一种基于SIFT和KLT相结合的特征点跟踪方法研究

在目标发生明显姿态和大小变化条件下,为了利用基于特征点的跟踪算法实现对目标可靠、稳定跟踪,提出了一种SIFT算法和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪方法。通过对SIFT算法进行优化,使得到特征点分布相对均匀,同时不存在聚集现象;通过对KLT匹配算法进行分层迭代设计,提高了目标作快速运动时的匹配精度;最后根据特征点匹配结果,结合Greedy算法得到目标的准确位置。实验结果表明：该算法能够很好地适应目标姿态和大小的变化,实现对结构复杂目标的稳定跟踪;比KLT跟踪算法具有更好的鲁棒性和稳定性,能得到更加准确的目标位置。      

ABORT-like detector to combat active deceptive jamming in a network of LFM radars

This paper studies an electronic counter-counter measures (ECCM) scheme combating against deceptive electronic counter measure (ECM) techniques.An adaptive detector exploiting generalized likelihood ratio test (GRLT) criterion is applied to detect the presence of deceptive jamming in fractional Fourier transform (FrFT) domain.First,the generating mechanism of spurious frequencies is analyzed based on the Volterra serial.The proposed nonlinear distortion model based on power amplifier behavior is robust in distortion analysis when the memory effect is considered.Second,a modified adaptive beamformer orthogonal rejection test (ABORT) like detector in closed form is built.The proposed detector can discriminate the echo and deceptive jamming adaptively by exploiting primary data and secondary data.This ECCM scheme is capable of guaranteeing the performance without the restriction of orthogonality,which is essential for the ABORT detectors.The expansion to radar network is discussed as a special case at the final part of this paper.Numerical simulations demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

空间激光通信系统光斑小目标跟踪算法研究

在空间激光通信链路中,大气湍流、结构设计误差、平台扰动等因素为链路的精确对准和精密跟踪带来了困难。为提高激光链路的跟踪精度,首先对光斑跟踪过程中的影响因素进行研究分析,继而对跟踪算法做出改进。针对跟踪目标特性,设计了一种自适应模板目标相关跟踪算法,并搭建了基于粗精复合轴跟踪系统的实验平台,开展了实验验证。结果表明：与当前常用跟踪算法相比,该设计处理速度可达 1 kfps,目标跟踪位置与真实位置基本重合,目标跟踪准确率高于98%,在处理速度、跟踪准确率与算法鲁棒性上均有较大提升,具有一定的实用性。     

基于海上无人值守的靶载终端结构系统研究

针对海洋恶劣环境,研究了一种适用于无人值守的靶载终端结构系统。通过建立靶载终端散热数学模型得到上下插齿式最优散热结构,提出了一种基于高度差的双层回旋式密封结构及方法。分析了靶载终端呼吸效应的产生机理及解决措施,研制了抗随机波载及抗冲击能力的缓冲振动平台,并且通过密封及振动冲击试验验证了靶载终端结构系统的可行性和准确性。为恶劣海洋环境下无人值守的靶载终端提供有力的技术保障,提高我国武器靶载终端作战水平。     

语言测试及设计

在外语教学中，语言测试是不可缺少的环节之一。本文主要论述语言测试理论，如语言测试的目的、语言测试的类型、语言测试的标准；分析并总结了常见的语言测试项目的设计方法，如：多项选择题的设计、词汇测试的设计、完形测试的设计、阅读理解的设计、听力测试的设计、写作测试的设计；并对测试后得分的计算和分析进行解释。最后提出语言教师了解一点语言测试的知识是很有必要的。     

Contingency target assessment,trajectory design,and analysis for NASA’s NEA scout solar sail mission

The presented study examines contingency target selection and trajectory design for NASA’s Near-Earth Asteroid Scout mission under the assumption of a missed lunar gravity assist. Two previously considered asteroids are selected as potential targets for the given scenario based on favorable orbital characteristics for launch dates ranging from June 27, 2020 through July 26, 2020. Initially, a simplified circular restricted 3-body problem + ideal solar sail model is utilized to survey trajectory options for a month-long launch window. Selected solutions from this data set are then converged in an N-body ephemeris + non-ideal sail model. Results suggest that NEA Scout can still perform asteroid rendezvous mission under the missed lunar gravity assist scenario with new targets, 2019 GF1, 2018 PK21, and 2007 UN12, based on the target launch dates. Further target assessment is carried out for 165 days beyond the current June 27, 2020 launch date.     

航天器自主交会对接的高精度目标定位方法

根据航天器自主式交会对接的实际应用背景和技术需求,针对交会对接过程中所要求的高精度、实时性和强抗扰的技术指标,在合作目标特性分析的基础上,将高斯曲面拟合与双线性插值相结合,提出了一种高精度的合作目标定位方法。首先根据目标图像的灰度分布进行双线性插值和高斯曲面拟合,在此过程中可同时利用目标原有像素和插值点的亚像素信息,使拟合曲面各幅值点的坐标精度达到亚像素级,以确定目标的中心位置。仿真图像和实拍图像的试验结果表明,此定位方法具有亚像素级的定位精度,其总体定位误差可达到1/20个像素左右,并能满足实时性要求,可以在航天器交会对接与空间遥操作等方面的应用中发挥重要作用。     

模糊传感器与区间型多属性决策的信息融合方法

对于日益复杂的信息环境和变化的目标特性,现有的多传感器信息融合方法大多为"静态的",较少考虑传感器可信度变化以及测量过程中的多维特征指标权重的时效性给融合结果带来的影响.为了解决此问题,提出了一种基于模糊理论与区间型多属性决策的信息融合方法.该方法从各传感器对模糊命题支持度的一致性来定义其信息质最优化度,用区间数与多属性决策理论来定义特征识别综合置信度,并从这两方面客观确定了传感器的融合权重,较好地解决了对传感器信息与目标特征权重为模糊与不确定时的合理评价,以此构建了一个智能优化决策层融合识别模型.最后以弹道目标识别实验证明了此方法有较好的时效性和准确性.     

基于CS的SAR图像自动目标分割算法

图像目标分割是SAR图像目标超分辨处理和自动目标识别的重要步骤。针对图像固有的稀疏结构,提出了一种SAR图像自动目标分割算法。通过构造变换字典将SAR图像数据投影到高维空间,实现了图像局部特征的稀疏表示,然后利用随机矩阵获得稀疏域局部特征的压缩采样,并对多组采样数据运用Mean-shift 算法并行处理,最后通过符号检验法,实现了对目标像素与背景像素的分类。试验表明,该算法对硬目标具有较好的目标分割性能。     

SAR图像强回波目标检测的偏态分布方差方法

对复杂背景下的SAR图像强回波目标检测问题进行了研究,提出了基于偏态分布方差的自适应检测算法。首先设计一种新的基于偏态分布模型的方差滤波器,偏态分布方差滤波器可减少相干斑噪声对检测的不良影响,提高图像方差的差异性,即强目标回波边缘灰度方差相对于强目标回波灰度方差、背景杂波灰度方差更小。其次,算法改进了根据图像复杂度自动选取阈值方法,通过自适应检测小方差像素,实现强回波目标检测。仿真结果说明该算法能够对SAR图像强回波目标较快地进行准确检测。相比方差特征法(VAR)和扩展分形特征法(EF)在检测速度与虚警率方面均具有较大的优越性。