基于混合深度特征的红外目标抗干扰识别算法

复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明：在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。     

基于图像对的体视显示算法研究与实现

依据摄像机拍摄的左右两幅图像,按照提出的算法进行图像的矫正、重采样和图像对间的密集匹配,最后通过图像插补输出符合双眼特性的体视图像,试验证明插补后体视图像效果较好.     

无线传感器网络定位算法改进

提出了一种建立在TEEN协议基础之上反应式网络的应用.反应式网络是一种对适时性要求较高的网络,用三角定位法对传感器节点进行定位,在定位的基础上,使得簇首节点的选定更为容易,在一定程度上能节省节点能源、延长网络寿命.     

一种地球同步自旋卫星红外弦宽差分定姿方法

 提出了一种定点后地球同步自旋卫星姿态确定方法,推导了它的计算公式。充分利用了定点后卫星相对地球位置固定不变的特点,只利用一个参考矢量和卫星的位置信息,就可以确定卫星的姿态,完全消除了传统定姿态方法的几何条件限制。由于本方法姿态计算过程中利用的是星上红外地球敏感器测量数据的差分值,消除了测量数据中系统差对定姿精度的影响,使定姿精度提高到0.01°,实际工程应用效果进一步证明了该算法的正确性和精度。     

基于信息可信度的空中目标识别方法

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一.将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计.该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性.     

基于电阻法的工艺液位传感器测量系统及其校准装置的研制

介绍了一种基于电阻法的工艺液位传感器测量系统的设计与实现,该传感器测量系统包括利用液位传感器、点式液位传感器、耗尽关机液位传感器与剩余液位传感器及对应的变送器。设计了相应的半自动校准系统对传感器的精度进行标定,分析了测量结果的不确定度。经过测试,所有传感器各项指标均满足设计要求。该传感器的研制解决了现有容积计量及液压试验系统不能对贮箱各不同部位进行容积和高度监测的问题。     

基于马鞍形磁场的永磁直线电机位置解算方法

针对直线电机转子位置检测低成本和较高精度的要求,提出了一种基于马鞍形磁场来获得位置信息的方法及实现过程。分析了永磁体表面的磁场分布特征,指出了利用马鞍形磁场分布曲线来解算位置信息的优点,提出了根据马鞍形磁场推算位置信息的算法流程:先测得错开相位的2条马鞍形曲线数据,划分为4个象限后建立数据库;位置检测时,运用区间搜索算法寻得实际角度所在区间;再根据精度要求,采用合适的插值算法计算得到待解算的角度。仿真结果表明:基于马鞍形磁场的位置解算,能较好地得到直线电机转子的位置信息。     

一种基于OPTICS聚类的仅测角导航目标检测算法

仅测角自主导航方法具有设备简单、复杂度低,功耗低的优点,在空间任务中具有广泛的应用前景.针对中远距离下空间目标特征少的特点,提出了一种利用基于OPTICS聚类算法的空间目标检测方法,可用于仅测角导航过程中的目标检测.对原始星图进行预处理提取星点及目标点,并结合星图识别的结果选择部分帧,使用经过改进的OPTICS聚类方法获得目标运动轨迹.最后,使用本文中的算法对软件仿真出的含有目标的高精度星图进行处理验证了算法的可行性.在卫星相对于空间目标抵近过程中,目标检测的水平误差及垂直误差小于0.15°的帧数分别占到了85.4%以及99.6%.相比AVANTI实验中的目标检测方法,减少了在轨任务中相关参数的调节,进一步提升了算法的自主性.     

光学测距传感器的工程计算

由于光学测距传感器能够有效地避开敌方电磁干扰并对目标距离进行测量,因而在现代飞机上仍然得到了广泛应用.本文从光学测距传感器的工作原理及其测距的工程实现方法入手,给出了一种通过数据融合的方法对目标距离信号的采集方式进行改进的方法.改进后的方法其实际测距曲线更接近于原理曲线,与传统的折线逼近法相比,有效地减小了测距信号的误差.由于测距信号精度的提高,航空武器系统的命中精度也得到了提高,使得飞机的作战效能得以提高.     

一种适应较大比例变化的多传感器图像配准方法

提出了一种基于边缘曲率区域极值和边缘相关的图像配准方法。算法首先提取图像的较长边缘并对其进行改进的Freeman编码;然后使用Freeman码计算曲线的曲率,根据曲率极值的对应情况初始匹配边缘并得到比例变换因子;然后重采样图像,使用边缘相关、一致性检测方法得到对应的相关边缘对,最后使用最小二乘法得到图像的配准参数。算法可以适应配准图像间有较大旋转角度和较大平移变换等情况。