基于压缩传感的PSO-OMP重构算法的研究

由于粒子群算法具有解决寻优问题的能力,将其应用于信号处理领域,提出了一种新的基于PSO-OMP的信号重构算法。为了降低计算复杂度,把粒子群算法运用在正交匹配追踪算法的匹配过程,以此来确定最优原子。实验结果表明,所提出的新的基于PSO-OMP的信号重构算法具有计算复杂度低和重构成功概率高等特点。     

压缩感知理论与光学压缩成像系统

压缩感知理论为提升信息获取能力提供了新的思路,它表明当被探测信号具有稀疏性时,则获取信号所必需的测量数据与其稀疏度K量级相当,而远小于信号的维数N(Shannon采样定理所要求的采样数)。基于压缩感知理论的成像技术(压缩成像)则将感知、压缩和数据处理三个过程完美地结合在一起,避免了传统成像系统"先采样再压缩"方式带来的传感器和计算资源浪费。本文从稀疏性、投影测量矩阵的设计与可重构条件、压缩感知重构算法三个方面概述了压缩感知理论及进展,并以光学成像为背景,详细阐述了最近提出的几类光学压缩成像系统,最后,探讨了压缩感知及压缩成像方面目前所面临的一些挑战性问题。     

尺度自适应特征压缩跟踪

为在复杂环境中对目标进行长时间精确跟踪,提出一种尺度自适应特征压缩跟踪算法。通过结构约束性采样,获取不同尺度不同位置的扫描窗,离线计算不同尺度下的稀疏随机感知矩阵。在线跟踪时利用这些矩阵感知对应尺度的图像采样块,实现特征降维,提高运算速度。利用朴素贝叶斯分类器对降维特征判决,在线学习更新分类器参数,找出具有最高分类得分的采样块作为新的跟踪结果,实现跟踪位置及尺度的自适应更新。实验结果表明,该算法能适应目标的基本姿态变化及尺度缩放,不依赖于目标初始跟踪区域尺度选取,跟踪结果具有较强的鲁棒性。     

海上机动目标打击效果评估决策支持系统设计

针对海上机动目标打击效果评估的特点,运用遥感技术、人工智能技术和模糊评判的方法探索打击效果评估问题。提出一种基于高分辨率遥感图像的打击效果评估决策支持系统,融合人定性分析和机器定量分析的优点,核心是问题处理系统综合运用处理后的遥感信息和支持系统的模型、知识以及数据来评估打击效果,评估模型为二级综合评判模型。对尚处于理论研究阶段的海上机动目标打击效果评估问题有积极的参考意义。     

基于半实装的无人机模拟训练系统研究与设计

针对传统面向无人机地面操控手测控训练任务的模拟训练系统存在的缺点,分析了面向无人机地面操控人员测控训练任务的主要特点,提出了一种基于实装地面测控站的无人机半实物仿真训练系统结构框架,设计了典型无人机模拟训练系统的结构层次和系统运行模式,与传统面向地面操控手的无人机仿真训练系统相比,所提出的仿真系统架构具有逼真度高、易于实现和复用、开发技术成熟等优点,在提高训练效率、节省训练成本方面具有重要应用价值。     

构件式遥感信息处理系统的设计

随着遥感技术在国民经济和国防等领域的广泛应用，各种用户也逐渐对遥感数据的管理和处理提出了越来越多的要求。传统的遥感信息处理系统面临着严峻的挑战。构件软件技术作为目前发展最快的软件重用技术，是降低软件开发费用，提高软件生产效率和系统的可靠性、可维护性、可扩展性的有效方法。本文介绍了一个遥感信息处理系统，阐述了它的基于构件软件体系结构的开发思想及其特点。     

基于改进MUSIC算法的宽带频谱快速感知方法

针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无需重构原始波形,无需计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。     

折反射全景与遥感图像融合的建筑物高程自动提取方法

为了解决三维城市重建中的建筑物高程提取问题,提出一种折反射全景与遥感图像融合的建筑物高度自动提取方法.该方法分为三步,首先进行折反射全景与遥感图像的配准,然后利用配准结果提取折反射全景图像中建筑物的底部和顶部边界,最后基于边界信息,根据折反射全景成像光路跟踪模型计算建筑物的高度,整个提取过程自动完成.实验结果证明该方法...     

美国成像侦察卫星发展趋势

作为全球唯一的超级大国,美国在空间观测方面具有勿庸置疑的优势。介绍了美国现有成像侦察卫星的构成、作用和发展现状,指出了美军开始注重利用商业遥感图像的新趋势,并且详细介绍了当前美国成像卫星软件的商业开发以及美国未来天基雷达计划的发展。     

遥感影像中采用多维特征的目标定位检测

给出一种在复杂场景的遥感影像中定位人造目标的方法,通过提取多种有利于检测人造目标的特征,并将其组合成特征矢量,采用非参数的均值漂移聚类方法进行分割,从而把目标从复杂场景中分离出来,通过检测影像中的房屋建筑物,结果表明该方法具有很好的稳健性和自动性。