非合作目标动态RCS仿真方法

针对非合作目标难以开展动态测量的问题,根据空气动力学原理提出了一种非合作目标动态雷达散射截面（RCS）仿真方法。该方法首先建立测量背景下典型飞行航路模型,然后计算雷达视线在机体坐标系上的时变姿态角。根据姿态角开展电磁计算,获得F-117A隐身攻击机在侧站平飞、背站拉起、对站俯冲、侧站盘旋4种航路下的动态RCS数据。着重分析了动、静态RCS特性在起伏目标检测性能评估上的差异。结果表明：静态RCS特性难以反映目标运动时真实的雷达特性,利用静态数据描述目标特性可能导致错误结论,而文中方法获取的动态RCS数据可以提高结论的完整性和可信度。     

空间非编码标记特征点中心定位方法与比较

归纳总结了应用于可见光测量的空间标记非编码设计原则,例举了棋盘格型、栅格型、圆型等3种典型的非编码标记图案设计,分别阐述了各标记特征点中心定位方法和计算过程,开展了对比试验,结果表明：圆型非编码标记图案设计及其特征点中心定位精度明显高于其他两种图案,其图案设计简捷、特征点突出易于识别、在像平面中呈现各向同性、点中心定位精度高、计算速度快、噪声抑制能力强。     

基于网口轨迹的空间绳网捕获

空间绳网是一种柔性的捕获技术,为更准确地研究绳网捕获空间目标的过程,提出了一种基于网口轨迹的分析方法。采用集中质量法和Hertz接触理论构建了绳网捕获目标的动力学模型。将绳网捕获目标的过程按时间先后顺序分为自由展开、包裹目标以及利用收口装置捕获目标3个阶段进行研究。基于对网口轨迹的分析,提出了绳网成功捕获目标的评价指标,重点对捕获过程中涉及的相关参数进行分析,评估了包括发射速度、捕获距离、收口时间以及偏心距离等在内的捕获参数对绳网捕获目标过程的影响。仿真结果表明,基于网口轨迹的分析方法可以更直观全面地分析绳网捕获目标的过程,并为捕获参数的选择提供参考依据,以提高绳网捕获目标的成功率。     

基于电阻阵列的红外场景生成技术

针对红外成像制导半实物仿真试验的需求,研究了红外场景生成技术。主要通过对场景的建模、目标及场景的红外特性分析,开展了基于可见光图像调制生成红外图像技术的研究。同时对飞机、地面背景及红外诱饵干扰的建模技术进行了探讨,完善了红外场景的生成方法。利用该红外场景生成技术为基于电阻阵列的红外图像转换器提供输入信息,驱动电阻阵列产生红外辐射,经热像仪观测,生成的图像细腻、真实度高,为制导半实物仿真试验提供了更为逼真的红外仿真环境。     

自适应高阶容积卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在系统状态发生突变时估计精度下降的问题,将强跟踪滤波(STF)算法与高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法相结合,提出了一种自适应高阶容积卡尔曼滤波(AHCKF)方法。该算法采用高阶球面-相径容积规则,可获得高于传统CKF的估计精度,同时在HCKF算法中引入STF,通过渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,提高了算法的鲁棒性,增强了算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。将提出的AHCKF算法应用于具有状态突变的机动目标跟踪问题并进行数值仿真,仿真结果表明,AHCKF算法在系统状态发生突变的情况下表现出良好的滤波性能,有效地避免了状态突变造成的滤波精度下降,较传统的CKF、HCKF、交互式多模型-容积滤波(IMM-CKF)和自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法有更强的鲁棒性和系统自适应能力。     

波束跃度对星载SAR滑聚模式成像影响分析

针对星载合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)滑动聚束模式方位向天线波束无法实现空间连续运动而引入虚假目标的问题,提出了波束跃度对成像质量影响的定量化分析方法.首先在方位向天线波束控制前提下,构建了星载SAR滑动聚束模式回波信号的数学模型.在此基础上,采用成对回波理论定性与定量化分析了波束跃度对成像质量的影响,尤其给出了天线最小波束跃度与虚假目标幅度和位置的定量映射关系,并讨论了不同波段下,虚假目标对分辨率、峰值旁瓣比、积分旁瓣比以及系统增益的影响,为系统顶层合理论证天线最小波束跃度指标提供了可靠的理论依据.通过计算机仿真实验验证了提出的理论分析方法的正确性.     

GC - MS 法在有机锡化合物检测中的应用

塑料、纺织品、皮革制品及食品中残留的有机锡化合物严重危害人类健康,因此必须对其种类及含量进行准确检测,气质联用色谱法南于其具有高灵敏度和丰富的数据库资源在有机锡化合物的检测及确证方面应用比较广泛。对GC—MS法在有机锡化合物检测中的应用研究作了综述,介绍了有机锡的种类、限定以及GC—MS法住塑料制品、纺织品及食品检测等领域中的应用。     

分形理论在目标检测与识别中的应用研究进展

自20世纪70年代分形几何的概念提出以来,分形理论已被广泛应用于自然科学、社会科学和工程技术等领域,分形几何方法的引入使一些蓬勃发展的新学科获得了巨大的推动力,分形几何和目标检测与识别领域的结合就是一个明显的例证。在简要介绍分形理论的基础上,主要从一维序列分形分析和分形图像处理两个方面对分形理论在复杂自然背景下的目标检测与识别中的应用研究进展进行了综述,并对其未来发展进行了展望。     

一种无人机定距盘旋跟踪制导律及稳定性证明

对地面目标的定距盘旋跟踪问题是无人机（UAVs）在任务应用阶段需要面临的重要问题之一,如何在传感器信息受限的情况下完成跟踪任务是目前的研究热点。首先针对地面固定目标设计了一种仅依赖测距传感器的制导律,不再需要传统的视线角信号以及目标和无人机自身的定位信息;其次,设计了李雅普诺夫函数对该制导律的稳定性进行了严格数学证明;最后,将该制导律推广到对地面匀速和变速移动目标的跟踪制导。相比于现有制导律,所提出的制导律结构更为简洁,仅有一个设计参数,并且制导策略更为合理。仿真结果表明所提出的制导律能够实现无人机对地面固定和移动目标的稳定跟踪。     

一种新的遥感影像清晰度评价方法

针对传统清晰度评价算法很难准确评价遥感卫星影像清晰度的问题,结合工程应用及遥感影像特点提出了一种新的遥感图像清晰度评价算法--自检测灰度梯度函数清晰度评价算法。把评价过程分为目标区域检测和清晰度特征参量提取,为解决遥感影像数据量大且景物密度与分布特点各异的问题,首先通过检测算子对一幅遥感影像中各区域进行检测来得到景物丰富且边缘明显的目标区域,然后再对目标区域进行灰度预处理并提取目标区域的边缘灰度梯度来评价清晰度。通过三组不同类型影像对该算法进行验证,分别为遥感相机在轨离焦仿真影像和噪声仿真影像,以及在轨型号遥感卫星影像,对比几种传统典型清晰度评价算法和自检测灰度梯度函数的评价效能,结果表明：文中方法满足遥感影像清晰度评价的基本要求,解决了传统算法无法横向比较不同遥感相机影像及不同大小影像清晰度的问题,是一种适合卫星遥感影像清晰度评价的方法。