应变局部化理论及在岩土中的应用

应变局部化是物质内部应变积聚而生成的应变窄带,也称剪切带。固体材料特别是岩土材料的塑性变形和破坏常常与应变局部化现象相联系。应用经典连续介质力学来研究应变局部化现象遇到很多困难,如数值模拟的结果病态依赖于有限元网格等。为了克服这一困难,国内外研究者尝试着用各种不同的方法来研究应变局部化现象,包括理论、实验、数值模拟等方法。本文对应变局部化理论及其在岩土中新的应用进行了总结与回顾。     

基于峰值点形态信息的SAR图像舰船尾迹检测算法

在分析合成孔径雷达(SAR)图像中舰船尾迹线性特性的基础上,针对SAR图像线性特征产生因素的多样性,及由此引起的Radon变换域中尾迹峰值点检测的不确定性,提出了一种基于峰值点形态信息的尾迹检测算法。算法门限化图像的Radon变换系数,提取出所有可能的峰值点;对这些相应的局部峰值点的一维截面进行连续小波变换峰值点匹配,根据提取到的参数形成决策矢量在特征空间中进行决策。仿真和实际数据处理的结果表明,该方法能有效、准确地检测到SAR图像中的舰船尾迹并判决其真假类别。     

遥感图像自动配准的串行与并行策略研究

面对数据量呈指数增长的全球遥感图像,研究快速、有效、高精度的自动图像配准算法成为遥感领域迫切需要解决的问题。综述了遥感图像自动配准算法的研究现状和关键技术,且从新的角度分类总结了已有算法的特点及适用情况,并给出了综合的解决方案;同时研究并提出了三种新的并行策略,获得了较好的实验结论。由于算法采用粗粒度的数据并行方法,因此可扩展性和可移植性较好,无论在理论上还是在实践上都能为实际的遥感应用提供有益的指导和借鉴。最后提出了有待进一步研究的问题。     

战机最速角度机动攻击导引指令生成算法

针对现代空战的特点,根据战机飞行动力学,对时间最优情况下的最速角度机动攻击导引指令生成进行了研究。将最速角度指向机动导引控制问题视为受终端状态、过程以及控制约束的多约束优化问题,通过引入惩罚函数将多约束优化问题转化为无约束优化问题,然后利用共轭梯度法寻优得到导引指令,给出了最速角度指向机动导引指令生成的具体算法,最终通过仿真证明了所提算法的有效性。     

基于虹膜特征的密钥生成和IDEA算法的图像加密方案

提出了虹膜特征的密钥生成算法,该算法对加密者的虹膜进行处理,包括虹膜的定位、归一化和特征提取等过程,得到了由虹膜特征生成的密钥.在虹膜特征生成密钥的基础上,采用安全可靠的IDEA算法对机密图像进行加密,既保留了IDEA算法作为常规加密算法的优良特性,又将生物特征技术引入其中,开辟了新的加密思路,其试验结果表明加密的结果良好,达到了预期的目的.     

目标协同跟踪系统图像监控软件流程设计

为更好地对复杂战场环境下敌方目标运动状态作出精确估计并实施精确打击,提出了构建基于多传感器的目标协同跟踪系统的设计方案。设计的系统主要由可见光无人传感器平台、指挥控制中心、传输设备组成,重点阐述了指挥控制中心图像监控软件设计流程。该系统的设计为进一步研究基于微波、毫米波、红外、可见光等混合多源传感器的目标协同跟踪系统提供一定的参考价值。     

融合动量项的步长自适应盲源分离算法

为进一步缓解盲源分离算法收敛速度与稳态误差之间的矛盾,首先在自然梯度算法的基础上,通过融合动量项改善算法的收敛速度,基于分离性能指标的步长自适应减小稳态误差;然后,给出了所提算法的模型图,同时考虑分离性能和计算复杂度,选择合适的融合动量项算法,并设计了算法的近似最优参数,有效避免了算法的分段收敛;最后,合理选择步长与动量项的权重系数,有效改善了分离性能与收敛速度。仿真结果表明:该算法在一定程度上缓解了上述矛盾,并具有较低的计算复杂度。     

变化风场对气象火箭射高的影响

建立了变化风场的气动力模型 ,讨论了风梯度的气动力效应。对气象火箭在弹道风和变化风场中的飞行轨迹进行了数值仿真。计算结果表明 :该模型正确合理 ,与实际飞行结果吻合好。     

SAR图像目标分割与方位角估计

图像分割和目标方位角估计是进行SAR (SyntheticApertureRadar)图像自动目标识别的重要步骤。文章提出了一种基于MRF (MarkovRandomfield)模型的SAR图像分割算法 ,利用ICM (IterativeConditionalMode)局部优化方法 ,获得MAP (maximumaposteriori)准则下的图像分割结果 ,将图像分割为目标、阴影、背景三部分。然后确定目标离雷达最近的点 ,从而得到目标的主导边界 ,并估计出目标的方位角。用MSTAR (MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition)数据进行实验 ,估计方位角的准确性与现有算法的结果相比 ,具有明显提高     

多层局部回归神经网络在激光陀螺捷联惯导系统惯性敏感器误差补偿中的应用

惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。