基于机动识别的多级组合滤波器设计

针对机动目标滤波问题,利用基础的琢-茁滤波算法,建立了基于机动识别的多级组合琢-茁滤波算法.从工程可实现角度出发,重点阐述了组合滤波器的机动识别算法、野值剔除算法、机动识别与野值剔除启动算法,以及多级滤波器的切换规则.仿真结果验证了组合滤波算法的有效性.     

基于卷积神经网络的无人机侦察图像去雨算法

提出了一种改进的无人机侦察图像去雨算法,该算法采用双边滤波和引导滤波相结合的方法提取有雨侦察图像的高频子图。根据无人机侦察图像中一般存在天空、地面等纹理相对平滑区域的特点,提取侦察图像中的纯雨区域。最后,将提取的纯雨区域作为训练样本,输入卷积神经网络中进行训练,提取图像特征信息,得到卷积神经网络的最优参数,完成神经网络训练,得到去雨侦察图像。通过仿真实验表明,该算法能够有效去除雨线对无人机侦察图像的干扰,提升侦察图像质量,具有一定的军事应用价值。     

基于单目标双站测距的改进型三角定位法

针对不同传感器的测量值时间不匹配、定位精度低等问题,提出一种改进型三角定位法。引入α-β-γ滤波器,一方面对测量值滤波能够减小输入值误差;另一方面利用滤波得到的角速度和角加速度进行外推,将测量值进行时间配准,旨在提高定位精度。同时,分析了影响定位精度的几个因素,并进行了仿真验证。结果表明改进型三角定位法极大地提高了精度,并在传感器的布阵上给出依据,这对作战指挥决策具有重要的意义。     

一种轻量级软件自动化测试框架

针对自动化测试脚本和测试数据文件数据量多的问题,利用测试工具QTP、数据与关键字驱动的测试机制,设计了基于三层驱动机制的自动化测试框架、管理测试用例文件的测试集(TestSet),以及存储测试用例的testcase数据对象和存储测试数据的testdata数据对象;利用对测试粒度的控制和测试数据池技术应用,设计了可重构和优化的测试脚本。达到了测试设计和脚本开发解耦,测试用例和数据的展现更加人性化,测试脚本及业务层面的测试数据的优化、可重用,使脚本文件和测试数据文件的数量达到最少,减少占用空间。