脑力负荷与目标辨认

研究虚拟战斗机驾驶员飞行过程中涉及的监视、计算记忆、攻击和探测4项任务,通过改变工作的快慢节奏来影响脑力负荷,以正确反应率和反应时间来评价和分析被测试者在不同脑力负荷下对目标颜色、形状和位置的辨认情况,为人机界面设计目标编码及确定目标呈现时间提供科学依据;使用脑电图仪测量实验过程中被测试者的生理反应来评价脑力负荷与任务难度的关系.实验结果表明:在需要分配注意力的情况下,人对实验分别选取的3种颜色和形状的辨认不受脑力负荷大小的影响,脑力负荷大小影响人对不同位置的目标辨认;人的目标辨认显著受到目标呈现时间的影响,目标呈现时间越长,反应时间越长;脑电图在一定程度上波的频率和高振幅波能反应脑力负荷大小.     

基于虚拟目标点制导的误差分析

基于标准弹道确定的虚拟目标点位置在弹道小扰动的情况下能够确保闭路制导的精度,但是在弹道大扰动时,虚拟目标点位置修正误差变大,能否保证闭路制导的精度值得探讨。通过给弹道一个大扰动进行了弹道仿真,结果表明,弹道大扰动会引起闭路制导的方法误差变大。     

空间翻滚非合作目标消旋技术发展综述

大量残存太空的空间垃圾对在轨运行航天器的安全构成严重威胁,对其进行主动移除已迫在眉睫。火箭末级、失效卫星等非合作目标已失去姿态调整能力,且长期在失控状态下运行,受太阳光压、重力梯度等摄动力矩及失效前自身残余角动量等因素的影响往往会出现翻滚运动。对翻滚非合作目标直接捕获存在碰撞风险,为降低风险系数采取消旋后再捕获是较为合适的方式。在对火箭末级、失效卫星等典型非合作目标运动形式及消旋过程进行分析的基础上,综述了目前国内外所提出的接触式及非接触式消旋方法,并对非合作目标翻滚运动测量及动力学参数辨识和消旋控制这两项消旋共性关键技术进行了归纳总结。本综述将为中国空间碎片主动清除技术的发展提供有益参考。     

基于视觉注意机制的认知雷达数据关联算法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟、以及概率数据关联算法不适于多交叉目标跟踪的问题,提出了一种基于人类视觉选择性注意机制和知觉客体的"特征整合"理论的认知雷达数据关联算法。算法以综合交互式多模型概率数据关联算法为基础,采取假设目标最大机动水平已知的"当前"统计模型和匀速运动模型作为模型集,通过实时交互使关联波门能够随目标机动动态调整,较好地兼顾了雷达计算耗时和跟踪成功率。在利用目标位置特征的基础上,进一步提取、整合目标运动特征,对关联波门交叉区域公共量测进行分类,使多交叉目标跟踪问题转化为多个单目标跟踪问题,优化了传统概率数据关联算法。仿真结果表明：与传统关联波门设计方法相比,算法跟踪失败率和计算耗时明显降低;而且在计算资源增加不大的情况下,杂波环境适应性也得到了显著增强。     

机载气象雷达回波信号仿真系统

设计了一个机载气象雷达回波信号仿真系统,可用于高保真雷达回波信号的生成与演示。基于高保真风场建模数据,依照真实机载气象雷达的扫描方式初始化仿真参数,对风场数据进行机载气象雷达回波仿真,得到了可靠的仿真数据,并对可靠性进行验证。该系统采用C#与Matlab联合编程的方法进行实现,可实现的功能包括各种气象目标在不同模式下的雷达回波仿真,雷达回波数据正确性的验证及展示。得到的信号可为机载气象雷达信号处理和数据处理算法的开发提供数据支持。     

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

毫米波制导导弹系统误差及捕获概率研究

分析了毫米波制导导弹系统误差源及其分布特性,该误差直接决定所需导引头动态视场的大小;对导引头动态视场的影响因素进行了分析,并计算了导引头在不同条件下的动态视场,基于此计算了导引头捕获概率。研究结果可以直接应用于毫米波制导导弹的工程研制,并且可以对同类的自寻的导弹工程研制起借鉴作用。     

基于自适应混合高斯模型的运动目标检测

随着智能视频监控应用领域的不断拓展,为了在各种复杂场景下都能快速稳定地检测出运动目标,众多研究者提出了很多解决方法。鉴于背景减除法自身在算法理论的复杂度小,且对不同场景适应性强的优点,成为运动目标检测研究领域的基础方法。而在背景减除法的各种背景建模方法中,混合高斯模型方法以其适应性强、灵活高效的优点成为该领域的经典方法。详细介绍了背景更新机制中常用的混合高斯模型,并据此研究了基于自适应更新率的高斯背景建模方法,经过对比试验,论证了改进方法在建模速度上的大幅度提升。     

红外目标与环境的视景重建技术研究

研究了图像环境生成过程中红外目标特征信息提取所面临的重要技术问题,提出了自适应背景感知与对消处理、抑制背景的自动门限选取和形状分析与目标特征识别的层次化数据处理流程.基于数学形态学理论实现了图像背景感知的应用研究算法.实验测评表明,该算法对复杂变化的图像环境具有良好的滤波性能和稳健的适应能力     

防空导弹任务规划与协同控制技术研究

针对防空导弹拦截群目标的任务需求，提出了多弹协同作战框架。考虑到实际拦截过程中弹目相对速度和角度较大的问题，建立了导弹拦截目标的能力预测模型，以确保分配结果处于导弹攻击能力范围内，并采用了改进的粒子群优化算法进行任务分配。然后为了兼顾协同制导和命中精度的要求，基于弹道成型和偏置比例导引的思想，结合一致性理论，设计了多弹时间/角度协同制导律。最后通过4枚导弹拦截3个目标的典型场景仿真，证明了方案的有效性。