可见光图像序列中运动弱小目标检测方法研究

为了使制导系统有足够的反应时间,要求在很远的距离上就能检测到目标.在这种情况下,目标在探测器输出图像平面上呈现为斑点目标,且信号强度很弱,这就给目标检测带来了较大的难度.采用了一种先膨胀后累加的处理方法,这种方法首先通过形态学膨胀来增大图像中的目标面积,使得运动目标在不同帧内产生重叠部分,然后再通过多帧累加来增强目标能量;图像序列的邻域判决法也是目标检测的一种常用方法,它利用目标运动的连续性来剔除图像中的虚警点,可以获得较好的处理效果.主要基于以上2种方法来完成目标的检测,并通过数学仿真的方法来对该方法进行验证.实验结果表明该方法能够有效地检测出信噪比不低于2.5的弱小运动目标.     

对成像雷达的间歇采样非均匀转发干扰方法

间歇采样转发干扰是针对宽带成像雷达的一种有效干扰方式。根据间歇采样转发干扰的基本原理，对宽带成像雷达，按照常规的均匀转发方式，能够在高分辨距离像结果中叠加一串位置均匀分布的虚假散射点。虚假散射点序列的均匀分布特点不利于干扰信号的伪装。针对此问题，以破坏虚假散射点序列均匀分布为目的，在常规间歇采样转发干扰方法基础上，提出间歇采样非均匀转发干扰方法，并分析其干扰效果。最后通过仿真实验验证了所提出的方法能提高对宽带成像雷达的干扰效果。     

一种慢跳DS/FH信号的检测方法研究

提出了一种慢跳DS/FH信号方法,根据DS/FH信号的特性,将信号的跳频特性与直扩特性分开进行检测.首先利用成熟的跳频检测方法,在时频域或频域上对信号进行跳频检测,当检测到跳频信号后,再在时域上采用空间互相关方法检测信号是否具有直扩特性,从而判断DS/FH信号的存在性.计算机仿真结果表明该方法具有一定的可行性.     

锥体空间目标基于进动特性识别

为了研究基于空间锥体目标进动特性的识别方法,通过对空间锥体目标的弹道建模,分析了进动锥体目标姿态角变化,引入平均视线角变化对回波RCS的影响,推导了空间锥体目标相对雷达波的姿态角计算公式,分析RCS随时间变化关系,通过回波RCS序列估计进动周期及进动角参数,以惯量比为特征,提出弹头和诱饵的识别方法,仿真试验证明了算法的有效性.     

用于电压岛式功耗管理的无运放结构高精度电流采样电路

电压岛式的功耗管理在大规模SoC芯片中的应用越来越广泛,由于负载电流是反映功耗最直接的物理量,因此对负载电流的实时、精确采样是对功耗进行精确管理和控制的基础,而低压大电流又是当前大规模芯片的基本特征.在分析了几种常用的电流采样技术的基础之上,提出了一种基于电流镜采样的高精度的电流采样方案,适合于低电源电压供电,并且不需要使用运算放大器,结构简单.基于0.18μm CMOS工艺实现了该电流采样电路,各种条件下的版图模拟结果表明,对于60～1300mA的负载,该电路的采样精度最高可达99.1%,并且自身功耗不超过4mW.利用该电流采样电路,可以对负载电流进行实时有效的高精度侦测,用以作为功耗管理的依据.     

多维AR(p)模型在预报舰船运动中的应用

在舰空导弹武器系统的实战中,能够实时预报舰船的运动状态非常必要。给出了利用多维AR(p)模型对舰船运动参数进行预报及修正的方法。     

基于多项式设计法的小推力轨迹设计

形状逼近法是小推力轨迹设计中的一种有效方法,然而现有的方法大都假定运动轨迹为某一特定的形状,而且没有考虑推力加速度的约束限制。针对小推力轨道交会问题,提出一种基于多项式的轨迹设计方法。结合极坐标系,建立基于多项式的三自由度轨迹运动模型,将轨迹设计问题转化为求解多项式的系数问题;根据运动模型推导轨迹的动力学特性,建立约束方程,并以消耗燃料最少作为性能指标,采用序列二次规划的方法对多项式的系数进行寻优计算。该方法不仅能求解多个形状设计参数不确定性问题,而且还能满足推力加速度的约束限制。仿真验证了该方法的正确性和可用性,该方法可为任务设计初步阶段的轨迹设计和燃料消耗预估提供一定的技术参考。     

基于可变模板的前视目标跟踪算法

基于图像序列分析的图像制导极大地提高了成像武器的跟踪精度。给出了一种基于可变模板技术和遗传退火算法的图像序列目标跟踪算法。根据目标的物理特征构造出可变模板,定义合适的能量函数,采用遗传退火算法进行优化搜索。实验结果表明,该算法能够精确检测并跟踪目标,具有很快的收敛性和较高的抗噪声性。     

一种图像相关性去噪算法

利用图像经非下采样Contourlet分解后相邻尺度间和相邻方向间系数的相关性,定义了方向相关因子β并用其修正相邻尺度间系数的积和设定阈值函数,取消传统相关性去噪中逐步判定边缘细节的迭代计算,即可实现根据子带含有信息量的多少对噪声和图像边缘细节进行一次判定从而将二者有效分离的目的。实验结果表明:该算法不仅克服了恢复图象中的伪Gibbs失真和边缘"毛刺"现象,更多地保留了图像的边缘细节,提高了图像的PSNR值,而且降低了运算复杂度,缩短了编解码时间。