基于线特征的多时相遥感图像变化检测

多时相遥感图像中利用线特征可以感知道路等线形地物的变化。论文提出一种新的基于边缘特征描述的线特征变化检测算法,首先根据边缘的梯度信息得到变化边缘,并对变化边缘进行编组,形成变化边缘的直线支撑区域,然后通过最小二乘拟合方法从直线支撑区域中提取出变化直线。提出的线特征变化检测算法把边缘的相位和幅度信息作为变化检测的判定依据,从而避免了线的匹配与比较工作,降低了变化检测的算法复杂度,具有很强的实用性。将提出的方法用于多时相遥感图像变化检测,实验结果显示该方法的有效性。     

2(1/2)谱在直升机声信号特征提取中的应用

介绍了四阶累积量对角切片的一种定义,分析了其傅里叶变换(212谱)在提取三次相位耦合特征方面的良好性能及其估计方法;将其应用于具有三次相位耦合的直升机声信号特征提取。仿真结果表明,利用该方法能够分析信号的三次相位耦合信息,且具有计算方法简单、运算速度快及良好的抑制高斯噪声的优点。实际的数据处理结果验证了该方法的有效性。     

几何光学法用于飞机进气道 RCS 的计算

运用电磁场理论的几何光学法解决飞机进气道雷达截面(RCS)的计算。计算结果与实测值基本相符,使得复杂的飞机进气道雷达特性可以简化处理。此法既简单又严密。     

基于粒子滤波的活动轮廓模型视频跟踪(英文)

跟踪变形目标包括假定目标的全局运动和时间方程的局部变形。粒子滤波算法依靠参数化法选择,但是不能处理曲线的拓扑变化。活动轮廓模型是独立参数化,可以比较好地适应拓扑变化。基于上面两个方法的局限性,将上述两种方法相结合,运用于变形目标的跟踪。实验结果证明,该方法有很强的鲁棒性,对部分遮挡的物体有很强的适应性,证明了该方法的有效性。     

一种对间歇采样转发干扰的识别新方法

间歇采样转发干扰是一种针对相干雷达的有效干扰样式,该类干扰的抑制技术研究需求迫切,而干扰识别历来是抗干扰流程中的关键环节,针对间歇采样转发干扰的识别问题,提出了一种基于关联维数的干扰识别方法。通过对3类间歇采样转发干扰信号进行傅里叶变换,挖掘信号频谱上的差异,提取频域关联维数作为干扰识别的特征参数,并利用支持向量机进行分类识别,为后续雷达系统采取针对性抗干扰措施提供重要的决策信息。仿真结果证明该方法具有较高的识别率。     

战场目标声音识别关键技术研究

战场目标声音探测技术在现代战争中发挥着越来越重要的作用。针对战场目标声音识别的一些关键技术进行了研究。首先分析了目标声音探测技术的军事应用特点,然后对战场典型目标发出的噪声的物理特性进行了分析。最后论述了战场目标声音识别技术中的几种关键技术,重点分析了特征提取中的LPCC、MFCC技术以及分类器中的隐马尔可夫模型,为战场目标声音识别系统的开发奠定了基础。     

基于高阶谱分析的机械故障特征识别

在分析高阶累积量与高阶谱的理论基础上，利用高阶谱可以抑制加性高斯噪声的性质，研究了基于高阶谱分析的机械故障特征提取方法，提出了基于双谱估计的齿轮故障诊断的方法。通过对齿轮信号的双谱特征图谱进行分析比较，成功地对齿轮的正常稳态振动信号、正常瞬态振动信号以及磨损瞬态信号进行了识别，效果十分显著。     

采用终端滑模控制实现交会对接逼近段姿态跟踪

针对交会对接逼近段追踪器的姿态控制问题,采用反馈线性化理论推导了非线性姿态动力学方程的相变量模型.基于导出的姿控模型,引入模型误差和随机噪声,结合终端滑模控制理论,给出了能够在有限时间内完成姿态跟踪,并使状态跟踪误差收敛的控制律的设计方法.对具有扰动项的系统,仿真结果仍能满足交会任务对时间的要求,且姿态角跟踪误差趋于0,说明控制律对相变量系统的姿态跟踪控制具有较好的鲁棒性.     

环境新闻在中国的发展及其特征简析

环境问题已经成为一大社会问题，环境新闻成为媒体和公众关注的焦点。国内环境新闻作为一个新兴的报道题材，已迅速闯进主要新闻传媒的主阵地，并逐渐成为与时政新闻、经济新闻、科技新闻等并驾齐驱的报道领域，成为各家传媒和记者争相采访报道的重要内容。本文从环境新闻的概念与产生入手，分析其在中国的发展。     

GNSS应急辅助定位及精度评估方法研究

在可视卫星数少于4颗、无法进行传统导航解算的恶劣环境下,导航接收机可利用外部高程气压计提供的高程或者内部守时模块的钟差等信息进行应急辅助定位。在该应急辅助定位工作模式的误差分析中,传统导航定位误差传递模型无法适用。针对此问题,本文在研究三星结合高程、三星结合钟差、双星结合高程钟差等几种应急辅助定位原理的基础上,给出了新的应急辅助定位误差传递的分析模型,利用仿真算例验证了该模型的正确性。最后通过对定位精度的分析,说明根据卫星分布特点可以按照本文方法量化得到伪距测量与辅助信息的精度的最优数量级关系,可以用最小代价实现定位精度的提升。该结论可指导接收机外部辅助器件的选择。