一种新的故障方法及其在直升机中的应用

提出了一种新的故障检测方法,该方法采用小波系数描述系统的故障特征,以模糊树模型作为系统故障特征的分类模型,并将此方法应用于直升机作动器的实时故障检测. 仿真结果表明,这种故障检测方法结合了小波变换和模糊树模型的特点,具有检测精度高、抗噪声和跟踪系统参数变化的能力强及特别适合于处理高维数据等优点.     

人脸识别中眼球的定位方法

本文运用Bersen算法二值化,水平与垂直积分投影,Canny算子边缘提取及改进的广义Hough变换等技术,提出了一种快速有效的眼球定位方法。该方法的算法简单,计算量小,降低了对存储空间的要求,提高了眼球定位的速度与精度。     

相参相关Weibull分布海杂波建模与仿真

介绍了一种用零记忆非线性变换(ZMNL)模拟具高斯谱特性的相参相关Weibull分布海杂波的方法。由正交白高斯噪声序列经线性滤波器产生相关的正交高斯序列,用ZMNL将该序列通过非线性变换为相参相关Weibull杂波。仿真结果表明,该法形成的海杂波信号与理论值吻合较好,方法可行。     

基于SAR影像平地与水域ROI的由粗到精匹配方法

INS/SAR组合导航系统主要是基于图像相似性相关原理,即将SAR实时获取的图像与预存在匹配处理机中的基准图进行配准比较,得到载体相对于目标或预定区域的位置偏差,从而修正INS的累积误差,保证载体的导航精度.但由于基准图与实时图获取的条件不同,两者存在较大差异,会损害匹配概率和匹配精度,进而影响载体的定位精度.基于此提出了基于SAR影像平地与水域特征区域(ROI:Region of Interest)的由粗到精的匹配方法:即利用实时图全部小波第二层低频信息在基准图小波第二层特征影像上进行全局搜索,荻取实时图中心点的粗匹配坐标,根据粗匹配坐标找到对应的基准图上的区域及所包含的平地与水域ROI,再找到ROI在实时图上对应的大致区域,利用互相关算法对ROI进行匹配,得到最终匹配坐标.并对该方法进行了仿真计算,结果表明该方法在星载SAR/机载SAR匹配中取得很好的效果,满足高匹配精度的同时,增强了不同源SAR匹配的适应性.     

Chirp哈特利、Chirp余弦、Chirp正弦变换

给出了连续Chirp哈特利变换、连续Chirp余弦变换、连续Chirp正弦变换的定义.还给出了离散Chirp哈特利变换、离散Chirp余弦变换、离散Chirp正弦变换的定义.采用这几种变换估计实多项式信号的参数.详细研究了二阶离散Chirp哈特利变换、二阶离散Chirp余弦变换、二阶离散Chirp正弦变换的参数估计性能.简要分析了三阶离散Chirp哈特利变换.由于二阶离散Chirp余弦变换和二阶离散Chirp正弦变换检测信号时存在虚假信号,提出一种消除虚假信号的方法,该方法在增加一定计算量的情况下可以有效地消除虚假信号,并降低旁瓣.进行了二阶离散Chirp哈特利变换、二阶离散Chirp余弦变换、二阶离散Chirp正弦变换的计算机仿真.进行了三阶离散Chirp哈特利变换的计算机仿真.计算机仿真结果验证了分析的正确性.     

基于离散傅立叶变换的导弹天线罩瞄准线误差的建模方法

提出一种基于离散傅立叶变换的战术导弹天线罩瞄准线误差的建模方法。利用半实物仿真系统把天线罩瞄准线误差引起的战术导弹导引头的输出指令采集下来,反推天线罩瞄准线误差模型,并利用得到的天线罩瞄准线误差模型进行天线罩瞄准线误差补偿系统试验,试验表明该补偿系统达到很高的补偿精度。     

基于小波变换的含噪图片的自适应边缘提取

对含有白噪声的图片的边缘提取进行了讨论。利用噪声图像小波系数的统计特征和小波变换的多尺度特性构造收缩因子 ,通过收缩因子对图片中的噪声和边缘区别对待。而且通过极大似然法估计小波系数概率模型中的三个参数 ,使算法达到自适应性。利用所讨论的理论对一幅含有噪声的图像进行边缘提取实验 ,结果令人满意     

基于光子集成回路的干涉成像技术

分块式平面侦察成像系统(Segmented Planar Imaging Detector for Electro optical Reconnaissance, SPIDER)是基于光子集成回路的干涉成像系统,是提高遥感成像分辨率,降低系统加工难度,减少系统体积、质量、功耗的有效手段之一。首先报告了SPIDER研究现状;并对其基本原理与组成进行了研究;建立了基于部分相干光理论的成像模型;研究了基于平衡正交检测的干涉条纹检测方法;分析了成像系统指标体系;最后对SPIDER成像能力进行了仿真验证。结果表明,SPIDER成像系统具有良好的成像效果,在遥感侦察、空间态势感知等领域具有良好应用潜力。     

基于FPGA的低复杂度快速SIFT特征提取

尺度不变特征变换（SIFT）算法具有优良的鲁棒性,在计算机视觉领域得到广泛应用。针对SIFT算法高计算复杂度而导致其在CPU上运行实时性低的问题,基于现场可编程门阵列（FPGA）设计了一种低复杂度的快速SIFT硬件架构,主要对算法的特征描述符提取部分进行优化。通过降低梯度信息（包括梯度幅值和梯度方向）的位宽、优化高斯权重系数的产生、简化三线性插值系数的计算和简化梯度幅值直方图索引的求解等方法,避免了指数、三角函数和乘法等复杂计算,降低了硬件设计复杂度和硬件资源消耗。实验结果显示,提出的低复杂度快速SIFT硬件架构,与软件相比,可以获得约200倍的加速;与相关研究相比,速度提高了3倍,特征描述符稳定性提高了18%以上。