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.     

INS/SAR组合导航量测信息不同步的滤波算法

在惯性导航系统/合成孔径雷达(Inertial navigation system/synthetic aperture radar,INS/SAR)组合导航系统中,传统的SAR只提供位置和航向角信息,本文引入SAR图像测速系统,实现对INS速度信息的补偿修正。同时,建立了该组合导航滤波的数学模型。针对图像匹配耗时较大、产生信息不同步的现象,本文利用INS信息增量来对SAR导航信息延迟、非等间隔以及SAR量测不在INS滤波离散间隔上所带来的误差进行修正,并进行了仿真。经过1 500s后,本导航系统导航信息没有出现发散,在飞行器出现加速、爬升、转弯等机动时,位置误差绝对值不超过36.8m,高度误差绝对值不超过18.1m,航向角误差绝对值不超过5.3′,速度误差绝对值不超过0.5m/s,并与曲线拟合法作对比,仿真结果表明本文算法能够有效提高INS/SAR组合导航系统的精度,并为其他组合导航系统提供参考。     

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。     

核磁共振陀螺高精度磁场驱动技术

核磁共振陀螺（NMRG）是利用激光与核磁共振气室中的碱金属原子和惰性气体原子的相互作用使核子以拉莫尔频率进动,并通过磁场驱动技术对气室磁场实现闭环控制和对剩磁进行补偿来维持核子的共振状态,进而能够检测载体的角速度信息。磁场驱动技术作为磁场闭环控制的重要部分,直接影响核磁共振陀螺的磁场控制精度和稳定性。为了解决核磁共振陀螺磁场控制精度和稳定性不足的关键问题,采用交直流分离设计的压控电流源方案改善磁场驱动问题,基于噪声分析理论对电路进行建模和噪声分析,并通过实验验证对三轴线圈的横向磁场控制精度达±0.046 2 nT,纵向磁场控制精度为±0.003 1 nT,实验证明该技术方案具有较强的工程应用价值。      

复合导引头目标信息融合抗干扰技术研究

复合导引头由微波制导至红外制导的过程中,受干扰条件的影响,有可能出现错误交班。为了提高导引头应对干扰的能力,设计了一种微波/红外目标信息融合抗干扰方法,该方法利用微波与红外目标信息进行关联度检测,对跟踪微波与红外运动的趋势进行在线实时判断,及时做出干扰误交班判定。在进行了干扰误交班的情况下,MATLAB数字仿真结果表明,该算法能够准确有效地给出干扰误交班判断,从而保证了在干扰环境下对目标跟踪的稳定性。     

组合导航信息融合滤波的研究(英文)

提出一种组合导航信息融合新方法,该方法能提高容错性能,更好地进行故障检测、隔离和重构.同时,当故障发生时,由于融合了系统信息,它能使重构的系统以更高的精度工作.采用这种滤波器设计了捷联惯导系统、GPS、多普勒雷达三传感器信息容错系统.仿真结果表明, 这种设计方法对陀螺、加速度计、GPS、多普勒雷达的软故障是有效的.     

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。     

基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接

针对眼底图像对比度低、光照不均匀、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出了一种基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接算法.该算法分别提取同态滤波增强后的待配准眼底图像的尺度不变特征点,并用向量进行描述,确定相邻两图像特征点的匹配关系,在MLESAC算法中使用透视变换模型去除误匹配点对,计算匹配点对之间的变换矩阵,进行图像空间变换,完成配准和拼接.对实际眼底照相机获取的多幅图像配准与拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,配准精度达到像素级,可以实现眼底图像的高精度自动配准与拼接.     

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.