基于Retinex理论的低照度图像增强技术

Retinex算法可以有效改善受环境照度影响的图像质量。针对Retinex算法中存在的光晕、暗区域过增强、亮区域细节丢失与参数较多的问题,提出了一种低照度图像增强算法。基于Retinex理论,在HSV色彩空间,对V分量采用引导滤波与高斯平滑结合的方式估计照度分量,用对数图像处理模型(LIP)运算代替原算法中的对数变换与传统运算,求取反射分量后经灰度变换并恢复为RGB彩色图像。仿真结果表明,该算法可以有效恢复阴影区域的细节,避免上述问题的出现。     

绕月轨道阴影区域建模与轨道优化

针对绕月运行轨道建立月球阴影区域与地球阴影区域的数学模型,给出了卫星是否处于阴影区域的判据;利用黄金分割法搜索出了阴影区域的边界值。将禁忌搜索算法嵌入遗传算法中并结合具体案例,搜索出了阴影时长最短的最优目标轨道。所给出的绕月轨道阴影区域模型简单且能够满足工程精度需求,可用于星上自主预报算法;所给出的嵌入式遗传算法能有效避免陷入局部最优并快速收敛。     

基于AGC动中通链路状态检测算法

为了提高动中通通信效率,为阴影遮挡链路状态下的编码策略和TCP设计提供依据,在分析动中通链路AGC信号变化规律的基础上,将动中通链路分为无阴影状态、部分阴影状态和完全遮挡状态3种情况,提出了一种基于卫星AGC信号统计规律的动中通链路状态检测算法,研究了链路状态之间的转换条件。通过实验测试及仿真,表明该算法可以实时检测动中通通信链路的状态变化情况。     

改进的稀疏子空间聚类算法

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上提出一个改进的稀疏子空间聚类算法:迭代加权的稀疏子空间聚类。稀疏子空间聚类通过解决l1最小化算法并应用谱聚类把高维数据点聚类到不同的子空间,从而聚类数据。迭代加权的l1算法比传统的l1算法有更公平的惩罚值,平衡了数据数量级的影响。此算法应用到稀疏子空间聚类中,改进了传统稀疏子空间聚类对数据聚类的性能。仿真实验对Yale B人脸数据图像进行识别分类,得到了很好的聚类效果,证明了改进算法的优越性。     

基于RPCA与空间相关约束的运动目标检测方法

传统的RPCA方法使用L1范数约束前景目标,对于很多复杂的环境往往不能很好地逼近真实前景区域。复杂环境下的目标检测受到背景杂波、噪声、光照变化、场景中存在阴影等因素的影响,需要尽可能引入先验信息提升鲁棒性。利用RPCA这一正在发展的工具,在矩阵低秩稀疏正则化框架下将矩阵求解与视频前景目标的空间连续性结合起来,引入TV范数约束前景的空间连续性,从而弥补现有低秩表示方法的不足。采用交替迭代的思想,使用增广拉格朗日乘子法对目标函数进行优化求解,实现复杂环境下的运动目标检测。使用视频数据集进行算法测试,与其他有代表性的方法对比,该算法在准确性和鲁棒性方面均有很大提高。     

空间角度相近多干扰源DOA估计

针对空间角度相近多个干扰源DOA估计时,经典MUSIC算法估计性能与分辨效果不佳的问题,提出了一种改进的MUSIC算法。该算法利用干扰与目标回波信号的特征,划分出干扰子空间、信号与噪声子空间,重新构造了空间谱函数。通过对经典MUSIC算法与改进的MUSIC算法DOA估计的仿真分析,结果表明,在小快拍数、多干扰源空间角度相近、低信干比的情况下,改进的MUSIC算法估计性能与分辨精度更佳。     

网络化火控系统空间配准技术仿真

研究了固定平台空间配准的两种算法:二维空间实时质量控制算法(RTQC)与三维空间基于合作目标的空间配准算法。在网络化火控缩微环境中对两种算法分别进行了仿真试验。结果表明,RTQC算法不仅能够有效消除传感器测量系统误差,而且比基于合作目标的空间配准算法更易实现。     

低信噪比条件下改进ESPRIT方法

在低信噪比时,针对估计信源DOA实时性的问题,提出了一种新的适合于ESPRIT算法的多级维纳滤波器(MSWF)结构,找到了一种能判别信号子空间的方法。首先将多级维纳滤波器(MSWF)与ESPRIT算法相结合,采用多级维纳滤波器(MSWF)的前向递推,得到子空间,不需要通过特征值分解。低信噪比时,针对噪声子空间泄漏到信号子空间的现象,提出一种判别方法,找到了更精确的信号子空间,结合ESPRIT方法实现信号的DOA估计。由于该算法实现了真实的信号子空间的判断,因此,比传统基于MSWF算法具有更高地估计精度。特别是在低信噪比时,增强了算法的实用性,仿真结果证明了算法的有效性。     

基于稀疏子空间聚类的人脸识别方法

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上给出两种稀疏子空间聚类优化算法:稀疏线性子空间聚类和稀疏仿射子空间聚类。这两种优化算法针对不同的数据集会有不同的聚类效果。通过稀疏表达得到不同的稀疏系数矩阵,把稀疏系数矩阵应用到较为简单的改进的正则化谱聚类算法中实现聚类。应用Yale B数据对人脸图像进行识别分类得出:采用稀疏线性子空间聚类算法优于稀疏仿射子空间聚类算法;在算法执行时间上和算法聚类错误率比传统的稀疏子空间聚类较为快速高效。     

舰载被动传感器数据关联算法研究

针对ESM的属性关联和空间关联准确度不高的问题,提出了一种属性-空间综合关联算法。建立了属性-空间综合关联算法的功能模型,并对采用算法进行了描述和仿真。仿真试验结果表明,属性-空间综合关联能有效克服不同平台、相同目标属性关联和同一平台、不同辐射源空间关联存在的问题,且具有较高的关联准确度。     

基于最优化模型的太阳影子定位方法

针对利用太阳影子实现目标的定位问题,分析得到影响影子长度的参数,确立了影长与太阳高度角、目标物长度、经纬度等的函数关系,并结合最小二乘法思想,建立了以理论影长与实际影长之差的平方和最小为目标的优化模型。以直杆为例,运用粒子群优化算法快速求解得到目标的可能位置,并与实际地点进行了比较。     

直达波和杂波干扰下目标阴影逆合成孔径成像

对直达波和杂波条件下的阴影逆合成孔径雷达(SISAR)目标成像问题进行了研究。分析了直达波和杂波对侧影像畸变和运动补偿的影响,提出了一种新的直达波和杂波干扰下目标SI-SAR成像方法,即将回波信号与参考信号进行模拟对消,并利用目标回波的频谱特性剔除残留直达波,再对目标运动参数进行粗估计,采用粗搜索和精搜索2步实施准确的运动补偿,最终获得失真度较小的目标侧影像。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于改进遗传算法的天基光学监视平台轨道优化

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约一个量级。     

SAR图像目标分割与方位角估计

图像分割和目标方位角估计是进行SAR (SyntheticApertureRadar)图像自动目标识别的重要步骤。文章提出了一种基于MRF (MarkovRandomfield)模型的SAR图像分割算法 ,利用ICM (IterativeConditionalMode)局部优化方法 ,获得MAP (maximumaposteriori)准则下的图像分割结果 ,将图像分割为目标、阴影、背景三部分。然后确定目标离雷达最近的点 ,从而得到目标的主导边界 ,并估计出目标的方位角。用MSTAR (MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition)数据进行实验 ,估计方位角的准确性与现有算法的结果相比 ,具有明显提高     

机载UWB SAR实时信号处理算法研究

机载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)实时信号处理具有大数据量、大计算量等特点。用于实时信号处理的NCS算法需要较大的存储空间,针对这个问题,提出了改进的NCS算法,减小实时成像处理对存储空间的要求。同时,给出了UWB SAR实时信号处理的流程,分析了前向速度误差对成像质量的影响,推导了在改进NCS算法中基于测量数据的视线误差补偿的性能,采用仿真数据和实测数据对整个系统的性能进行了验证。     

A novel DOA estimation algorithm using directional antennas in cylindrical conformal arrays

In this paper, a novel direction of arrival (DOA) estimation algorithm using directional antennas in cy-lindrical conformal arrays (CCAs) is proposed. To eliminate the shadow effect, we divide the CCAs into several subarrays to obtain the complete output vector. Considering the anisotropic radiation pattern of a CCA, which cannot be separated from the manifold matrix, an improved interpolation method is investigated to transform the directional subarray into omnidirectional virtual nested arrays without non-orthogonal perturbation on the noise vector. Then, the cross-correlation matrix (CCM) of the sub-arrays is used to generate the consecutive co-arrays without redundant elements and eliminate the noise vector. Finally, the full-rank equivalent covariance matrix is constructed using the output of co-arrays, and the unitary estimation of the signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT) is performed on the equivalent covariance matrix to estimate the DOAs with low computational complexity. Numerical simulations verify the superior performance of the proposed algorithm, especially under a low signal-to-noise ratio (SNR) environment.     

MATLAB环境下目标图像的实时辨识方法

介绍一种在MATLAB环境下彩色立体视觉装置在环的实时图像处理系统 ,用于自动识别前方汽车目标和计算距离。鉴于汽车均具有红色尾灯这一普遍特征和人观测色彩的一致性 ,在此采用了基于色度—饱和度—亮度模型的模糊规则来提取汽车尾灯的颜色特征 ;利用汽车上的反射光或阴影区域的亮度特征来进一步确认辨识结果 ,以克服复杂环境中背景颜色和各种光照视角、强度的变化对图像特征所产生的影响。此外 ,文中还提出一种新颖而快速的自适应“移位滤波器”算法 ,以消除颗粒状和细长带状噪声 ,并给出了实验结果和结论     

GPS单孔径双极化天线抗干扰算法与性能分析

设计了一种利用单孔径双极化天线进行GPS自适应抗干扰的方法,并对算法的性能进行了详细的分析.新方法在不降低卫星信号质量的前提下,仅占用单个天线位置,就可以对付窄带或宽带干扰,为增强安装受限装备的导航抗干扰能力提供了一种新的解决方案.仿真结果表明,新方法可行、有效.     

凹障碍超宽带SAR图像特征分析

野外环境下的凹障碍感知一直是地面无人作战平台环境感知面临的难题,长期以来常规传感器,例如立体视觉、红外相机和激光雷达,都没有取得好的效果。超宽带合成孔径雷达作为一种全天时、全天候的高分辨率雷达,在目标感知方面得到了广泛的运用。基于超宽带合成孔径雷达感知凹障碍是一种有效的感知手段,阐述了凹障碍的雷达成像几何,利用MATLAB模拟仿真合成孔径雷达数据获得了凹障碍图像,分析得出了凹障碍在雷达图像表现出由阴影区和光亮区紧密相连的特征,并通过实测数据成像获得的凹障碍图像结果,对凹障碍雷达图像特征进行了进一步的验证。