基于自适应融合的弹道目标空间位置重构

由于进动锥体目标参数存在耦合,单部雷达不易获取同时参数估计误差较大。针对这一问题,提出了一种联合多部雷达不同视角微动信息进行参数提取与融合的新方法。首先,对进动目标进行了建模和散射点距离像分析,并利用Hough变换实现了锥顶散射点的关联。然后,联立2部雷达的微动信息作为求解单元来对耦合参数进行解耦,求出相应的参数。同时以进动角为例进行了误差方差分析,以融合后误差方差最小为原则对权系数进行了求解,并对其余参数进行了相同的处理。最后,在一个进动周期内,根据求出的锥体顶点坐标和锥旋轴矢量实现了锥体目标空间位置的重构。仿真结果表明该融合方法能够提高参数精度并能对锥体空间位置进行重构。     

基于UKF的FADS/INS融合大气数据估计

针对飞行器在高速飞行时受气流干扰、惯性数据易发散等问题,从传感器数据融合角度出发,提出了通过无迹卡尔曼滤波(UKF)融合嵌入式大气数据观测系统(FADS)和惯性导航系统(INS)估计飞行器实时大气数据的算法。算法使用高维度非线性方程对惯性系统和大气系统间的关系建模,结合FADS与INS的数据,计算飞行器速度和高度,进而估算出攻角、侧滑角等参数。实验结果显示,与INS直接解算、扩展卡尔曼滤波(EKF)融合等原有估计方法相比,文章所述的算法在估计精度和系统稳定性方面均有所提高。     

空间计量中长度单位和距离测量

长度单位定义是建立在光直线传播、光速在真空中为常数,以及光速各向同性的理论基础上,二维球面上的直线,在三维空间中是弯曲的测地线;三维空间的直线,在四维时空中也是弯曲的测地线。长度单位的定义是否适用四维时空呢？SI秒和SI米的定义适用于全域时空,但使用它们必需明确原时和坐标时的区别。爱因斯坦的狭义相对论以及光速不变原理只适用于惯性系,不适用于非惯性系。本文以转盘上的非惯性坐标系为例,利用广义相对论的坐标变换和时空度规运算,揭示了非惯性坐标系上的时空弯曲和光的非直线传播现象。计算了非惯性坐标系上Sagnac效应对卫星和地面站双向测距的影响,初步研究表明空间测量范围从局域推广到全域的话,诸如引力红移、相对速度效应、Sagnac效应等将会成为空间长度测量不确定度的影响因素,因此空间计量理论必须建立在广义相对论基础之上,用四维时空观念理解空间距离测量问题。     

微流量测量方法及其技术的发展

归纳了近五年来基于MEMS技术的微流量传感器结构及性能参数。根据国际上热门的研究方法推断微流量测量技术可能的发展方向与研究趋势,即集成两种或两种以上的测量方法,实现优势互补,提高测量精度或扩大量程比。最后基于现有的技术基础,提出了融合科氏效应与差压效应的微流量测量方法,阐述了传感器的工作原理与理论基础,并对其可行性进行了分析与论证。     

数据融合在纹理识别中的应用

在室内无线通信模型的优化中,需要区分不同的墙壁对象.而对于室内墙壁的图像可以看作是纹理图像.尝试利用数据融合的方法对这些纹理图像进行识别.实验结果表明,数据融合的方法对相似的纹理图像具有较好的识别效果.     

基于非下采样轮廓波变换的红外和SAR图像融合算法

针对现有红外和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的融合算法融合质量差、边缘轮廓不清晰、效率低下、可视性差,目标检测效率低等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换的融合算法。首先采用非下采样轮廓波变换对预处理的红外和SAR图像进行分解,获得各自低频和带通方向图像,接着根据红外和SAR图像的特征选取其含重要目标信息的频带进行低频图像和带通方向图像融合。为了检验本文所提出算法性能的优越性,采用两组红外和SAR图像进行融合实验,与其他图像融合算法进行对比,并对融合图像进行目标检测,证明了该融合算法能有效提高多源图像目标检测率。     

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。     

基于雷达组网的抗无人机新技术研究

介绍了无人机的概念和基本特性;主要讨论了雷达组网和数据融合的基本原理及其如何实现对敌无人机等弱小目标的检测与跟踪,在此基础上引入了检测跟踪的新方法,有效弥补了单机雷达的不足,便于防空决策的后续处理.     

基于BP网络信息融合技术的电路板故障诊断

对基于BP神经网络的信息融合故障诊断技术进行了研究,将信息融合技术应用到某型反舰导弹俯仰综合放大器电路板的故障诊断中,并利用改进的BP神经网络进行数据融合,得到了较为理想的结果.研究表明,该方法能够较好地解决电路板元件故障诊断的不确定性问题.     

基于纵向滤波的星敏感器低频误差在线估计

多敏感器数据融合是获得更高精度姿态测量的有效方法,敏感器数据融合前必须先修正低频误差。首先,介绍了星敏感器低频误差（LFE）的产生机理及对其在线估计的必要性。其次,针对传统算法的不足,提出了基于纵向滤波的低频误差在线估计算法,该算法将传统低频误差估计问题转化为若干个常值误差估计问题,提高了估计精度。最后,给出了该算法具体实施方式,说明相关参数物理意义及选取原则。通过理论分析及仿真,算法误差可忽略不计。通过在轨数据仿真,星敏感器轨道周期低频误差可被消除。