数字微波通信抗干扰接力机的现状及发展建议

本文根据外军数字微波通信抗干扰接力机的发展水平，分析了我数字微波通信抗干扰接力机的现状及存在问题，提出了新一代数字微波通信抗干扰接力机发展的建议，以提高其综合抗干扰能力。     

一种基于改进SIFT的航拍图像自动配准算法

针对传统SIFT算法匹配时间长、错匹配较多等问题,提出了一种基于改进SIFT特征的航拍图像自动配准算法.首先,通过特征点检测时设定检测极值点数目,按照DOG空间层次结构由粗到精来搜索特征点,并使用改进的SIFT特征描述符生成算法;其次,利用最近邻匹配准则进行初步匹配得到初始匹配点对,并采用双向匹配方法对匹配特征点对进行筛选;然后,基于马氏距离的特征点相似度量方法进行二次匹配,并使用RANSAC算法求取仿射变换模型;最后,通过双线性插值对变换后的图像进行重采样和插值.实验结果表明:该算法可以实现航拍图像之间的有效配准,在配准性能上优于传统SIFT算法.     

一种改进的全景图生成算法

介绍了全景图的生成过程,对目前常见的几种图像拼接算法进行了分析和比较,在此基础上,提出了一种改进的全景图像生成算法.该算法通过对初始图像进行预处理、改进特征点选取方法以及优化特征点匹配过程,提高了全景图像生成的效率和准确性.实验结果也表明,该算法可广泛应用于基于图像的虚拟场景构造等方面.     

基于面积比矩阵的加权特征向量点匹配算法

提出一种在仿射变换下点集关系描述算子--面积比矩阵,证明了其在仿射变换群下的不变性质;并由该性质推导得出特征向量(EA)匹配算法抗噪性能差的原因,在此基础上给出了基于面积比矩阵的加权特征向量算法.算法构造不同图像的面积比矩阵,对矩阵进行分解得到其特征值和特征向量,通过特征值进行加权获得图像中点的特征向量,比较图像点的特征向量获取匹配关系.因面积比矩阵的仿射不变性质,算法能实现仿射变换下点集精确匹配;采用的加权特征向量法改进了EA匹配法,具有更好的抗噪性能.实验表明算法切实可行.     

提高微波场效应管介质振荡器频率稳定度的研究

1 引言微波信号源是微波通信系统关键部件之一,对于小容量微波通信机来说,微波介质振荡器是比较合适的本振源。微波介质振荡器具有成本低、体积小、重量轻、耗电省、频率稳定度高、调频噪声低以及通用性强等优点。一般微波通信机要求介质振荡器具有更高的频率温度稳定性,而这是微波通信机设计人员感到棘手的问题。本文是作者在提高微波场效应管介质振荡器频率温度稳定性方面所做的一些工作成果,文中列出了用于某微波通信机的介质振荡器实际达到的频率温度稳定性指标。     

改进ICP的编队预定目标选择方法

如何对编队预定目标进行自动选择,是超视反舰导弹亟待解决的一个问题.基于ICP(Iterated Closest Point)的预定目标选择方法利用了编队形状信息,获得了比传统方法更好的预定目标选择概率.但ICP算法易受干扰点的影响,且因受初始点选取的影响容易收敛到局部最优值.为了提高预定目标选择概率,提出了基于改进ICP算法的预定目标选择方法.改进ICP算法相对标准ICP算法增加了以下两点改进策略:利用加权距离函数削弱干扰点影响;利用随机扰动控制收敛过程跳出局部收敛域.仿真计算表明改进措施的有效性,特别是在干扰情况下预定目标选择概率显著提高.     

基于点云配准的室内移动机器人6自由度位姿估计

针对移动机器人在室内环境下难以获取GPS定位信息,仅靠自身惯导不能得到精确位姿的问题,提出了一种基于RGB-D传感器获取三维环境点云,对连续点云提取特征并进行配准的移动机器人6自由度位姿估计方法.首先通过RGB-D传感器获取环境深度图像,根据特征提取算法提取点云特征;然后以特征点为配准点,运用随机一致性采样(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)算法对点云进行初配准,剔除部分错误匹配点,获得初始变换矩阵;最后采用改进的迭代最近点(Iterative Closet Point,ICP)算法进行精配准,获得点云间的最终变换矩阵,实现位姿估计.实验结果表明:该方法有效地提高了大规模点云配准效率,得到了较精确的位姿估计信息.     

二维约束点集Delaunay三角剖分算法研究

在已有算法基础上,提出了任意二维约束点集Delaunay三角剖分的新算法,算法仅在局部产生少量新点,并在局部对三角剖分进行修改,便可保证整体三角剖分符合Delaunay性质.     

数字微波通信系统加装抗干扰单元初探

本文从现代战争的特点和我国装备的实际情况出发,提出了采用加装抗干扰单元的方法来增强数字微波通信系统的抗干扰能力,文中讨论了抗干扰单元与数字微波通信系统的连续和切换方式,并讨论了可采用的抗干扰措施。     

基于候选轨迹统计模型的红外弱小点目标检测(英文)

建立候选目标轨迹集合,以候选目标轨迹集合为样本空间,利用沿候选轨迹的能量积分构造此空间上的概率分布,从而建立候选轨迹的概率统计模型.以此模型为基础,设计了一种弱小点目标检测方法.通过蒙特卡罗实验方法调节模型参数,使得算法的检测性能达到所提出的指标.该算法规避了以往算法中需要获得解析形式的候选轨迹密度函数的限制,因此能检测出沿任意方向作直线运动的点目标.最后,针对给定的弱小点目标观测图像序列,利用所提出的算法进行检测,仿真结果证明此算法是有效的.