红外图像序列运动小目标检测的预处理算法研究

就如何检测复杂背景下低信噪比的运动小目标展开讨论,提出了用空间高通滤波方法改善图像质量,达到抑制背景噪声,增强小目标的效果,随后用似然比检测理论进行目标的初步分离,接着采用邻域判决的方法实现运动目标的进一步分离,最后用图像流分析法进行目标的最终检测。实验结果表明,该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠的检测     

双基地雷达对隐身目标探测区域的计算

定量分析了隐身目标的双基地雷达散射截面积模型,结合双基地雷达的探测判决条件,运用空间区域划分的方法对隐身目标进行实时信息采集;建立了理想条件下双基地雷达平面上隐身目标的探测模型,计算并给出不同条件下双基地雷达探测范围与基线的仿真关系图;仿真分析的结果对优化双基地雷达的战术配置以及雷达组网应用具有一定的参考价值。     

非晶丝GMI磁传感器信号的小波分析

当非晶丝巨磁阻抗效应( Giant Magneto-Impedance,GMI)磁探头输出数据的信噪比小于0时,常规的峰值检波方法难以检出真实信号.为此,提出了一种新的微弱信号检测方法,将非晶丝GMI磁探头的输出信号经放大、滤波和采样之后直接送入数字信号处理系统,利用小波变换方法提取微弱信号的特征,并利用相关分析法确定...     

考虑CCD噪声条件下的编码曝光最优码字搜索方法

编码曝光技术将病态的运动模糊图像复原问题转化为良态问题,寻找最优码字是编码曝光技术的关键。面向实用化目的,提出了一种考虑CCD传感器噪声的编码曝光相机最优码字搜索方法。基于仿射噪声模型对图像成像过程中的噪声成分进行了系统分析,首次从理论上分析了Raskar码字选取依据并基于复原图像信噪比增益提出了光子噪声对最优码字构造影响的解析表达式。在对实际编码曝光相机进行噪声标定的基础上,提出了最优码字搜索的准则并构造出适应度函数,采用遗传算法进行优化搜索得到最优码字。仿真图像和真实图像的复原结果证实了该方法的有效性,复原图像信噪比得到有效的提高。     

垃圾评论自动过滤方法

针对互联网上存在的大量垃圾评论,提出一种基于电阻网络的垃圾评论检测方法,该方法用电阻距离来度量评论之间的上下文语义相似性,把整个评论数据表示成一个电阻网络,把垃圾评论当作该网络上的语义离群点来处理,根据网络节点对电阻网络平均电能消耗的影响,建立电离群因子来度量数据的离群程度,以此来识别垃圾评论。实验证明了该方法的有效性,在多个数据集上取得了较好的效果。     

MIMO雷达信号检测前跟踪算法及性能

针对雷达目标检测中,弱小目标雷达截面积小,目标角闪烁以及目标受噪声和杂波影响比较大,基于序列检测的检测前跟踪算法是在MIMO雷达信号一般似然比检测的基础上提出来的,它能够克服强杂波噪声对信号检测的影响,在低信号杂波比的情况下滤除杂波点,实现了对弱小目标的检测。仿真实验证明,在虚警概率相同的条件下,算法的性能优于似然比检测方法。     

多目标的有源压制干扰功率分配方法

在复杂电磁环境下,为有效干扰敌方威胁雷达,必须合理分配干扰功率。探讨了在自卫有源压制式干扰中,干信比对发现概率的影响,建立了干扰功率分配模型,提出了在面对多个目标时干扰方应遵循的功率分配原则,从而实现干扰功率的优化利用。计算表明,该方法具有较强的实用性和可行性。     

基于模糊数学的火险探测系统设计

针对火灾探测的特点和误报、漏报等问题,提出基于模糊逻辑论的数据融合算法,以提高火灾探测的准确性。运用单片机技术,设计了火灾探测系统的软硬件构成,并通过dsPIC与上位机的串行通信,实现了火情的距离监测。     

一种改进的跳频信号信道化检测方法

在通信对抗中,对目标跳频信号进行有效检测是对该信号进行后续处理及实施干扰的前提,利用信道化检测方法实现对跳频信号的盲检测。侦察方作为通信非协作接收者,无法与目标信号发送端实现时间同步,导致信道化检测方法性能不佳,针对此问题,提出一种简单高效的判决门限改进算法。仿真结果表明:采用改进算法,虚警概率显著降低,在信噪比大于-2 dB时检测概率有一定的提高。最后给出了关于进一步提高信道化检测方法性能的几点策略。     

考虑降雨影响的飞机生存力模型与仿真分析

为研究更符合实际战场环境的飞机作战生存力,以降雨这一自然环境为典型,建立了雨杂波干扰下雷达对飞机的探测概率模型以及飞机生存力模型。认为飞机的RCS是Swerling起伏目标,通过确定综合信干比和最小可检测信噪比,采用蒙特卡罗法,利用MATLAB仿真了在雨杂波干扰和杂波抑制综合作用下飞机的生存力与距离的关系,并重点讨论了雷达波长和降雨状况对飞机生存力的影响。结论认为:在S波段内,降雨使飞机的生存力有一定程度的提高,且随着降雨量的增大和敌方雷达波长的减小,飞机生存力的提高更为明显;考虑降雨状况的影响,对于飞机生存力的研究是具有一定实际意义的。