一种星图识别的星体图像高精度内插算法

介绍了一种从星敏感器成像中高精度提取恒星位置和星等的方法.这种方法把星光成像看成是高斯点扩散函数模型,利用线性内插和最小二乘法方法,拟合得到高斯曲面参数.从高斯曲面模型中得到亚像素级的恒星位置和恒星星等.理论研究表明,曲面拟合法提取的星体位置精度高于传统的质心法.由于直接进行高斯曲面拟合计算非常复杂,为了简化计算,利用了星体成像点附近x,y方向的非线性插值方法,分别得到不同的曲面系数.仿真结果显示,在信噪比小于0.05时,定位精度小于1/20像素,星等误差小于5%.     

直线参数检测的快速哈夫变换

在直线参数检测的哈夫变换中,基于两点确定一条直线的几何原理,可以消除图像点与参数点对应关系中的不确定性,利用这个原理可缩小每个非零图像点对应的参数空间,减小每个非零图像点的计算量.同时将整幅图像分成小块表决,能大幅度减少哈夫变换的总计算量,而参数检测的精度保持不变.      

自主近距空战中敌机的战术动作识别方法

为了识别自主近距空战中敌机的战术动作,提出一个两级识别系统.该系统由基本动作识别和组合动作识别两部分组成.其中,基本动作识别采用模糊推理方法,并模拟飞行员的思维过程,用"模式记忆"方法平滑推理结果的抖动;组合动作识别以基本动作序列为输入,采用时间自动机组成并行结构,提取各组合动作的主要几何形态,使识别系统具有良好的可扩展性和鲁棒性.通过仿真对识别系统进行验证,结果表明该系统能有效地识别敌机的战术动作.      

基于边缘与颜色信息的车牌精确定位算法

针对现有车牌定位算法定位率不高和速度慢等问题,结合数学形态学,提出了一种基于车牌边缘检测与颜色信息的精确定位算法.首先对图像进行灰度化、平滑去噪及灰度拉伸等预处理,然后对图像进行垂直边缘检测和二值化处理;再采用线过滤算法滤去干扰边缘线信息,并利用车牌区域灰度变化次数多的特性定位出车牌上下边缘;对经过上下边缘定位后的车牌采用点密度过滤算法滤去零散点,接着采用数学形态学方法寻找连通域粗定位出车牌区域;最后对粗定位车牌在HSV空间进行颜色分割和倾斜矫正,从而精确定位出车牌.实验结果表明,该算法能够实现车牌的快速精确定位.      

一种基于窄带雷达的低轨空间目标识别方法

通过分析低轨空间目标的姿态运动对窄带回波脉冲数据的调制,表明低轨空间目标窄带回波脉冲数据信号的相位比幅度包含了更多的目标特征信息。采用小波分析从实测窄带相参回波特性数据的相位中,估计低轨空间目标的整体运动趋势,判别低轨空间目标的粗略类型,并通过大量实测数据的实验结果验证了该方法判别低轨空间目标粗略类型的有效性。     

采用DSG技术实现零件模型分解

针对回转体和箱体类零件模型,应用分解性实体几何技术实现零件设计模型到制造模型的有序分解,介绍了基于特征树模型的两个关键算法:宽度优先和深度优先搜索,以完成面向特征加工过程的空间和时间域内的制造过程规划.最后用一个详细的算例进一步陈述零件模型分解技术.     

基于装配约束的飞机导管几何特征建模与误差补偿

针对飞机导管实际装配过程中因装配应力大导致故障频发的问题,提出了一种基于导管装配特征的误差补偿方法.首先采用几何建模法进行了导管装配过程的几何建模,并提出了一种基于轴线矢量的导管装配模型建模方法.在此基础上,采用罗德里格旋转公式建立了基于实际装配工况下的导管空间位姿计算模型.然后基于导管装配要求进行了装配约束分析并识别...     

基于G2DPCA的SAR目标特征提取与识别

给出了基于广义二维主分量分析（G2DPCA)的合成孔径雷达（SAR）图像目标特征提取 方法。与主分量分析（PCA）相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不 是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析（2DPCA ）相比,它可以同时去除图像行和列像素间的相关性。基于美国运动和静止目标获取与识别 （MSTAR）计划录取的数据的实验结果表明,结合预处理,G2DPCA在大大降低了特征 维数的同时,又改善了识别性能,并且正确识别率在97％以上,且对目标方位变化具有较 好的鲁棒性。     

对数极坐标变换识别算法在成像制导中的应用

图像匹配是成像制导系统中常用的目标识别算法，但实时目标图与基准目标图存在的尺度差异以及旋转不可避免，这也导致失配率提高。针对这个问题，引入对数极坐标变换运算，根据对数极坐标图像的尺度、旋转不变性提出了新的目标匹配识别算法，一方面保证了在尺度变化及旋转下的高匹配率；另外新算法结合了变换图目标区域的轴向投影统计策略，保证了匹配运算量的降低；文中仿真实例验证了算法的优势与有效性。     

人工神经网络在航空发动机中的应用

人工神经网络是一个十分热门的交叉学科,在许多行业都得到了应用。介绍了其在系统建模、模型辨识、控制及其在航空发动机上的应用情况和最新发展,并对各种应用状况进行了归纳和分析。同时对最新神经网络模型作了介绍,并对将来神经网络在航空发动机上的应用作了预测。