一种高精度视频目标检测与分割新方法

根据动态视频场景与多目标检测的应用需求,提出了一种变分光流场与mean shift图像分割相结合的高精度运动目标检测与分割新方法.依据动态场景多运动目标检测的约束条件提出变分光流场优化计算模型,并给出其数值解法.在此基础上提出结合meanshift的高精度运动目标检测与分割算法,此方法对摄像机运动和静止情况都适合,能够进行同一场景中多个运动目标的高精度检测,并且不需要事先的学习和人工干预,具有通用性.     

转动惯量未知的非合作目标角速度估计方法研究

针对转动惯量未知的非合作目标的姿态角速度估计问题,将解算得到的非合作目标的惯性姿态作为测量信息,估计姿态角速度和姿态动力学参数（即转动惯量比）．首先,应用非线性控制系统的几何理论对待估计的状态扩展系统进行能观性分析．然后,利用UKF设计相应的滤波估计算法．仿真结果表明,本文所设计的方法能够精确估计出非合作目标的姿态角速度与转动惯量比．     

基于HRRP统计模型的目标识别

通过对高分辨距离像（HRRP）方位敏感性和距离单元散射点类型的分析,锥体目标的HRRP距离单元的幅度起伏在一定角度内可采用Gamma和Gaussian统计模型来描述。详细描述了基于平均距离像模板和基于Gamma和Gaussian统计模型的目标识别方法。通过实测数据比较了三种目标识别方法的识别率和实时性等性能。     

一种非合作目标相对位置和姿态确定方法

针对非合作目标中的从星若无法获得主星的动态信息时,就无法自主进行相对位置和姿态确定的问题,提出了一种采用陀螺、立体视觉系统和加速度计的相对状态确定方法。首先分别建立相对姿态方程、主星动力学方程和相对位置方程等系统的数学模型。然后根据这些方程组成的状态方程和立体视觉系统的测量模型设计了卡尔曼滤波器。该滤波器使得从星根据加速度计、陀螺和立体视觉系统的输出,在仅获得主星的外观特征和一些静态参数的情况下,能够自主进行相对位置和姿态的确定。最后,数值仿真结果表明,在相同仿真条件下,与使用主星陀螺信息的相对状态确定算法相比,该算法能够自主进行相对状态的确定,且位置和姿态稳态误差分别为0.05m和2°。     

再入末修舱对邻近微弱弹头目标检测性能的影响

基于微波暗室静态测量数据,结合弹道学理论,分析了战术弹道导弹(TBM)弹头在再入段的运动学特性和电磁散射特性。研究表明,典型战情下再入舱的RCS比弹头目标的RCS大10~30dB。当采用LFM波形时,会导致较为严重的旁瓣遮掩效应,即脉冲压缩后末修舱的旁瓣会遮掩邻近微弱弹头目标的主瓣,导致弹头漏检。从理论和仿真的角度分析了相关设计参数（例如带宽）以及伴随物相关参数（速度、相对距离、相对RCS等）对弹头目标CFAR检测性能的影响,并提出了改善检测性能的建议措施。     

深空通信中的一种级联编码调制及其迭代接收

在深空通信中,由于通信距离大幅增加,通信信号的自由空间传播损耗很大,提高系统的功率利用效率是深空通信系统设计需要考虑的重要问题之一。提出了基于LDPC码和FQPSK调制的级联编码调制体制,首先提出该编码调制体制的系统模型,通过修改相应的算法给出适合FQPSK的迭代解调解码算法,通过计算机仿真分析了该体制的误码率性能。研究结果表明：该体制利用FQPSK的恒包络特性克服信道非线性问题并使功放工作在饱和区,利用LDPC码实现低信噪比通信,同时在接收端通过迭代解调解码获得增益,从而能够缓解深空通信中由于传输距离过远而带来的极低信噪比通信问题。     

简析战车全数字化目标自动跟踪系统

对具有自动跟踪的优点,而且能实现目标多维信息的数字化采集和实施高速的目标信息实时处理的《战车全数字化目标自动跟踪系统》的硬件设计和软件设计进行了简单介绍;分析了系统的性能特点和这种设计方法所具有的优点。     

一种红外小目标图像质量的评定方法

提出了一个新的红外小目标图像质量评定标准——背景干扰程度,定义了"目标混淆度"和"目标遮隐度"两个指标,它们分别体现了背景噪声引入虚警的能力和背景噪声遮隐目标的能力,设计实现了利用两个指标对背景干扰程度的定量描述.实验证明,与传统的小目标图像评定标准信噪比相比,利用该标准评定的结果与实际情况更加符合,更准确地描述了研究者所关心的检测识别目标难易程度的信息,同时,该标准对于无目标信息情况下小目标图像的质量评定也是有意义的.      

多平台协同目标感知分散化最优控制方法

由于平台之间信息和计算是高度分布的,平台的运动以及通信拓扑的变化,使得多平台集中式协调控制结构很难实现.以最小通信量为基础的分散协同控制具有可扩展性、异构性和动态可重构性等特点,可靠性和鲁棒性较好.提出了集中和分散相结合的多平台协同控制系统结构,集中控制主要实施任务分配、通信管理以及编队管理,而平台之间则可在有限通信基础上实施分散化最优协调控制.建立了被动多平台协同目标感知分散化信息融合算法,以信息熵作为效能指标,实现了存在控制、通信和防撞等不同约束条件下的多平台协同目标感知分散化最优控制及协同感知目标信息的极大化.仿真结果表明:有通信情况下的多平台协同目标跟踪性能明显优于无通信情况下的非协同目标跟踪性能.      

Geometric Optimization Design System Incorporating Hybrid GRECO-WM Scheme and Genetic Algorithm

This article seeks to outline an integrated and practical geometric optimization design system (GODS) incorporating hybrid graphical electromagnetic computing-wedge modeling (GRECO-WM) scheme and the genetic algorithm (GA) for calculating the radar cross section (RCS) and optimizing the geometric parameters of a large and complex target respectively. A new wedge modeling (WM) scheme is presented for calculating the high-frequency RCS of wedge with only one visible facet based on the method of equivalent currents (MEC). The applications of GODS to 2D cross-section and 3D surface are respectively implemented by choosing an average of monostatic RCS values corresponding to a series of incident angles over a frequency band as the optimum objective function. And the results demonstrate that the RCS can be effectively and conveniently reduced by the GODS presented in this article.