一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法

目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。     

聚钛碳硅烷的结构与性能研究

通过聚碳硅烷与四丁氧基钛的反应。可以制得含钛碳化硅纤维的先驱体聚钛碳硅烷。反应物配比(Ti(OBu)_4)/PC 将直接影响产物的结构与性能。随这一比例的增加,聚钛碳硅烷的可纺性与熔点将有规律地变化。这可归因于以—Ti—O—为桥的交联结构和以—Ti(OBu)_3为侧基的悬挂结构的形成。本文研究了聚钛碳硅烷的结构与性能的关系,并以具有良好成丝性的PTC-0.02与PTC-0.04为先驱体,制得了含钛碳化硅纤维。     

基于模糊聚类的雷达信号分选

为克服传统信号分选算法的局限性,采用了基于模糊聚类分析的雷达脉冲信号分选方法。首先介绍了模糊聚类的基本原理和具体步骤,利用熵权法对不同雷达信号特征参数增加了加权系数,其次建立了有效性评价模型来确定最佳聚类,并进行了信号分选仿真实验。利用该方法进行模糊聚类时无需设置阈值,仿真结果证明分选方法的正确性,验证了此方法的有效性和可行性。该方法能够处理多个雷达脉冲信号,是一种解决多脉冲信号分选问题的新途径。     

下期要目

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信号分割修正聚类的星座图恢复算法

通过分析载波估计频偏、信号长度对星座图恢复的影响,采用将长信号分割为短信号的方法减小频偏对星座图恢复的干扰,并通过旋转叠加修正的方法解决了由信号长度减小导致码元失去历遍性而带来的星座图恢复不完整问题,最后根据信噪比大小选取不同聚类算法进行聚类并再次修正,实现了星座图对称的幅相调制信号的星座图完整恢复。多次仿真表明,该算法对频偏估计精度的要求可以降低1~2个数量级,减小了参数估计的工作量,使因参数估计精度不高而带来的信号后续分析困难问题得到了良好解决。     

平流层飞艇合成孔径雷达成像优化策略

平流层飞艇具有驻空高度高且时间久、覆盖范围广、使用效费比高等特点,在侦察监视等领域应用前景广阔。结合平流层飞艇平台特性,分析平流层飞艇合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)与机载SAR的异同;针对平流层飞艇SAR的脉冲重复频率冗余及大振幅低频率运动误差,提出优化方案,并开展仿真分析验证。仿真结果表明所提优化运动补偿方法能够有效消除平流层飞艇运动误差影响。     

基于灰色聚类和模糊综合评判的装备——装备群健康状态评估

针对目前装备健康状态评估存在的问题，建立了一个基于灰色聚类和模糊综合评判的“装备-装备群”两级评估模型。该模型利用灰色聚类法来评估单个装备的健康状态，将得到的单个装备健康状态的聚类系数向量作为模糊综合评判的隶属度向量，利用模糊综合评判技术来评估装备群的整体健康状态。详细论述了评估模型建立的关键问题：健康状态的分级、评估指标、白化权函数以及权重的确定。最后通过实例分析表明，该模型评估结果合理，可操作性强。     

基于蚁群算法的图像边缘检测研究

将蚁群算法应用于图像分割领域,提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率,进行两处改进,第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近,可取一图像灰度梯度阈值来实现,第二将信息激素强度和启发式引导函数值均定义为像素点灰度梯度值的函数。大量实验结果证明了该算法能有效地检测出图像边缘,而且具有适应性强、效率高等特点。     

基于模糊聚类的多目标跟踪算法

提出了一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法,该算法通过一种改进的模糊聚类算法,首先得到可能的目标数和测量点迹与目标预测位置之间的隶属度,然后结合Kalman滤波将隶属度作为权值系数对预测新息向量进行加权,来实现目标状态估计的更新。仿真结果表明,传统数据融合多目标跟踪算法,一般需要假定目标数并且在多目标密集时易产生关联错误而导致跟踪发散,新算法通过模糊聚类客观有效地确定了目标数并且通过加权过程保证了对多目标密集时的高精度。