基于DLatLRR与VGG Net的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题，提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先，对源图像进行潜在低秩表示分解（DLatLRR），得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后，分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合，舍弃二者的稀疏噪声。最后，对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建，得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较，所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合，突出场景中的感兴趣区域，且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升，提升最大值分别为0.73、0.15、0.11，噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。      

复合材料声发射源识别方法研究

针对声发射源传统识别方法可信度低的缺陷，研究复合材料的声发射检测中的关键问题——声发射源的识别问题，指出多传感器数据融合技术是有效识别声发射源特征的新方法。     

多目标探测与捕获：一种统一的方法

假设采用多目标跟踪器跟踪处于强杂波环境中的暗弱目标，在《杂波中暗弱目标的捕获》一文中，Oilver Drummond指出，对于这样的跟踪器，目标捕获（即，确定在含有持续的象素中是否存在目标）是两个截然不同的问题。具体地说，目标捕获要求有两个接收机工作特性（ROC）曲线，而目标只要求有一个。在以往有关这一主题的会议和其它会议上发表的论文以及《数据融合的数学方法》一书中，我们已经介绍了“有限集统计法”（FISST），它直接将常规的单传感器、单目标统计推广到多目标领域。在本文我们说明了怎样通过FISST使探测和捕获统一在一个相似的决策理论框架下。其基本构想是采用一个统一的具有杂波模型的Bayesian单目标跟踪器，而不是一个多目标跟踪器。与常规的探测问题相类似（即，在“只有噪声”和“目标＋噪声”的假设之间作出判断），捕获问题化为常规的判决问题（即，在“只有杂波”和“目标＋杂波”的假设之间作出判断）。此外， 我们还说明了对于这一类广义探测问题应怎样来确定“捕获ROC曲线”。     

舰载多传感器/相控阵雷达系统及其数据融合

舰载多传感器 /相控阵雷达系统具有作战空域广、抗干扰性强、全寿命 /成本效费比高和工作可靠等突出优点 ,但技术复杂。其中多传感器数据融合技术是目前和未来舰载相控阵雷达的发展方向。主要论述 2 1世纪舰载多传感器 /相控阵雷达的系统组成、主要性能和功能、多传感器类型、数据融合的选择及其功能水平分级等     

双推进剂端面燃烧发动机的燃烧特性和弹道性能

端面燃烧发动机的药型简单、装填密度也高.但是这种装药燃烧室有很多不利因素,所以端面燃烧仍较少采用.如今保护金属壳体而加厚隔热层,致使总的性能下降;为了使低空发射的飞行器具有足够的加速度,需要高比冲和高燃速推进剂,而高燃速复合推进剂的压力指数一般都大,使推进系统在燃烧室压力变化时反应很敏感.双推进剂药柱方案(图1),可以克服端面燃烧发动机的弱点.     

对未来新型航天运载器的展望

可以预言:用于低地轨道客运的第二代航天飞机和用于各种目的站的运输货物的大型航天货机将会同时得到发展.在展望未来的航天运载器之前,先看一看国际上航天运载器研制情况.