视频监控系统中的动目标检测新方法

在分析了现有算法在复杂背景下所存在的不足的基础上,提出了一种适用于视频监控系统的基于视频序列像素时空相关性检测的动目标检测方法.该方法首先用每一帧中像素的空间相关性检测出目标,再用序列图像中目标的时间相关性检验目标的真实性,从而最终确定是否有运动目标.试验表明,该方法能很好地检测出运动目标,并具有较强的抗干扰能力.     

考虑相位噪声影响的单阵元被动合成阵列算法

考虑到现有单阵元被动合成阵列算法对阵元的运动模型假设过于理想且对相位噪声的适应能力不足,首先,提出一种适用于阵元任意机动方式的单阵元被动合成阵列通用算法,进而通过相位噪声模型分析,给出最大相参时间及有效合成阵元数的选取方法,重建了合成阵列的流形矢量,得到了与相位噪声模型相匹配的改进算法.然后,在相位噪声影响条件下,推导了单阵元被动合成阵列波达方向的理论估计方差下限.仿真分析表明,较未考虑相位噪声影响的算法,改进算法能够有效提高相位噪声影响下的单阵元被动合成阵列测向精度.     

动基座条件下垂直发射装置状态参数检测方法

针对在海上动基座条件下舰载垂直发射装置的安装精度和发射架导轨状态参数的检测问题,在分析其技术难点的基础上,提出了利用测距仪差分原理实现对水平误差的检测;采用数字激光自准直仪解决发射筒各架体的垂直度测量。并通过对该检测方法进行的不确定度分析与计算,验证了该检测理论的正确性。     

基于改进的混合高斯模型的背景建模方法

提出了一种基于改进的混合高斯模型的背景建模方法,克服了经典混合高斯模型方法计算量大和对长时间静止物体转为运动及光照突变较为敏感的缺点。首先,在经典混合高斯模型方法的基础上,引入了一种新的高斯分布个数的自适应选择策略,提高了建模效率。其次,分析了经典混合高斯模型方法对长时间静止物体转为运动及光照突变较为敏感的原因,采用了一种不同区域更新率的自适应选择策略,能够迅速响应场景的变化,有效地解决了大面积误检问题。通过在典型的场景下与经典混合高斯模型方法进行比较,验证了本文算法的有效性。     

动态性警卫勤务卫星通信保障非技术性障碍及对策

卫星通信技术为警卫勤务的通信保障提供了可靠的技术平台,但临时现场、临时住地以及路线等动态性警卫勤务的通信保障问题一直没有得到较好地解决,动态性警卫勤务中应用卫星通信还存在着一些非技术层面的障碍。阐述了动态性警卫勤务运用卫星通信保障的必要性和可行性,分析了动态性警卫勤务卫星通信保障非技术性障碍,提出了消除动态性警卫勤务卫星通信保障非技术性障碍的对策。     

空中目标运动参数实时测量系统

为了实现对飞机等远距离空中目标运动参数的实时测量,设计了目标自动跟踪测量系统,并对该系统的硬、软件组成及关键技术进行了研究。组建验证样机,进行软件框架设计及功能模块分析,通过实测实验详细测试了系统的工作性能。静态验证实验结果表明:测距结果稳定在1mm以内,方位测量结果稳定在5″以内。动态验证实验结果表明:对运动目标的实时测距误差为2mm,实时测距频率为5Hz;方位测量误差为0.05°,姿态测量误差维持在0.2°以内,方位和姿态实时测量频率均为20Hz。因此,系统满足空中目标运动参数稳定可靠、高精度的自动实时测量需求。     

车辆运动数学模型辅助的动基座对准方法

针对车载捷联惯导(SINS)在外部传感器失效时无法实现动基座对准的问题,提出了基于车辆运动模型辅助的动基座对准方法。与传统方法不同的是,该方法利用车辆在路面上的运动特性,利用车辆运动模型测得的虚拟观测量来提供辅助信息,从而实现SINS的动基座对准,仿真结果表明:对于中等精度惯导,在外部传感器失效时,利用车辆运动模型提供的辅助信息,水平对准精度为0.37°,方位对准精度为5.86°,对准时间小于150 s,依然能够快速有效地实现动基座对准。     

差压式管道内检测机器人启动过程模拟仿真

基于CFD软件Fluent提供的计算方法,利用动网格技术和UDF(用户自定义函数),对差压式管道内检测机器人启动过程进行了动态模拟.该方法克服了以往静态研究的不足,更直观地反映了不同因素影响下机器人的启动情况.仿真结果表明:管内流体速度、机器人质量、管壁摩擦力、不同流体对机器人的启动过程都有明显影响.可为下一步研究机器...     

基于构建武警部队应急军械移动库房的考虑

武警部队支队（团）级在遂行多样化任务过程中,军械装备的途中运输、驻地储存和野外管理都存在着不同程度的安全隐患。为解决这一问题,通过调研、听取部队反映和充分论证,提出亟待研制武警部队支队（团）级应急军械移动库房的设想,并借鉴厢式汽车和军用方舱的结构和技术,进而确立设计理念,分析设计思路,研究攻关重点,设置安全模块,形成全新的移动库房,以保障部队应急需要。     

基于高阶累积量的滑动加窗参数型多径时延估计

针对传统方法不适合估计多径时延和难以抑制相关高斯噪声,构造了基于高级累积量的滑动加窗参数估计模型。该模型利用高阶累积量抑制高斯噪声,应用滑动窗充分利用采集数据。通过理论分析和仿真实验表明,该方法能够准确地估计时延,有效地抑制干扰和相关噪声的影响,且在性能估计方面,优于传统基于相关的方法。