离焦振动实现被动测距的测距精度分析

介绍了一种离焦被动测距方法的原理,建立了该方法的测距模型,推导了该方法的测距精度,探讨了影响测距精度的主要因素,提出了有效提高测距精度的措施.     

基于垂直线列阵的深海被动目标定深误差

首先研究了在深海环境下,采用三阵元垂直线列阵水声探测系统进行被动目标定深的基本原理。然后分别从随机误差、阵元配置偏差和相干多途水声信道干扰的角度,对被动目标定深的误差源进行了理论分析,并推导了相关公式。通过仿真实验,总结出各误差源对被动目标定深精度影响的规律,为进一步开展被动目标定深研究、提高被动目标定深精度奠定了基础。     

基于分数阶傅立叶变换的ARM检测技术

分数阶傅立叶变换(FRFT)是傅立叶变换的广义形式,对线性调频(LFM)信号具有很好的能量积累作用.针对反辐射导弹(ARM)雷达回波信号的线性调频特性,提出了一种基于FRFT的反辐射导弹检测方法,并根据ARM信号的调频特性将FRFF局域化,缩小了峰值搜索区域,提高了检测效率.仿真实验表明该方法能够在高斯、非高斯分布杂波环境下有效地检测ARM信号.     

基于混沌振子列的微弱舰船轴频电磁场信号频率检测

针对远程探测频率未知的舰船轴频电磁场这一难题,提出了一种基于混沌振子列的微弱信号频率检测方法,通过该方法能有效地将强复杂背景噪声下的微弱轴频电磁场的频率检测出来.然后,讨论了不同阻尼比对系统性能的影响,并通过对比分析得出最优阻尼比.最后,用该方法对舰船轴频电磁场信号进行处理,结果证明了该方法的有效性.     

基于瞬时相位差分特性的数据传输系统丢点检测方法

针对数据传输系统丢点问题,依据连续正弦信号瞬时相位差分特性,探讨了一种自动检测数据传输系统丢点方法。首先在数据传输系统采集前端加入正弦信号;然后将解包好的数据通过希尔伯特变换求取数据瞬时相位,并从前向后进行相位补偿,使数据瞬时相位呈连续递增形式;最后通过相位差分法求得瞬时相位前向差分。由理论分析可知:连续正弦信号未丢点时,当前位置数据相比前一位置数据相位差为2πfc/fs(fc为正弦信号频率,fs为数据传输系统采样率);连续正弦信号丢点时,当前位置数据相比前一位置数据相位差为2πfc(n+1)/fs(n为传输数据丢失点数)。由此特性,可实现对数据传输系统是否丢点实现自动检测。理论分析和实验结果表明,探讨的数据传输系统丢点检测方法可实现对数据传输系统是否丢点实现自动检测,便于工程应用。     

舰炮目标毁伤判定与毁伤效果仿真研究

舰炮对目标毁伤的判定与毁伤效果仿真是舰载作战系统仿真训练的重要组成部分,作为连接舰炮射击与目标毁伤的中间环节,它实现了对目标毁伤状态的判定,以及目标毁伤效果的仿真反馈,从而仿真训练系统中其他仿真成员,以及各型侦察模拟设备可以发现并判定目标毁伤状态,为作战指挥人员进行作战指挥决策提供目标毁伤信息,为参训职手提供更为实战化的仿真训练环境。在简述舰载作战系统仿真训练系统的基础上,重点探讨了基于毁伤概率表和弹目交会的舰炮毁伤判定方法,并简述了目标毁伤效果仿真方法。     

航拍图像车辆检测中的圆形滤波器HOG特征快速计算

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征,针对旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算,设计一种基于圆形滤波器的梯度方向直方图特征。与传统基于积分直方图的梯度方向直方图特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算效率,在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明,该车辆检测算法快速高效。     

利用支持向量机的矢量跟踪通道故障检测算法

为了克服卫星导航矢量跟踪接收机中故障通道对其他正常通道的影响,提高矢量跟踪接收机的鲁棒性,提出一种利用支持向量机的通道故障检测算法,利用矢量跟踪接收机的导航滤波器的新息序列作为支持向量机的输入。支持向量机的输出为通道的状态,根据支持向量机的输出通道的状态来判断该通道是否纳入导航滤波器,用来跟踪滤波器状态值,这样能够有效地避免故障通道对导航结果的污染。仿真实验结果表明:该方法能准确地检测出有故障的通道,提高矢量跟踪环路的鲁棒性。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。