基于相干反斯托克斯喇曼光谱的实时燃烧诊断技术研究

相干反斯托克斯喇曼（CARS）光谱燃烧诊断技术由于测量的非介入性、高分辨率和高灵敏度，成为了燃烧科学中的研究热点。综述了CARS技术的原理、方法、特点及其发展现状。针对CARS技术中存在的一些问题和缺陷，对其研究发展方向和应用前景进行了展望。     

基于可变模板的前视目标跟踪算法

基于图像序列分析的图像制导极大地提高了成像武器的跟踪精度。给出了一种基于可变模板技术和遗传退火算法的图像序列目标跟踪算法。根据目标的物理特征构造出可变模板,定义合适的能量函数,采用遗传退火算法进行优化搜索。实验结果表明,该算法能够精确检测并跟踪目标,具有很快的收敛性和较高的抗噪声性。     

图像目标识别中的分层检索模型

形状特征是武器装备目标识别的关键因素.针对归一化后轴夹角的特点和小波描述子多尺度描述轮廓曲线的特性,提出一种R树索引的分层检索技术模型,在模型库空间逐级过滤出与目标相似的模板,以保证检索的效率和准确性,并通过对军用车辆的检索实验验证了模型的有效性.     

红外多光谱图像弹道目标检测算法

在红外多光谱图像中,弹道导弹尾焰拥有两大特征,一是由强烈红外辐射引起的灰度差异,二是独特的光谱特性。然而,传统的单波段检测技术只利用了尾焰强烈的辐射特性,而近些年发展起来的多光谱检测技术则只利用了尾焰独特的光谱特性。为了充分利用导弹尾焰的两大特征,将单波段检测技术和多光谱检测技术结合起来,提出三种检测算法,并从算法的检测效果、运算量和鲁棒性三方面详细分析它们的优缺点。采用人工合成的红外多光谱图像进行验证,实验结果表明,相比单独使用单波段或多光谱的检测算法,融合算法的检测性能更好。     

基于双波段红外辐射信息的红外机动目标跟踪算法

利用双波段IRST系统测到的目标双波段红外辐射信息,推导出目标的伪距离量测信息,使得单站IRST系统变为可观测系统;在此基础上,构建了伪量测方程,采用改进的"当前"统计模型和基于最小偏度单形采样策略的UKF算法,提出了一种基于双波段红外辐射信息的IRST机动目标跟踪算法。理论分析与仿真结果表明,该算法能够有效地跟踪机动目标,具有良好的实际应用价值。     

Ni-Co-P／导电聚苯胺复合材料电磁和红外性能

采用化学镀对高氯酸掺杂聚苯胺（PANI/HClO4）粉体进行Ni-Co-P合金化改性,改性材料磁损耗因子得到提高。进行红外光谱分析,PANI/HClO4在3-5μm和8-14μm 2个大气窗口没有强吸收峰,具有雷达红外隐身兼容特性。     

一种顾及像元邻域信息的高光谱影像异常目标探测方法

现有的高光谱遥感影像异常目标探测方法仅利用光谱特征信息探测场景内可能存在的异常目标,然而伴随着高光谱遥感传感器空间分辨率的提高,像元间的相关性信息逐渐不可忽略,为此提出了一种顾及像元邻域信息的高光谱遥感影像局域异常目标探测方法。该方法首先利用随机场模型可有效描述像元的邻域相关性信息的特点,建立适应高光谱遥感影像高谱段特点的多阶邻域相关性随机场模型。然后,在该模型基础上定义势能函数,缩小待探测区域。最后,使用该模型将邻域信息引入到背景统计特征信息中,根据目标与背景统计特征的差异建立异常探测算子。实验证明:该方法克服了传统异常探测方法仅利用光谱信息的不足,与现有方法相比,不但可以有效和快速地探测单像元目标,而且探测大异常目标的效果也更好。