多传感器目标检测的性能评估（二）

（接上期）2多传感器目标检测的性能评估前面，我们对于单传感器目标检测情形建立了基于几何直观的单一评价指标，这种单一评价指标是单传感器检测率和虚警率的综合反映。对于多传感器目标检测情形，我们可以依据多传感器目标检测的系统检测率和系统虚警率将（5）式予以推广，建立多传感器目标检测的单一评价指标。为此，只需深入讨论多传感器目标检测情形下的系统检测率和系统虚警车。2．1系统检测率和系统虚警率容易证明，已有的各种多传感器目标检测模型实际上都等价于某个（K／N）规则。令R（U）表示融合中心基于传感器级决策的全局决…     

石英晶体测试中的π网络零相位检测技术

为了提高石英晶体谐振器谐振频率的测试精度,对p网络相频特性进行了研究,得出了p网络两端相位差与石英晶体谐振频率偏差的数量关系,在此基础上设计制作了p网络零相位法石英晶体测试实验系统,在1～120MHz的测试范围内,串联谐振频率的测试精度达到2ppm,重复测试精度高于0.3ppm。所设计零相位法石英晶体测试实验系统符合国际标准,性能指标优于目前国内使用的阻抗计型测试仪器。     

一种符合CCSDS标准的通用码流发生器的设计与实现

文章设计了一种基于FPGA的符合CCSDS标准的通用码流发生器,它对外有USB、Ethernet、RS232串口和前面板设置四种不同的接口,可以对不同编译码模式进行选择设置,提供所需的CCSDS标准帧格式的信号输出,并可以检测输入信号是否符合CCSDS标准的帧格式。本设计可以适应不同型号的CCSDS标准遥测信道编码测试,在型号测控系统的地面测试中具有重要的实际应用价值。     

对广东计量检测市场的考察与思考

通过对广东省计量校准机构的考察，从市场观念、管理运行机制、高质量的综合服务、高效率、高效益等方面做了深入的分析与思考，总结出广东同行走在全国前列的原因和成功的经验，同时也指出我们的差距和在市场经济竞争中潜在的生存危险。     

一种遥感图像建筑物检测新方法

遥感图像中的建筑物检测对于土地规划和地图绘制等具有重要意义。文章针对高分辨率全色遥感图像植被覆盖中隐蔽建筑物检测问题,提出了一种结合屋顶结构信息和纹理信息的快速房屋检测方法。首先利用屋顶边缘的几何关系寻找具有矩形屋顶的建筑物;然后使用形态学方法提取屋顶较亮的建筑物;最后利用局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）描述屋顶的纹理特征,并利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）排除误检区域。通过在全色遥感图像集上的试验证明,所提方法对高分辨率遥感图像植被覆盖区域中的建筑物目标具有较高检测率和较低误检率。     

国外微放电设计与测试标准研究进展

微放电是航天器大功率微波部件不可避免的问题,为了满足航天器有效载荷发展任务需求,近年来航天器微波部件制造工艺、技术水平都得到大幅度提升,相应的验证测试也变得更为细致严谨,美国政府及航天工业联合建立了微放电检测标准,欧洲空间标准化组织修订其微放电检测标准,我国也建立了相关微放电检测标准。文章介绍了国外微放电设计与测试标准研究进展,主要介绍了与我国检测标准不同的部分,包括美国微放电检测标准中的最低微放电准则、微波部件分类及分析方法,欧洲微放电检测标准中的微波部件分类与微放电考核方法、多载波微放电测试方法,以期为国内微放电检测研究提供参考。     

A salient edges detection algorithm of multi-sensor images and its rapid calculation based on PFCM kernel clustering

Multi-sensor image matching based on salient edges has broad prospect in applications, but it is difficult to extract salient edges of real multi-sensor images with noises fast and accurately by using common algorithms. According to the analysis of the features of salient edges, a novel salient edges detection algorithm and its rapid calculation are proposed based on possibility fuzzy C-means （PFCM） kernel clustering using two-dimensional vectors composed of the values of gray and texture. PFCM clustering can overcome the shortcomings that fuzzy C-means （FCM） cluster- ing is sensitive to noises and possibility C-means （PCM） clustering tends to find identical clusters. On this basis, a method is proposed to improve real-time performance by compressing data sets based on the idea of data reduction in the field of mathematical analysis. In addition, the idea that kernel-space is linearly separable is used to enhance robustness further. Experimental results show that this method extracts salient edges for real multi-sensor images with noises more accurately than the algorithm based on force fields and the FCM algorithm; and the proposed method is on average about 56 times faster than the PFCM algorithm in real time and has better robustness.