典型隐身目标SAR仿真与检测

典型隐身目标SAR图像仿真对SAR图像解译和目标识别具有重要意义。以国外某新型飞机为例,对隐身目标进行合成孔径雷达(SAR)成像,给出了隐身目标的SAR图像仿真结果。在此基础上,进一步研究了隐身目标SAR图像的边缘检测方法,利用边缘增强算子突出局部边缘,通过定义边缘强度设置门限法提取边缘点,进而为雷达快速识别隐身目标提供理论支持。     

小波变换在零件边缘检测中的应用

目前对机械零件的尺寸、口径等参数的测量大多采用接触测量,而利用零件图像的边缘信息进行非接触测量,则是一种新的更好的检测方式。用此方法可以对机械零件图像的边缘进行精确的检测,再根据相应的数学关系得到相关参数的值,不但可以提高零件检测的精度,还可以大大节省人力和物力。模拟边缘检测技术的具体过程,依次采用最佳阈值迭代算法、小波变换模极大值法、边缘连接局部处理法对零件图像边缘信息进行边缘检测和提取,并对检测过程进行了重点分述。最后,通过一个具体实验,验证了小波技术与其他技术结合使用所获得的良好效果,从而进一步显示了小波变换在边缘检测技术中应用的巨大潜力。     

基于VMD与数学形态学分形维数的战场声目标识别

为快速识别直升机与坦克的声信号,提出了一种变分模态分解(VMD)与分形维数相结合的声学目标识别方法。对目标声信号进行VMD分解,根据目标声信号的频域能量分布确定分解的模态(IMF)数目;通过数学形态学方法计算各个IMF的容量维数与信息维数,并以此为特征向量;利用BP神经网络分类器对直升机与坦克声目标进行识别,通过与传统EMD融合计盒维数的方法进行对比,验证了所提方法具有更高的识别率和运算速度。     

基于小波变换和中值滤波的无人机图像去噪算法

在无人机航拍图像的实时传输过程中,有可能会同时受到脉冲和高斯混合噪声的污染,为后续图像的识别造成很大的困难.针对这种情况,提出了一种基于中值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法.仿真结果表明,该方法不仅能有效地滤除脉冲和高斯的混合噪声,而且可以很好地保留图像的细节信息,改善图像的视觉效果.     

基于高阶曲面拟合的边缘检测算法研究

图像的边缘检测是图像分析领域十分重要的基础,在工程应用中占有很重要的地位.提出了一种基于高阶曲面拟合的边缘检测算法.算法首先利用自适应滤波对图像进行了去噪处理,接着通过曲面拟合获取图像的梯度信息,最后用统计方法进行了阈值选取.实验证明该算法得到的边缘图像相对简单,边缘点较少,有利于识别,同时该检测算法也为后续的图像分析、图像理解打下了良好的基础.     

融合地面多传感器信息引导无人机着陆

针对无人机自主着陆过程中卫星导航系统易被干扰的问题,提出了一种基于地基多传感器融合的无人机自主着陆引导方法。采用主动式激光照射的方式,获取机载反射棱镜的近红外成像,在红外图像中对无人机目标进行识别;通过坐标转换将识别结果映射到可见光图像中,在可见光图像中选择的感兴趣区域进行可见光目标识别,从而在降低计算量的基础上获得更加精确的无人机相对角度信息;利用距离测量信息和引导系统角度信息可以获得精确的无人机相对位置。无人机着陆引导试验结果表明,该方法能够提供精确的无人机位置信息,能有效适应于复杂背景下的无人机自主着陆引导。     

基于地基多传感器融合的无人机自主着陆引导方法

针对无人机自主着陆过程中卫星导航系统易被干扰的问题，提出了一种基于地基多传感器融合的无人机自主着陆引导方法。首先采用主动式激光照射的方式，获取机载反射棱镜的近红外成像，在红外图像中对无人机目标进行识别；然后通过坐标转换将识别结果映射到可见光图像中，在可见光图像中选择的感兴趣区域进行可见光目标识别，从而在降低计算量的基础上获得更加精确的无人机相对角度信息；最后利用距离测量信息和引导系统角度信息可以获得精确的无人机相对位置。无人机着陆引导试验结果表明，该方法能够提供精确的无人机位置信息，能有效适应于复杂背景下的无人机自主着陆引导。     

基于SVD与数学形态学分形维数谱的战场声特征提取

分形维数作为战场声信号的特征,存在特征数量不足,反映信号非线性不充分的问题,提出了一种基于SVD与数学形态学分形维数谱(Singular Value Decomposition And Mathematical Morphological Fractal Dimensions Spec-trum,SVD-MMFDS)的战场声特征提取方法.对声信号构造Hankel矩阵,再进行SVD分解,根据信号频率与奇异值的关系,重构信号分量.将这些重构信号依次线性叠加,每叠加一次信号分量就计算一次分形维数,直至完全恢复原信号;通过这种方法,构成数量多且更能反映信号非线性的分形维数谱.运用半实物仿真实验将SVD与数学形态学分形维数谱的方法,与变分模态分解(VMD)和分形维数结合的方法进行对比,该方法提取的战场声特征具有更好的区分度且特征数量更多,为利用信号非线性来识别战场声目标提供较好的选择.     

数学形态学及其在边缘提取中的应用

数学形态学是一门新兴的图像分析学科，其理论和方法在视觉检测，医学图象分析等诸多领域都取得了非常成功的应用。主要介绍了形态学的边缘提取算法，该算法由数学形态学中的形态学梯度算子来实现，一般采用数学形态学中的两个基本运算：腐蚀和膨胀相结合来计算形态学梯度算子，这种算法能加强图像中比较尖锐的过渡区。通过实验，实现了这种算法，与比较传统的Sobel算子相比，其定位比较精确，抗噪声能力也得到进一步提高。     

基于Hough变换的车轮定位方法

提出了一种基于Hough变换的车轮定位方法,主要针对道路上车辆目标侧面图像进行车轮检测定位,为车型识别提供重要的几何特征参数.首先通过中值滤波、Sobel边缘检测、阈值分割和边缘细化等算法进行图像预处理,然后使用两步Hough变换圆检测算法对两车轮分别进行检测定位.实验结果表明,本方法能准确地定位出车辆目标的两车轮位置...     

空中非合作目标旋转部件位置估计方法

针对当前空中非合作目标中旋转部件位置估计方法稳健性不足的问题,在分析旋转部件在高分辨距离像和逆合成孔径雷达像中分布特性的基础上,提出应用逆合成孔径雷达像的方位向距离单元熵和局部径向距离单元熵的旋转部件位置估计方法。该方法能够提升空中非合作目标逆合成孔径雷达成像过程中旋转部件信号分离的准确度。仿真数据和实测数据处理结果证明了所提方法的有效性,通过在实测数据中叠加额外噪声,进一步检验了所提方法对噪声的稳健性。     

空间非合作目标捕获方法综述

随着空间事故和失效航天器的增多,地球附近的轨道资源越来越紧张。如今世界各国都在大力发展在轨服务和太空碎片清除,作为其中最关键的技术之一,空间非合作目标捕获近年来成了太空研究领域的重点。目前,国内外各大研究机构针对非合作目标进行了深入研究,并提出了多种捕获方法,取得了较大的进展。对非合作目标进行分类,基于现有的捕获方法介绍了国内外非合作目标捕获技术发展的最新状况,总结了原理方案,分析了捕获方法和关键技术,为我国后续开展相关研究提供了一种研究思路。     

空间碎片天基主动清除技术发展现状及趋势

随着国内外航天发射任务逐年增多,大量在轨滞留的失效航天器将成为未来空间资源有效利用所面临的一个严峻挑战。空间碎片天基主动清除技术是从根源上对空间资源化利用与安全处置的措施,将提升和加强近地空间的可持续循环利用。本文明晰了空间碎片天基主动清除的概念,分析了空间碎片天基主动清除技术的发展历程,提出了其发展过程中面临的非合作目标相对导航、协调控制和捕获方式及装置等主要问题,为我国空间碎片天基主动清除技术的发展提出了有益参考。     

利用主成分分析的通信调制识别通用对抗攻击方法

深度学习容易被对抗样本所攻击。以通信调制识别为例,在待传输的通信信号中加入对抗性扰动,可以有效防止非合作的用户利用深度学习方法识别信号的调制方式,进而提升通信安全。针对现有对抗样本生成技术难以满足自适应和实时性的问题,通过对数据集中抽取的小部分数据产生的对抗扰动进行主成分分析,得到适用于整个数据集的通用对抗扰动。通用对抗扰动的计算可以在离线条件下进行,然后实时添加到待发射的信号中,可以满足通信的实时性要求,实现降低非合作方调制识别准确率的目的。实验结果表明该方法相对基线方法具有更优的欺骗性能。     

一种瞄星替代方法方案设计

角度零位一致是舰炮武器系统精确打击目标的前提和基础,鉴于传统瞄星方法的局限性,在舰艇系泊条件下,提出了一种新的瞄星替代方法,该方法选择合适的海上及岸上目标作为瞄准目标,运用相应的算法,可以完成舰炮武器系统角度零位的标定工作.该方法可以作为未来舰炮武器系统零位标定的一种备用方法和手段进行使用.     

高精度空间非合作式相对轨道状态预报

为了解决接近空间非合作目标过程中的相对导航问题,提出一种基于相对轨道动力学方程和二阶龙格库塔积分公式的高精度空间非合作目标相对轨道预报模型。考虑地球J2摄动加速度,将目标轨道方程在参考轨道附近展开,保留至引力加速度差的二阶展开项,并进一步推导考虑J2摄动的参考轨道角速度和角加速度,建立相对轨道动力学微分方程;在给定相对轨道初值的情况下,采用二阶龙格库塔积分公式进行相对轨道预报。该模型采用数值积分方法,对相对轨道动力学模型形式没有限制,通用性好,适用范围广;选择低阶龙格库塔公式积分预报,既减少了计算量又保证了计算精度。设置高轨和低轨两种相对运动仿真场景,仿真结果表明了模型的通用性和精确性。     

阵列雷达波束内双目标的极大似然角度估计方法

单波束内目标往往相距较近,采用传统角度分辨技术难以将其分辨,从而给目标跟踪和识别带来较大困难。于是提出基于LM算法的极大似然角度估计方法,实现波束内双目标的分辨。该方法在阵列雷达的基础上建立双目标回波模型,推导极大似然角度估计算法。考虑到求解算法直接影响极大似然角度估计的收敛速度和估计精度,利用LM算法实现了极大似然估计的求解,从而得到目标角度的精确估计。该方法避免了多次脉冲相干积累,具有计算量小的特点。仿真结果验证了方法的有效性。     

一种灰度图象中的小目标识别方法

介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测提取出灰度图像中包含目标的小区域。然后利用传统的门限自动选择方法找到合适的门限,利用该门限值对所获目标区域进行二值化以得到目标,然后采用改进不变矩方法提取目标特征并采用优化BP神经网络进行识别。该方法经实验验证,效果较好。     

船舶降噪工程技术集成优化方法

在用船舶降噪工程受总体约束强、声学异常多等因素影响,传统新船建造的声学设计方法不能被直接应用。为此,提出了在用船舶降噪工程技术集成优化方法。根据需求设计顶层降噪指标,并通过四项标准进行检验;基于改装前测试数据和降噪技术储备情况,制定初步降噪技术集成方案;通过声学评估迭代,形成优化的指标分配体系和最终的降噪技术集成方案。模型试验验证结果表明,该方法能够有效实现在用船舶降噪工程的技术优化集成。     

基于推理的体系对抗条件下空袭目标优选方法

针对体系对抗条件下空袭目标选择缺乏不确定多要素分析能力和足够的自主推理能力,研究了空袭体系的基本作战样式,根据智能决策模拟系统需求,结合决策行为产生机理,建立基于区间数的综合推理模型,给出空袭目标优选规则,提出基于推理的体系对抗条件下空袭目标优选方法,最后给出一个仿真实例。实例结果表明,该方法可作为体系对抗条件下作战仿真系统的重要组成部分,为军事指挥员提供辅助决策支持。