基于改进人工蜂群算法的漏磁缺陷轮廓重构

漏磁缺陷重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键。将局部最优解和全局最优解引入到人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)中,提出了一种基于改进人工蜂群算法的缺陷重构模型。在该模型中,径向基函数神经网络作为前向模型求解漏磁信号,改进人工蜂群算法用于求解反演问题中的优化问题。将改进人工蜂群算法和基本人工蜂群算法作为反演算法进行了比较,实验结果表明,改进人工蜂群反演算法精度较高,速度较快,同时对实测信号具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法。     

矩量法求解细直导线电荷分布和电势

简述了矩量法的基本概念和利用矩量法求解电磁问题的一般思路 ,并应用矩量法对细直导线的感应电荷分布和电势进行了计算。     

基于极化特征识别的地貌识别策略

为满足其近感测量精度,需对探测范围内的地貌环境进行有效识别。提出一种基于最优投影的地貌识别算法,为现代空域近感平台提供必要的地貌识别能力。定义了利用目标散射矩阵特征值构成的特征参数,且该参数与探测信号强度、角度等参数均无关,仅相关于探测区域内的地形结构特征。并结合Krogager关于目标散射矩阵分解的相关思想,建立带参数的标准散射体旋转不变矩阵,将探测区域内的地貌极化散射矩阵投影至标准体,得到目标散射矩阵在每一标准体的权值,并通过最优化投影进一步判定该地貌属性,从而达到识别的目的。     

基于ESPRIT的中段弹道目标特征提取方法

提出了一种新的弹道目标特征提取方法:对宽带雷达回波进行STRETCH处理后用ESPRIT方法估计其中频点,然后采用Gerschgorin半径方法进行散射源数目估计,去除虚假频率,获得目标散射点的数目、位置、散射中心强度等特征参数。与基于FFT算法的特征提取方法相比,这种方法具有更强的抑制杂波能力和更高的分辨率。仿真结果表明了该方法的有效性。     

二维损耗和色散介质光子晶体传输特性的研究

将传输矩阵法(TMM)用于光子晶体传输特性的研究,采用Mur近似吸收边界和周期边界来截断计算区域,计算了以TM模正入射时,二维方格子光子晶体在完整周期结构下的透过率谱;在微波波段制作了光子晶体模型,并设计了实验装置,实验与数值模拟计算结果相符合;另外还研究了有损介质光子晶体、色散和吸收介质光子晶体的传输特性,及其对光子禁带的影响。     

各向异性介质体目标电磁散射分析的快速算法

利用体积分方程矩量法(MoM)及其多层快速多级子算法(MLFMA)研究了各向异性的电介质体或/和磁介质体目标的电磁散射问题,将多层快速多级子算法的计算结果与解析方法(Mie)或矩量法结果进行了对比分析.不但验证了MLFMA算法的高效性和精确性,同时该算法还适合于分析模拟任意复杂介质体(如各向异性磁化等离子体)目标的电磁散射问题,为进一步实现电大尺寸的任意复杂各向异性介质体/金属组合目标电磁散射分析的精确高效算法奠定了基础.     

基于跟踪-微分器的气浮十字梁复合控制研究

基于气浮十字梁实验系统的纵向模型,设计了基于跟踪-微分器的非线性PID控制律,加入补偿器克服跟踪-微分器产生的相位延迟,通过与普通PID控制律进行数学仿真和实物实验的比较,验证了所设计的控制算法鲁棒性好而且对噪声有良好的滤波作用,为深入探讨气动-质量矩复合控制奠定了基础。     

基于小波矩和支持向量机的装甲车辆识别研究

分析了应用小波矩特征进行地面复杂背景下装甲车辆识别的理论依据,实地采集了某型坦克和某型步兵战车的灰度图像,提取其小波矩特征,采用支持向量机进行分类识别,进行了性能测试实验。结果表明：归一化后的图像的小波矩特征具有良好的不变性;小波矩特征对噪声和局部遮挡有较强的适应性,识别率比较稳定;支持向量机方法具有良好的分类识别能力。     

基于轮廓波变换的图像压缩感知处理

由于轮廓波变换(contourlet transform)能够更好地对图像进行稀疏表示。文章提出了基于轮廓波变换的图像压缩感知算法。将图像进行轮廓波变换后得到图像的稀疏表示,采用随机高斯矩阵对高频系数进行测量,实现数据压缩,然后采用正交匹配追踪算法恢复系数,再进行轮廓波反变换重构图像。实验结果表明,与原压缩感知算法相比,该算法有效地提高了重构图像质量的主观视觉效果和峰值信噪比。     

基于小波能量矩的高分辨距离像特征提取

传统的小波能量特征提取方法没有考虑到每个分解频带上能量的时域分布.针对这一缺点,对传统方法进行了改进,提出了一种基于小波能量矩的局部能量提取方法,用于雷达高分辨距离像的特征提取.小波能量矩既反映了每个频带的能量大小,也反映了能量在时域轴的分布情况.目标识别仿真结果表明,基于小波能量矩的特征提取方法在识别率方面的性能优于传统方法.