脊波导接头的模匹配分析

文章给出了严密的脊波导本征函数的表达式,并运用驻波法推导了完整的脊波导的特征方程;采用模匹配法分析了矩形-脊波导不连续性的广义S矩阵,数值仿真与HFSS仿真结果一致。     

关于一类非线性映射迭代序列收敛的等价性

本文在适当放宽不动点定理的条件下,分别证明了Mann迭代序列与Noor迭代序列收敛的等价性以及Mann迭代序列与Ishikawa迭代序列收敛的等价性.     

时间序列分析在周跳探测与修复中的应用

周跳是GPS载波相位测量数据处理中必须解决的关键问题,为了获得高精度的导航定位结果,必须对其进行快速准确地探测与修复。分析了周跳产生的原因及其特点,结合时间序列分析理论,提出了一种新的周跳探测与修复方法。首先对载波相位测量数据进行四次差分处理;然后建立了载波相位测量数据的加权预测模型,并给出了权值计算方法;最后通过对比载波相位预测值与实际测量值的大小来探测与修复周跳。利用实际数据验证表明：新方法适用于单频接收机,可以对3周以上的周跳进行准确探测与修复。     

抗旋转和缩放的SAR与可见光图像自动配准算法

针对合成孔径雷达与可见光图像在大角度旋转和大比例缩放情况下的高精度自动配准问题,提出了一种尺度和旋转不变的SAR(Synthetie Aperture Radar)和可见光图像自动配准算法.算法以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法为基础,首先通过增强Frost滤波和自适应直方图均衡增强SAR和可见光图像的共性,使其显著提高能够提取出足够多的特征点数目,然后再通过特征描述方法、相似性度量方法、点匹配方法、特征点聚类方法和误匹配点剔除方法等方面对原始SIFT方法进行改进,有效地提高其在多源图像、强噪声、复杂成像条件下的特征提取和匹配性能,最后通过最小二乘法和相似变换模型实现SAR和可见光图像的精确配准.试验表明该算法对图像尺度和角度变化具有良好的适用性,在正确匹配点的比率和定位精度方面都优于原始SIFT算法和Harris算法,具有良好的工程应用前景.     

一种新的基于姿态四元数匹配的传递对准方法

设计了一种新的姿态四元数匹配传递对准方法,并以载机姿态四元数与弹体姿态四元数的四元数乘积作为量测量,推导了姿态四元数匹配量测方程。通过理论分析,得出了载机平台失准角、弹体平台失准角、弹体安装误差角和机翼颤振变形角为小量的情况下,这些量与量测量之间的关系。推导了传统的姿态角匹配传递对准方法量测方程,与之相比,姿态四元数匹配量测方法明显降低了计算量,并分别对两种姿态匹配方法进行了仿真,仿真结果表明：新的姿态四元数匹配方法与传统姿态匹配传递对准方法具有相同的精度。     

关于一类非线性映射迭代序列收敛的等价性

本文在适当放宽不动点定理的条件下,分别证明了Mann迭代序列与Noor迭代序列收敛的等价性以及Mann迭代序列与Ishikawa迭代序列收敛的等价性。     

基于mean—shift的多目标粒子滤波跟踪算法设计

针对视频序列中多目标的跟踪问题,提出一种基于mean-shift和粒子滤波的多目标混合跟踪算法,采用目标之间的距离门限和相似度门限作为转换条件,有效地结合Mean-shift 算法的简单快速和粒子滤波跟踪算法的抗遮挡的优点.实验结果表明,该算法在对多目标跟踪时能在保证跟踪效果的同时减少跟踪的时间花费,有效提高了设计的跟踪系统的实时性.     

“速度积分”匹配传递对准方法研究

传递对准时,飞机机翼的弹性变形会对挂在机翼上导弹的子惯导系统的对准精度产生很大的影响。本文研究了"速度积分"匹配传递对准方法,通过与速度匹配和"速度+姿态"匹配方法的仿真结果进行比较得出以下结论:"速度积分"匹配方法比速度匹配和"速度+姿态"匹配方法更适用于机翼存在较大弹性变形时的传递对准。另外,此种方法对由时间延迟所引起的时间标记偏差也有比较好的估计效果。     

基于四阶累积量一维切片的直扩信号检测

文章提出了一种在强背景噪声条件下检测弱直扩信号参数的方法:利用四阶累积量一维切片在低信噪比条件下估计直扩信号载频。因高阶累积量对高斯白噪声有良好的抑制能力,四阶累积量一维切片检测法与传统自相关信号检测法相比,能在更低信噪比条件下恢复信号载频谐波分量。在四阶累积量计算过程中,巧取其一维切片进行计算,减小了运算量。在给出的仿真结果中,以较短的数据长度,能在-15dB下检测到直扩信号载频。     

基于自适应小波包变换的LMS窄带干扰抑制技术

文章将自适应小波包子带树分解算法与LMS自适应算法相结合,利用自适应小波包变换所具有的优良时频局域性和多分辨分析特征,迅速跟踪和准确定位窄带干扰所污染的子带;然后利用自适应LMS算法对受扰子带进行干扰对消,将窄带干扰滤除,在去除干扰的同时,有效地减少了对有用信号的损失。同时,小波包变换提高了LMS算法的收敛速度和稳定性。仿真结果表明,二者的结合使DSSS系统的干扰抑制性能得到进一步提高。