基于边缘信息的SAR与可见光景像匹配算法

SAR(合成孔径雷达 )与可见光图像由于成像机理的不同 ,直接进行基于图像灰度信息的匹配定位很难达到实际应用的要求。边缘是图像最基本的特征之一 ,文中提出一种基于边缘信息的 SAR与可见光景象匹配算法。该算法针对 SAR与可见光图像的特点 ,利用小波变换结合模糊中值加权滤波 ,取得有效的边缘信息 ,利用图像的边缘特征结合相关峰值特性分析的后处理方法进行匹配 ,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量。实验证明本算法匹配精度高 ,稳定性好     

用于地图匹配的多谷快速寻优方法

当失配度量函数定义之后,地图匹配问题就变为了二维随机多谷函数的寻优问题。多谷快速寻优方法是作者提出的解决失配度量寻优的一种新方法。本文应用这种方法,变地图匹配中的穷举搜索为定向局部搜索,从而节省了计算,保证了匹配定位精度。本文还针对平均绝对差算法推导了门限与漏警概率的关系,给出了保证一定漏警概率的门限系数分布区间。最后,使用本文的方法在三幅航空照片上进行了大量的匹配实验,并与序贯相似性检测算法进行了比较,验证了方法的正确性,同时表明多谷快速寻优方法用于地图匹配具有定位精度高,计算量小,参数易于选择等优点。     

波导双工器的快速精确设计

文章结合模式匹配法和多模导纳矩阵理论，对波导型双工器进行分析设计，开发了一种快速精确的波导型双工器的设计程序，给出双工器设计中需要注意的关键技术问题。设计制作了含有弯波导结构的Ku波段双工器，理论与实测曲线吻合良好，为设计波导双工器提供了一种思路。     

风洞试验模型表面的荧光油膜路径运动速度测量

风洞试验模型在气流脉动作用下小幅振动，导致光流法从荧光油膜时序图像中解得的荧光油膜路径运动速度含有模型运动速度，降低了荧光油膜全局摩阻测量准度。为此，提出试验模型表面的荧光油膜路径运动速度测量方法，将模型表面的背景纹理（如人工网格线或其他典型特征）作为基准，利用图像相关法离散匹配，获得相邻时序图像中背景纹理的（几何位姿）映射矩阵；基于模型运动的连续性，推导了映射矩阵的全局优化方程，并结合光流法，实现了模型振动与其表面荧光油膜路径运动的解耦。Oseen涡对的荧光油膜路径运动速度场仿真试验结果表明：在给定的平移旋转条件下，本文方法的计算结果（沿Oseen涡核连线分布的测量速度）与理论值的最大相对误差为4.1%，较无平移旋转条件下的光流计算结果最大相对误差仅增加0.6%。2 m量级高速风洞某空腔试验与机翼试验的荧光油膜路径运动速度测量结果进一步显示：本文方法测得的流动现象正确，能得到定量、清晰的表面摩擦应力线图谱与油膜路径运动速度场，较传统方法优势明显，工程应用价值大。     

基于FPGA的相关匹配实时处理算法

相关技术被广泛应用于信号处理领域,针对相关运算因计算量大而无法实时处理的问题,提出一种基于FPGA的频域相关技术。对复数信号作快速傅里叶变换,与需要检测的信号频谱实现复相关,将复相关序列通过傅里叶逆变化转换为实序列,从而实现了相关运算的并行实时处理。将该技术应用于信号的帧头检测中,测试表明该方法不仅保证了脉冲检测的时效性而且硬件资源消耗也很少,可满足相关运算的实时处理需求。     

基于匹配追踪算法的波达方向估计方法

利用辐射源到达方向的稀疏特性,结合最大似然原理提出了一种基于匹配追踪的波达方向估计算法,该算法具有比常用的波束成形和子空间类波达方向估计算法更优越的性能:在给出辐射源到达方向的同时给出对应的幅度输出;不要求辐射源数目的先验知识,无需预处理,且不受来自不同辐射源的信号相关性的影响;在低信噪比和小快拍数下仍具有较好的分辨特性。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于傅里叶基的自适应压缩感知重构算法

在压缩感知中,为了提高含噪信号的重构精度,提出了基于傅里叶基的稀疏度自适应匹配追踪算法.该算法在重构过程中采用相关系数作为匹配准则的基础上,创新性地利用傅里叶变换的共轭对称性,进一步严格控制索引值加入支撑集的过程;同时利用余量能量和余量能量变化率双门限作为停止迭代的依据;最后将估计的傅里叶域中的信号逆变换得到时域的重构信号.仿真实验表明,在同等噪声污染的情况下,该算法与同类算法相比有较高的重构精度.      

基于OTR和SHT的射频隐身雷达信号设计

为了提高雷达的射频(RF)隐身性能,结合最优匹配照射-接收机(OTR)理论与序贯假设检验(SHT)方法,提出了一种新的射频隐身雷达信号设计方法。通过发射信号了解外界环境信息,然后反馈这些信息给雷达系统,系统根据这些信息自适应设计雷达发射信号,形成一个闭环系统。以雷达目标识别为具体应用,实验仿真表明,设计的雷达信号自适应变化,减小了信号间的相关性,并且减少了照射次数,降低了辐射功率,从而实现了雷达系统的射频隐身性能。     

基于特征图形匹配法的高效星图识别方法

针对目前星敏感器使用的星图识别算法存在的冗余匹配、匹配时间长、识别率低等缺点,对星图识别算法进行了研究,提出了一种高效星图识别方法。该算法首先对传统星表进行处理,取出冗余信息,重新分配天区,使每个天区的导航星数目均匀,将分区以及处理后的星表信息重新存储并作为导航星库,然后通过对拍摄的图像进行处理并提取特征信息,与导航星库中的特征信息进行匹配,从而改善传统星图匹配算法出现冗余匹配、匹配时间过长及识别率低等缺点。完成算法设计后,选取视场为15°×15°的大视场星敏感器,对该算法进行仿真验证分析,可以发现该算法可以实现部分天区与拍摄星图匹配时间在20ms以内,全天区星图的识别和匹配时间在15s以内,识别率达到98%以上,印证了该算法可以提高识别的成功率并且缩短识别时间,使识别算法具有高效性。     

星载微波辐射计分辨率匹配的平滑参数选择

为了反演获得准确的大气海洋参数,须要将星载微波辐射计分辨率不同的观测亮温进行分辨率统一的重采样处理。结合卫星的相关参数,使用渐削圆形口径和正轴等距投影的方式对星载微波辐射计的天线方向图进行仿真模拟。使用Backus-Gilbert方法对包含地理信息的模拟天线方向图以及AMSR-E真实数据进行观测亮温重采样试验,并分析了调整平滑参数时匹配误差和噪声参数两个关键指标的变化,得出选定的最佳平滑参数是当平滑参数从0向无穷大变化时,首次出现构造天线方向图非负的平滑参数。试验表明,目前常用的固定滤波分辨率匹配方法结果较好且计算效率高,具有一定的应用价值。