基于背景建模和前景建模的红外运动检测

为抑制了红外图像信噪比低、非静止背景等引起的虚警产生,将基于背景建模和前景建模运动检测(BM-FM)算法引入红外面目标检测中;为抑制因目标与背景对比度低引起的部分目标区域漏检,提出了基于空间邻域信息的前景建模方法(SNFM),利用前一帧图像在像素点邻域内的前景目标点为样本,用核密度估计进行前景建模.试验表明了基于该前景建模方法的BM-FM算法的有效性.     

CODE新光压模型对北斗混合导航星座精密轨道确定的影响分析

基于国防科技大学自主研制的卫星定轨软件工具包NUDTTK，分析了CODE新光压模型EECOM对北斗二代混合导航星座精密轨道确定的影响。研究表明：对GEO卫星而言，EECOM模型能够明显改善定轨精度，相比于传统的ECOM-9和ECOM-5模型，卫星激光测距检核精度分别提高17.4%和35.1%。对IGSO和MEO卫星而言，采用ECOM-5模型的定轨精度要优于EECOM和ECOM-9模型，新光压模型EECOM并不能有效改善IGSO和MEO卫星的定轨精度。与IGS数据分析中心WHU、GFZ和CODE的轨道产品互比对结果（3D RMS）显示：目前，国防科技大学北斗精密轨道产品中，GEO卫星的定轨精度为1~4 m，IGSO卫星的定轨精度为25~30 cm，MEO卫星的定轨精度为10~20 cm。     

雷达间歇辐射对抗反辐射导弹作战效能分析

研究雷达间歇辐射对抗反辐射导弹(ARM)的作战效能,提出了以平均侦察时间和命中概率作为效能指标的方法.给出了平均侦察时间和命中概率的计算方法,并结合具体实例,进行了计算和仿真研究.研究结果表明雷达采用间歇辐射状态对抗ARM的方法是有效的.     

一种新的红外图像目标检测方法

提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标检测算法,算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性,将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用形态学的背景估计和形态滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。仿真实验表明,该算法可较强地抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰,可检测出信杂比(SCR)为2的目标,适用于舰载红外警戒系统。     

坐标变换的虚时频率与辐射温度

对文献[1]提出的零温到有限温度时空的普遍坐标变换作了推广讨论.用共形异常和Green函数的方法计算了温度时空的能量密度和基态能,证明坐标变换的虚时频率就是温度时空的Hawking辐射温度.并运用热力学第零定律等价于钟速同步的传递性的论断讨论了上述结论.     

天线宽频辐射功率的FDTD数值计算

为了实现混响室的仿真电场值与实测值的直接对比,需要计算发射天线的宽频辐射功率．基于坡印廷矢量的面积分,利用时域有限差分算法和快速傅里叶变换,得到了天线宽频辐射功率的快速计算方法．应用该方法对半波偶极子天线和短偶极子天线进行数值仿真,通过仿真值与理论值的比较,验证了该方法的正确性．该方法适用于任何能够用FDTD进行合理建模的电磁设备的辐射功率计算,且一次计算即可得到宽频辐射功率,不仅为混响室仿真结果的归一化打下基础,而且也是分析其他电磁设备宽频辐射特性的可行方法．     

基于Matlab的重庆地区太阳辐射仿真

针对年日照时数或累年日太阳辐射月均值误差较大,而逐时太阳辐射观测值虽然准确度较高,却数据量巨大,不便于研究使用和工程运用这一问题,结合太阳辐射数学模型和重庆市气象统计数据,采用先分别计算散射辐射和直射辐射,然后进行叠加的方式,利用Matlab软件建立了重庆地区太阳辐射仿真模型。仿真计算结果表明,该模型准确度较好,为进一步研究打下了良好基础。     

IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标

雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法.     

便携式红外目标模拟器的设计

针对红外型空空导弹环境试验及外场试验的要求,研制了专门的便携式目标模拟器用于配合检测导弹的截获、跟踪等总体性能。该目标模拟器设计为头罩式结构,采用微型黑体作为红外光学系统光源,具有连续、稳定、可调的辐射特性;光学系统通过由PLC控制的步进电机带动,可以实现红外目标的往返、达位运动,用来作为导弹总体性能测试时的目标源使用。详细介绍了该目标模拟器的结构、功能、特点及其系统设计方案,经实际使用,效果良好。     

压缩感知理论在红外成像中的应用

分析了红外图像的数据特性,并对红外数据进行稀疏化处理,提出了基于压缩感知理论的红外图像成像方法。在红外图像测量平面使用随机观测矩阵进行观测,以少量的数据采样信息获得重建红外图像的足够信息。由实验和仿真计算可知,压缩感知理论应用于红外成像技术,降低了数据采样量,提高了采样速度,并能以较小的误差实现红外图像的重构。