基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别

针对高分辨距离像的特点,应用双谱与SVM研究高分辨雷达目标识别问题。提出了基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别方法。该方法选择具有最强鉴别能力的积分双谱构成局部积分双谱特征,基于局部积分双谱进行距离像特征提取,然后应用支持向量机对提取的特征进行分类识别。利用四种局部积分双谱的目标识别仿真实验结果表明,提出的方法具有良好的分类性能。     

求解布尔不可满足子式的消解悖论算法

求解布尔不可满足子式在超大规模集成电路设计与验证领域都具有非常重要的理论与应用价值,帮助EDA工具迅速定位错误与不一致。针对求解不可满足子式的非完全方法,提出了消解悖论与悖论解析树的概念,在此基础上提出一种启发式局部搜索算法。该算法根据公式的消解规则,采用局部搜索过程直接构造证明不可满足性的悖论解析树,而后递归搜索得到不可满足子式;算法中融合了布尔推理技术、动态剪枝方法及蕴含消除方法以提高搜索效率。基于随机测试集进行了实验对比,结果表明提出的算法优于同类算法。     

水下地形辅助导航技术的研究与应用进展

在简要介绍水下地形辅助导航基本概念的基础上,从地形辅助导航算法、水下数字地图技术、水下地形辅助导航试验等方面,详细介绍了水下地形辅助导航所涉及各方面的主要问题及研究进展,并对下一步研究方向及应用做出指引与展望。     

盘形圆弧砂轮曲面磨削几何模型

砂轮外形、加工轨迹、运动轴组合方式、工件摆放方式等的差异都会引起曲面磨削加工模型的变化,加工几何模型是实施曲面磨削首要解决的问题。建立盘形圆弧砂轮的几何模型,通过磨削点法向量匹配,建立工件点和砂轮点的一一映射关系,经过坐标变换可以得到相应的刀具运动轨迹,用于磨削加工。形成统一的盘形砂轮曲面磨削几何模型,并给出刀具运动轨迹的计算流程。该磨削模型适用范围广,有效解决了多种曲面磨削过程的刀具轨迹生成问题,实现了高精度的曲面磨削加工。     

基于人工势场的潜艇搭载AUV回收路径规划

紧密结合未来无人作战侦察对潜艇搭载自主水下航行器(AUV)水下自主回收的需求,对水平面内基于水声定位的AUV的自主回收对接技术进行了研究。运用了基于人工势场的导引方法规划了AUV的回坞路径,然后基于AUV的运动方程设计了滑模跟踪控制律来解决AUV在复杂的回收环境下的避障问题,并通过引入"填平势场"来引导AUV走出局部极小点。最后采用了REMUS AUV的模型参数对水下回收进行了仿真试验研究,仿真结果验证了方法的有效性。     

针对应急救援路径规划的一种改进蚁群算法

针对不返回起始点、多个待救援点的应急救援路径规划问题,提出了一种应急救援路径规划的改进蚁群算法,设计了一种新的路径构造方法,为蚁群算法求解该类问题打下了基础。为提高收敛性,改进了信息素更新规则,构造了一种与蚁群算法有效结合的局部搜索算法,提高了算法快速寻优的能力。仿真结果表明:改进蚁群算法能够快速找到一条从救援中心到多个待救援点的优化路径,且收敛速度和最短路径较同类算法更优。     

新型频率选择表面加载双极化超宽带紧耦合阵列天线

为使紧耦合阵列天线在超宽频带内实现电磁性能更佳、辐射性能更稳定的目的,提出一种新型条形频率选择表面宽角阻抗匹配层加载的双极化超宽带紧耦合阵列天线。通过高频仿真软件CST周期边界条件对阵列单元截断并进行研究分析。掌握阵元阻抗和辐射等电磁性能后,优化设计并加工出一个6×6单元的阵列天线进行实际测量。测量结果表明,该天线在2~12 GHz的频带内驻波比均小于3,驻波比带宽为10 GHz。带内辐射特性稳定,主瓣电磁能量集中,交叉极化小。工作频带内,最大增益可以达到13 dBi。该阵列天线可应用于超宽带相控阵天线领域中。     

结合局部描述和拓扑约束的直线段匹配算法

针对弱纹理目标匹配问题,提出了一种基于直线局部邻域梯度信息和全局结构信息的直线匹配算法:对均值标准差直线描述符进行改进用于初始匹配;利用直线间的全局拓扑结构滤除误匹配;利用迭代拓扑滤波寻找更多的匹配,同时引入全局角度约束提高算法效率并进一步滤除错误匹配。实验表明,在光照变化、图像旋转、图像模糊、尺度变换、视点变化等条件下,该方法都具有很强的鲁棒性,并在匹配效率和准确度上优于现有的两种比较流行的方法。     

基于直线基元角方向对几何关系直方图的目标识别方法

针对以往"角方向对几何"同类技术[6～8]提出了新的基于直线基元的几何不变特征关系,并使用该关系针对目标线集建立特征关系多维直方图,作为目标的几何不变特征,通过多维直方图匹配进行目标识别。实验证明该模式关系对于较规则的形体,其检测精度优于以往方法,可用于基于内容与结构的图像分析与目标识别系统中。     

基于人眼定位算法的驾驶员疲劳检测

研究了一种基于人眼定位的驾驶员疲劳检测方法。采用一种结合眼睛灰度及形状信息的人眼定位方法,进行眼睛准确定位,然后用处于睁开状态的眼睛模板与待测图像中的眼睛模板相匹配,对一定时间间隔内采集的图像进行人眼状态的开闭判定,由此判断驾驶员是否疲劳。实验表明,该方法可快速有效地进行驾驶员疲劳检测。