基于小波分解与分形内插相结合的地形数据压缩方法

地形匹配制导中需要使用大量的地形数据，因此有效的地形数据压缩技术是非常重要的。传统的地形数据压缩方法主要采用线性内插的方法，但这对于地形起伏较大的山区地形失真太大，不能满足高精度导航的要求。本文基于小波分解与分形内插相结合的方法，提出了一种新的地形数据压缩方法，它具有压缩比高，保真性好，解码快的特点，特别适合山区地形数据的压缩。     

基于改进Hausdorff测度和遗传算法的SAR图像与光学图像匹配

提出了一种新的基于边缘的合成孔径雷达（SAR）图像与光学图像匹配算法。在这种算法中，首先针对SAR图像低信噪比（SNR）与乘性噪声模型的固有特性提出了一种边缘特征的提取方法。在获取光学图像与SAR图像边缘图的基础上，根据Hausdorff距离具有强抗干扰能力和容错能力的特点，采用了改进的Hausdorff距离作为相似性测度。在搜索策略上，根据遗传算法的固有的并行性，采用遗传算法来加快搜索的速度。通过大量基于同一地区的光学图像与SAR图像匹配的试验结果表明，这种算法鲁棒性好，匹配精度高，计算速度快。     

基于目标特征模型配置的面向对象检测方法研究

针对目前遥感图像目标检测过程中过度提取特征容易导致样本特征维数过高,造成维数灾难的问题,提出一种基于目标特征模型配置的面向对象检测方法,该方法以特征的可分性为原则判断特征的真实有效性,针对不同的侦查目标,将真正有用的特征配置于该待检测的目标,达到快速、准确自动检测的目的.试验结果表明,该方法能在降低算法复杂度的同时提高目标检测的正确率,能节省样本训练所需的时间.     

基于最小二乘支持向量机的SAR平台定位

将SAR平台定位分解为粗略定位和精确定位两个阶段。首先,在SAR正侧视成像的条件 下,利用某个方位门内的所有控制点,采用非线性最小二乘平差粗略估计出SAR平台在该方 位时刻的空间位置,并从理论上推导了控制点的误差协方差矩阵到SAR平台定位的误差协方 差矩阵的传递规律。其次,利用各个方位时刻粗略估计的SAR平台位置,采用最小二乘支持 向量回归机精确估计SAR平台的运动方程,从而精确估计SAR平台在某个时刻的空间位置。仿 真试验表明,本文提出的方法能够精确地反演出SAR平台的空间位置。
     

红外前视对一类特殊建筑目标识别技术研究

针对电厂冷凝塔一类具有建筑规范的特殊建筑物,尝试在缺少其它基础地理数据保障的条件下,通过对冷凝塔外形的参数建模生成不同视点的参考图。在此基础上,针对红外／可见光多模图像匹配的特点,对自动目标捕获方案中模板匹配的相似性测度计算方法进行了研究。提出了基于梯度矢量相关系数的计算方法,将梯度信息作为红外／可见光多模图像的共性特征,匹配方案中不仅利用了图像点的梯度值,还充分考虑了该点的梯度方向信息。大量试验结果表明,该方法在识别性能上优于传统的灰度或轮廓匹配算法,匹配性能有较大的提高。     

一种新的导航星选取算法研究

在导航星表的建立过程中，由于恒星的数量太多，往往要进行筛选，通常这种选择复杂费时，而结果往往并不是最优的。本文引入了动态星等阈值分布函数，将传统星等阈值过滤算法中的静态阈值用动态星等阈值代替，建立了一种新的动态星等阈值过滤选择模式。而基于统计学习理论的支持向量机方法为求解高维非线性动态星等阈值分布函数提供了新的途径。本文讨论了这种基于支持向量机的导航星自动选择算法——回归选取算法。实验表明，用该算法所选取的导航星表，导航星数量少、分布均匀性好。同时它还能适应多种任务的导航星选取要求，具有很强的通用性。     

一种适合于遥感图像的逐行扫描压缩算法

在ChristosChrysafis基于逐行小波变换编码的基础上,提出了一种低复杂性基于逐行扫描的图像压缩算法。该算法不需要对图像分块,在对小波系数进行均匀量化之后,根据不同子带的上下文统计特征进行概率建模,采用改进的低复杂性Golomb Rice算法进行熵编码。试验表明,采用这种算法,在对大幅面图像压缩时存储器需求远小于基于SPIHT等算法的存储器需求的同时,其熵编码复杂性也大幅降低,特别适合于功率和空间受限的遥感图像压缩系统中。     

如何提高巡航导弹生存能力和打击效果

提出了信息战条件下如何提高巡航导弹武器系统生存能力和打击效果需要解决的几个关键问题:涉及实时数据更新技术,变化监测与打击效果评估技术,实时快速的航迹规划技术,战场环境的动态可视化技术和多武器系统的联合作战等五个方面。这些问题的解决,对于提高巡航导弹的战斗力具有至关重要的作用。     

利用X射线脉冲星和多普勒频移的组合导航

为了提高航天器自主导航能力,提出了一种利用X射线脉冲星和多普勒频移的组合导航方法。多普勒导航利用相对于太阳的多普勒径向速度作为量测信息,该方法不能得到所有的状态估计。脉冲星导航系统具有完全可观测性,但是滤波周期较长,不能提供连续的导航信息。因这两种方法具有互补性,利用联邦滤波器来融合脉冲星导航与多普勒导航提供的信息。由于两种方法的量测方程与状态方程都是非线性的,采用无迹卡尔曼滤波器(UKF)作为子滤波器。实验结果验证了该导航方法的可行性和精确性。与脉冲星导航方法相比,该组合导航方法可提供更高的位置估计精度。     

抗旋转和缩放的SAR与可见光图像自动配准算法

针对合成孔径雷达与可见光图像在大角度旋转和大比例缩放情况下的高精度自动配准问题,提出了一种尺度和旋转不变的SAR(Synthetie Aperture Radar)和可见光图像自动配准算法.算法以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法为基础,首先通过增强Frost滤波和自适应直方图均衡增强SAR和可见光图像的共性,使其显著提高能够提取出足够多的特征点数目,然后再通过特征描述方法、相似性度量方法、点匹配方法、特征点聚类方法和误匹配点剔除方法等方面对原始SIFT方法进行改进,有效地提高其在多源图像、强噪声、复杂成像条件下的特征提取和匹配性能,最后通过最小二乘法和相似变换模型实现SAR和可见光图像的精确配准.试验表明该算法对图像尺度和角度变化具有良好的适用性,在正确匹配点的比率和定位精度方面都优于原始SIFT算法和Harris算法,具有良好的工程应用前景.