方差分量的Bayes二次无偏估计及可容许估计的非负性

对于有P 个方差分量的线性模型,本文导出了方差分量线性函数的Bayes 不变二次无偏估计的显示表达式,证明了Bayes 不变二次无偏估计类形成了可容许的不变二次无偏估计的完全类。在可容许的不变二次无偏估计类中,讨论了非负参数函数的非负估计问题,给出了可容许的非负定估计存在的充要条件。     

基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

多特征的UAV快速目标识别算法仿真

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。     

饱和系统的线性最优容错不变集

针对饱和系统的容错控制问题,提出了一种D稳定约束下系统吸引域的估计方法。分别以不变集和参考集的容量为优化目标,给出了两个优化容错不变集的充分条件。为解决不变集优化中出现的双线性矩阵不等式(BMI)问题,通过构造包含线性矩阵不等式(LMI)的目标函数,将它转化为非线性规划的形式进行求解。通过一个仿真实例对该方法进行验证。     

仿射不变轮廓矩及其稳定性分析

针对区域矩需要计算全图像素的统计分布、计算量大的问题,构造了基于目标形状的仿射不变轮廓矩。首先采用PDE方法推导得到了6个仿射不变矩的数学模型,然后将积分区间变为目标区域的边界,计算得到基于目标形状的仿射不变轮廓矩,最后通过三类舰船不同姿态下的图像进行了实验验证并对其稳定性进行了分析。研究结果表明:仿射不变轮廓矩具有较好的稳健性及区分度,可将其作为不变特征用于舰船目标识别。     

侵入和不变流型的坦克炮控伺服系统研究

针对坦克炮控系统未知齿隙及摩擦,设计了基于性能的新型控制器.提出了基于侵入和不变流型(I&I)的未知参数估计率的构造方法,使调节函数的选取及I&I估计率的设计变得直接简便.由于未知齿隙及摩擦被充分的描述成有界扰动与非线性动态项的组合,从而避免了将其简单的考虑成“总扰动”所造成的被控系统性能的损失.该控制器可有效抑制负载扰动及参数变化所带来的影响.同时通过快速准确的估计系统参数实现了对指令信号快速精确的跟踪.     

辛算法应用于Duffing方程的保结构性

讨论了不受外力的Duffing方程在辛算法和非辛算法作用下，相轨线被保持和破坏的性质。证明了当时间步长充分小时，辛算法可以保持原系统的大部分不变闭曲线，而非辛算法却做不到这一点。     

不变矩理论及其在目标识别中的应用

几何形状的识别在计算机视觉中具有十分重要的意义,一般几何形状可以分为区域和边界两种。不变矩特征在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变。介绍了利用图像的不变矩向量进行目标形状识别的方法,并比较了Hu提出的基于区域的不变矩和Chen提出的基于边界的不变矩的性能和计算速度。     

测向交叉定位系统多目标数据关联研究

多目标测量数据关联问题是分布式被动交叉测向定位系统必须解决的问题,首先提出了基于残差的数据关联方法,但多目标时该方法运算量很大。针对这一缺点,提出了基于不变量的目标数据关联新方法,通过数字仿真对比了这两种方法的数据正确关联概率。仿真结果表明:基于不变量的方法正确关联概率与基于残差的数据关联方法相当,但计算量远小于后者。     

一种基于SIFT特征的抗几何攻击水印算法研究

尺度不变特征变换描述子已经应用于数字图像水印的构造,但图像存在相似区域时易造成误匹配问题,基于此提出一种改进的RIT—SIFT数字图像水印算法．水印嵌入时先对图像进行分块,然后将水印分别嵌入子块的非下采样Contourlet变换低频子带中,既简化了水印嵌人又增加了嵌入容量．图像匹配时利用SIFT算法在原始图像中寻找局部特征点,将旋转不变纹理特征信息融合到传统SIFT特征向量中,更加全面地描述图像信息,提高了匹配精度．实验结果表明,提出的算法是有效的,对全局和局部几何攻击、组合攻击以及常规攻击均具有很好的鲁棒性．