红外成像系统对目标的探测能力分析

通过对红外热成像系统实验室综合性能参数MRTD(最小可分辨温差 )在实用条件下的修正 ,提出了实际计算目标探测概率的具体方法和步骤 ,此方法可用来定量评价目标的可探测性和目标隐身技术措施及设计方案的效能。     

红外成像型空空导弹目标自动识别技术

针对红外导弹和红外诱饵弹的对抗,构建了红外导引头图像探测器的透视投影几何模型.基于模型证明了飞机和目标在不同距离和相对飞行速度下,成像序列中相邻两帧图像间飞机目标的相似性,并且提出了适合导弹的目标快速识别算法,该算法是基于当前帧图像与前一帧图像的目标特征匹配的.最后以实测的飞机及诱饵红外图像数据对文中提出的算法进行了仿真,仿真结果表明了算法对目标识别是可行和有效的,并且能够满足较高实时性的要求.     

红外热像水面寻迹探测的理论分析

针对目前探潜方面存在的问题 ,给出了密度分层环境下潜艇排出热尾流的浮升规律模型 ,预估了水面热轨迹的大体形状 ,并对热成像探潜系统的关键技术指标进行了理论分析 .     

稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像

传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该方法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

粒子滤波匹配追踪重构算法

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

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。     

激光PIV流场显示与测量系统

利用课题组自行设计研制的一套粒子图像测速(PIV)系统对高速水洞中流场进行了测试研究.测试系统中,光源使用Nd:YAG调Q双激光器,其波长532 nm,脉冲时间8 ns,脉冲能量100 mJ;示踪粒子则采用直径200 μm的镀银聚苯乙烯微球.无模型空流场测试结果表明,该系统对无模型空流场的测试误差小于1.3％;而通过圆球模型绕流流场测试结果与其理论值的对比发现,大部分测试流场区域的测试误差小于2％.     

基于约束满足的多目标对地观测卫星成像调度

EOS(对地观测卫星)成像调度需要根据用户提出的成像任务需求确定卫星成像序列,是一个复杂的组合优化问题。考虑到成像侧视约束条件,建立EOS成像调度的多目标有向无环约束图模型。在此模型的基础上提出了基于SPEA2(strength pareto evolutionary algorithm 2)的多目标成像调度算法,采用约束控制技术设计遗传算子处理成像约束。经过三个实际的多目标成像调度问题测试,表明该算法可以有效地解决EOS成像调度问题。     

去调频FM-CW SAR距离维成像研究

调频连续波(FM-CW)合成孔径雷达因其体积小、重量轻、成本低及分辨率高等特点越来越受到关注。详细分析了去调频FM-CW SAR距离维成像过程,得到了FM-CW SAR残留视频相位在距离维傅立叶变换过程中被消除的有用结论;分析了影响距离维分辨率的因素,提出了改善FM-CW SAR距离分辨率,同时降低距离维采样率的方法。理论分析表明,去调频连续波SAR同样存在斜置现象,因此,还详细分析了FM-CW SAR斜置的产生以及去斜的方法,提出了包含去斜的距离维成像算法,为方位向更好的聚焦提供了条件。     

航天侦察任务的关联度分析与去冗余方法

针对航天侦察需求响应中可能存在的任务重复产生问题,综合考虑任务的需求来源、质量要求、时间偏好及空间范围,提出一种基于任务关联度的任务冗余分析方法。对航天侦察的相关要素进行分析度量,给出了基于4类要素的任务关联度计算方法,提出了通过任务之间的关联度来降低可替代任务产生概率的具体算法,考虑了准确优先、公平优先以及混合等不同情况下的冗余度计算方法,给出一个应用示例,说明所述分析方法的有效性。研究结果表明,该方法具有良好的通用性,可为航天侦察任务的预处理提供有效支持。