基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

跟踪目标的动态模型问题的评述

本文提出跟踪飞机一类机动目标的动态模型,对这些模型的特点和应用范围作出评述。     

中口径舰炮射击方法分析

中口径舰炮对海上目标的射击方法是射击指挥自动化研究中的一个重要课题。本文研究的中心问题是:海上目标机动时,在效力射中,中口径舰炮射击指挥自动化系统采用何种射击方式,才能确保目标毁伤,获得最好的射击效果。定量分析结果表明:海上驱逐舰类目标进行反炮火曲折运动时,在有指挥仪中口径舰炮效力射中,应对弹着方向偏差进行修正,然后采用同距射。     

一种基于中值滤波和边缘检测中模板匹配的图象滤波增强算法

本文针对数字图象处理中滤波可使圈象边缘模糊的现象,设计了一种组合式滤波增强算法。该算法在边缘地区沿着边缘方向进行滤波增强,在其它地区则进行滤波平滑操作,消除噪声。     

阻尼的非线性最小二乘滤波算法

为提高在弱可观测条件下滤波器的稳定性,本文把非线性优化方法应用于递推滤波,形成了阻尼的最小二乘迭代滤波算法。同时还得出了该方法的信息平方根滤波形式。     

坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

潜艇多媒体侦察系统的研究

提出了潜艇多媒体侦察系统的工作原理和设计方案,建立了一个基于QDD—10对空导航潜望镜、CCD彩色摄像机和多媒体计算机之上的侦察系统,分析了海上目标图象的退化,并提出了一套相应的图象处理算法。     

海平面的眼睛

本文论述了当今世界上正在研制生产的海军红外搜索与跟踪系统的发展情况以及它在防御反舰导弹上的重要作用。