基于区域预测和视觉注意计算的快速目标检测

提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,改进了视觉注意计算模型.对于一幅待检测图像,根据区域预测的判定准则,实现目标区域的快速预测,并利用改进的视觉注意计算模型对目标区域进行视觉注意计算,实现特定目标的快速精确定位.实验结果表明:针对户外场景中的行人目标,与通过整幅图像的视觉注意计算来实现目标检测的传统方法相比较,该检测方法可使检测时间缩短30%,同时还能使检测准确率提高9%.      

全球导航卫星系统多星故障排除新方法

在全球导航卫星系统中,多颗卫星同时发生故障的概率会随着观测卫星数的增加而增加,从而,在接收机自主完好性监测中需考虑多星故障的处理.针对故障检测比故障排除简单、且故障检测率比故障排除率高的特征,以故障检测为基础,提出了一种新的多星故障排除方法——随机搜索法.该方法采用二进制对观测卫星进行编码,通过随机初始化方式获得初始无故障星座,再通过逐步搜索未选卫星方式来得到最终的含有最多无故障卫星的星座,实现故障排除功能.仿真结果表明:大部分情形下,新方法能获得99%以上的故障排除率,既能进行单星故障排除,也能进行多星故障排除,能有效满足全球导航卫星系统关于自主完好性的要求.      

基于小波变换和核独立分量分析的遥感图像变化检测

为了进一步提高基于独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)的遥感图像变化检测精确度,并解决ICA分离的图像分量排序不确定问题,提出了基于小波变换和核独立分量分析(KernelIndependentComponentAnalysis,KICA)的遥感图像变化检测方法。首先通过小波变换对遥感图像进行分解,得到由图像的高频分量和低频分量组成的分块向量,然后利用核函数将分块向量映射到高维特征空间中,再在该空间中用ICA方法分离出互相独立的向量,最后根据分离出的向量中高频分量的差异自动分辨出变化分量。文章给出了遥感图像变化检测方法及近年提出的基于主分量分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)、基于ICA、基于KICA三种变化检测方法的试验结果,并进行了分析和定量比较。试验结果表明,文中方法能更好地分离出遥感图像的变化信息,具有更高的精确度,并实现了变化检测的智能化。     

基于频谱预处理的RS码盲检测识别方法

针对RS(Reed Solomon)码的盲检测与识别问题,提出了一种基于频谱预处理的检测方法。该方法利用RS码的频域特征,实现对RS码的盲检测与识别,针对高误码情况,对多组码字的频谱分量进行非线性变换和中值滤波,充分利用码字变换频谱的统计信息,使得检测算法可以适应较高的误码环境,同时给出了算法误码适应能力的理论上限。仿真实验表明,算法能够在较高误码率条件下实现对本原RS码的盲检测与识别,性能已接近算法误码适应能力的理论上限。     

基于未知地标被动观测的飞航导弹SINS俯仰姿态误差估计方法

针对飞航导弹单独使用时SINS存在姿态估计精度随时间降低的问题,提出了基于未知地标被动观测的SINS俯仰姿态误差估计方法。首先,根据飞航导弹中制导段飞行的特点,把SINS俯仰姿态误差估计问题转化为攻角估计问题。然后,在不改变导弹巡航路径的前提下,利用弹上成像导引头对视场内任意未知地标连续被动观测,分别提出了弹体坐标系和速度坐标系下的攻角估计方法,并分析了观测噪声对量测方程系数的影响。最后,利用平均去噪的思想对估计结果进行处理,提高了SINS俯仰姿态误差的估计精度。仿真结果表明：两种方法都能有效估计出飞航导弹SINS俯仰姿态量测误差。     

Track-before-detect for Infrared Maneuvering Dim Multi-target via MM-PHD

In this paper, we present a novel and efficient track-before-detect (TBD) algorithm based on multiple-model probability hypothesis density (MM-PHD) for tracking infrared maneuvering dim multi-target. Firstly, the standard sequential Monte Carlo probability hypothesis density (SMC-PHD) TBD-based algorithm is introduced and sequentially improved by the adaptive process noise and the importance re-sampling on particle likelihood, which result in the improvement in the algorithm robustness and convergence speed. Secondly, backward recursion of SMC-PHD is derived in order to ameliorate the tracking performance especially at the time of the multi-target arising. Finally, SMC-PHD is extended with multiple-model to track maneuvering dim multi-target. Extensive experiments have proved the efficiency of the presented algorithm in tracking infrared maneuvering dim multi-target, which produces better performance in track detection and tracking than other TBD-based algorithms including SMC-PHD, multiple-model particle filter (MM-PF), histogram probability multi-hypothesis tracking (H-PMHT) and Viterbi-like.     

液体火箭发动机传感器故障检测与数据恢复算法研究

以某型液体火箭发动机为研究对象,根据其传感器的故障特性,提出了基于BP神经网络的传感器故障检测与数据恢复算法。通过定义的传感器置信度来判断传感器是否发生故障,以及确定故障传感器,利用已训练好的神经网络结构对故障传感器进行数据恢复。研究内容能够实现传感器的故障检测、定位与补偿,能够有效提高发动机故障检测方法的可靠性和鲁棒性。     

基于CATIA/CAA的四轴自动钻铆定位系统干涉检测编程方法研究及应用

干涉检测是自动钻铆加工前的重要准备工作,全文分别通过几种不同的干涉检测方法实现了运动仿真中的干涉检测,通过对各自方法取得的实际效果进行对比分析,得出通过基于CAAC++的方式调用CATIA自有的干涉检测功能不仅运算速度快、干涉检查信息全,并且程序运行稳定,效果最好,同时应用于开发的四轴数控托架仿真系统,辅助自动钻铆机生产加工,具有较广泛的应用前景。     

基于编队形状的反舰导弹预定目标选择模型特点

相比传统的预定目标选择方法,基于编队形状的反舰导弹预定目标选择方法是一类新方法。为了便于进一步研究具体算法,需要研究基于编队形状的反舰导弹预定目标选择模型的特点。该类方法的实质是将目标选择问题转化为点集匹配问题,因而文章从点集的信息来源、点集之间的变换关系、点集之间的映射关系、点集之间的距离函数等方面分析了模型特点,并根据这些特点将基于编队形状的反舰导弹预定目标选择算法分为2类：即基于迭代收敛的预定目标选择算法和基于变换位置集合的预定目标选择算法。     

前级环形切割器对后端靶板影响的数值仿真

利用ANSYS／LS—DYNA软件进行了环形切割器爆炸后对后端靶板的毁伤及环形切割器壳体的破裂过程的数值仿真。仿真结果表明：环形切割器爆炸后对后端靶板的毁伤中,起主璎作用的是环形切割器壳体的端部形成的破片和内侧形成的聚能侵彻体,而聚能侵彻体对靶板的破坏最为严重;琏于环形切割器的串联战斗部设计中,需考虑两级战斗部隔爆设计。