各个组成部分的分割结果。     

利用偏振图像加权融合及CLAHE算法的水下成像方法

针对传统基于偏振差分原理的水下光学成像方法中目标退偏振特性差异引起的图像中局部反射光损失的问题,本文提出了基于偏振图像加权融合与限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法的水下成像方法。一方面,将原始水下图像分解为偏振光强图像和非偏振光强图像,根据不同退偏振特性目标在两幅图像中的灰度值分布特点,设计相应的权重因子,对两幅图像进行加权融合。从而实现在压缩原始水下图像中散射光的同时,保留更多目标反射光,提升整体目标反射光在融合图像中所占的比例。另一方面,为了进一步提升融合图像的对比度,利用限制对比度自适应直方图均衡算法对融合图像进行处理。该算法能够在提升融合图像对比度的同时,有效避免图像噪声的放大。实验结果表明,相比于传统的偏振差分方法以及独立的直方图均衡化算法,本文提出的算法能够有效提升水下图像的清晰度和对比度。     

基于视线角序列的机动目标视线角速率计算

 依据拦截弹与机动目标间的相对位置关系,采用导引头球面模型,基于当前统计模型,实现了强跟踪状态自适应滤波,计算出了可用于制导的视线角速率。该算法利用导引头球面模型,将测角信息转换成距离信息,进行方差自适应调整和卡尔曼滤波。在只给出视线角序列信息的情况下,根据相对状态滤波结果求出所需的视线角速率。     

谈高校统计档案资料的整理与利用

文章从高校统计工作生成的档案资料出发,阐述了建立高校统计档案资料的重要性。对统计档案资料的收集、整理、保管和利用等问题进行了探讨,提出了一些基本思想。     

基于距离像特征的复合速度估计算法研究

首先分析了步进频率宽带信号混频处理原理和目标速度对距离像的影响。在此基础上,提出了基于距离像熵和距离像对比度的速度估计算法,详细分析了这两种算法的数学原理、步骤、效果、适用条件等。最后,基于这两种算法又提出了复合速度估计算法,大大提高了速度估计精度。     

构造Bayes与Fiducial预测区间的若干方法

对构造Bayes与Fiducial预测区间的几种方法进行了讨论,并举例比较了它们在使用中的方便程度。     

新型单元的频率选择表面

在传统十字单元基础上,提出一种新型单元的频率选择表面(FSS)。分析传统十字单元FSS和新型单元FSS在大角度入射时的极化稳定性,并研究TM波入射角度变化时,中心频率的漂移及传输系数的变化。结果表明,传统十字单元FSS在45°入射时中心频率的极化稳定性很差,漂移量为406MHz,TM波由0°到45°入射时,中心频率漂移为448MHz;而新型单元FSS具有中心频率的角度稳定性,TM波入射角度由0°变到45°时,中心频率漂移量仅为28MHz,并且在大角度入射时具有中心频率极化稳定性。     

高超声速滑翔目标自适应跟踪方法

针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题,提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化,从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程,鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式,基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子,用于放大Singer模型中的机动频率,进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真,并与交互式多模型等方法进行比较,结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小,能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。     

FDA对比幅法单脉冲测向的角度欺骗

基于相控阵的干扰机在对目标雷达施放干扰的过程中,其辐射信号会被敌方的无源探测雷达所捕获。基于频率分集阵列(FDA)干扰机结构,提出一种针对敌方相邻天线比幅单脉冲测向系统的角度欺骗方法。首先,在建立FDA模型的基础上计算出FDA雷达的半功率波束宽度。然后,将半功率波束宽度代入相邻天线比幅单脉冲测向系统,通过仿真,系统分析了FDA干扰机对比幅法无源测向系统的角度欺骗效果及误差影响。仿真结果表明,远场条件下,FDA干扰机对测向系统具有良好的角度欺骗效果。      

二项分布的预测

对二项分布进行了Frequentist、Bayesian与Fiducial预测及其优良性比较,以数值例作了说明。