基于稀疏贝叶斯学习的扩展目标雷达关联成像*

雷达关联成像不依赖于雷达与目标的相对运动,是一种高分辨凝视成像方式。传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该算法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该算法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

武器装备结构关联效应考察

武器装备结构关联不是一般平面比例关系,而是武器装备之间立体型的“费一效”关系的总和。这种立体关系是由结构关联水平、结构关联规模和结构关联质量三个向量共同决定的。文章通过研究武器装备之间的这种“费—效”关系及其方式,揭示了武器装备结构关联的自组织能力对军队战斗力提高的促进作用。     

复杂环境下数据关联算法的研究现状及发展趋势

系统地介绍了机动目标跟踪中数据关联算法的发展现状、发展方向及其与模糊理论和神经网络相结合的发展趋势,通过分析当前的数据关联算法本身存在的一些问题,指出了一些改进方法的可行性,进一步介绍了数据关联算法与模糊理论、神经网络以及遗传算法相结合进行目标跟踪的发展情况,并对以后数据关联算法研究方向进行了初步探讨.     

一种新的多传感器航迹关联算法

提出一种基于多传感器航迹的关联算法.首先根据雷达和目标球极投影后的几何位置关系,利用三角形的几何性质分别建立两个航迹关联函数,并利用加权思想进一步建立相似度函数;在此基础上,利用一阶泰勒展式对航迹关联函数理论分析获得航迹粗关联门限;然后依次通过粗关联和精关联实现航迹关联.仿真结果表明了该算法的时效性和稳定性.     

将关联规则挖掘算法应用于警校学员队信息管理

从介绍关联规则的基本概念、基本思想入手,根据警校学员队信息管理现状和存在的不足,提出将关联规则应用于学员队信息管理建设的设想。     

多源异构战场信息关联挖掘技术研究

针对复杂战场环境对信息关联的需求,对多源异构战场信息关联挖掘技术展开研究,提出了面向时空、实体、任务、语义四种关联信息挖掘方法,实现战场信息在多个维度上的关联,使其更好的满足复杂化、多样化的战场信息感知需要。     

基于编队结构特征的海面舰船目标关联方法

为综合利用星载光学成像、星载电子侦察数据对海面舰船编队进行监测,提出了一种基于舰船编队结构特征的二次匹配目标关联算法,通过构造加权二分图进行最优匹配求解。仿真结果表明,该方法在目标定位精度差别较大、目标存在漏检测等情况下相比传统关联算法的匹配正确率有较大提高,证明了算法的有效性。     

改进的被动多传感器数据关联算法

针对被动传感器数据关联的问题,提出了一种基于改进量子粒子群算法的被动传感器数据关联方法。算法采用分层关联的思想,首先通过构造角度检验统计量进行方位粗关联,然后将余下的候选关联组合转化为三维分配问题,继而提出了一种改进的量子粒子群算法求解此问题。仿真实验表明,该算法能够快速消减候选关联集合的数目,快速、准确地排除虚假定位点。     

基于加权动态规划和航迹关联的小目标检测技术

低信噪比下运动小目标的检测一直是成像目标检测中的一个热点问题。提出了一种新的小目标检测算法,采用方向加权的动态规划算法和二值航迹关联,克服了低信噪比下目标机动和传感器的不稳定对小目标检测的影响,实现了对深空背景下运动方式任意、速度最大达1像素/帧的弱小运动目标的有效检测。     

逼近理想灰关联投影多目标决策的点迹-航迹关联算法

点迹-航迹数据关联是多目标跟踪的重要组成部分。将多目标决策思想和灰关联分析方法引入点迹-航迹关联的研究,提出了一种基于逼近理想灰关联投影多目标决策的点迹-航迹数据关联算法。仿真实验表明,该算法在密集多目标情况下有一定的实际应用价值。     

基于时间序无圈有向图的多准则优化成像调度

合理有效地利用遥感卫星资源获取更多高质量影像数据是卫星成像调度的重要工作。提出了一种新的成像调度解决方案。应用图论相关理论,建立卫星成像时间序无圈有向图模型,利用多项准则作为衡量标准对不同成像路径进行评价,提出时间序多准则最短路径算法求取优化成像路径。理论分析和实验表明,该解决方案可以在较短时间内获得多条pareto优化成像路径,具有良好的调度性能。     

一种适用于 UWB-SAR 的实时成像算法

UWB-SAR系统较之常规SAR系统,成像所需计算量更为庞大,实时处理的实现更难.通过将子孔径思想应用于BP算法,给出了一种实用的实时成像算法(LocalBP算法),该算法同BP算法相比,成N×N点的图像,运算量可减少,同时该算法具有良好的并行及流水实现结构.     

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。     

利用星载相机成像信息进行卫星姿态确定的方法(英文)

随着卫星定姿精度要求的日益提高,仅用常规卫星敏感器已经不能满足高精度定姿要求,针对该问题,提出一种利用星载相机的单点成像信息进行卫星姿态确定的算法,根据相机成像原理推导出卫星姿态角与像点位置的关系,结合数字相机的特殊成像方式,建立了用误差四元数描述的线性相机测量残差模型,并给出联合常规姿态敏感器进行联合姿态确定的方案.仿真结果证明星载相机的信息的引入使得稳态姿态估计精度由0.002 6°提高到0.000 69°,并且加快了滤波收敛速度.     

全景成像探测技术性能分析与应用

介绍了几种典型的全景成像器的成像原理和成像特点,对全景成像器的主要性能参数进行了研究,对比分析了传统的成像探测设备和超大视场的全景成像探测设备的特点,分析了全景成像技术在军用和民用领域的应用前景。     

单频信号二维合成孔径成像算法

传统合成孔径雷达采用大带宽信号实现距离向分辨,采用一维合成孔径实现方位分辨,得到二维图像。在某些近场成像场合,成像分辨率要求很高,依靠信号带宽很难达到要求。提出了一种二维合成孔径成像系统,利用二维合成孔径实现二维分辨,分辨率取决于合成孔径长度,不受信号带宽的约束,可以实现超高分辨率。信号采用简单的单频信号,可使系统大大简化。详细推导了单频信号的二维合成孔径成像算法。仿真结果表明,单频信号二维合成孔径是一种有效的高分辨率成像技术。     

水下激光成像系统在反蛙人侦察中的应用

水下激光成像系统作为一种主要的水下光电侦察装备,具有抗干扰能力强、探测距离远、成像质量高等诸多优点,可用于探测水下多种类型的目标。针对水下激光成像系统的反蛙人侦察应用问题展开研究,介绍了水下激光成像系统反蛙人侦察的技术、特点和现状,重点研究了水下激光成像系统几种典型的反蛙人侦察使用方法,并对今后水下激光成像系统反蛙人侦察的发展趋势进行了分析。     

控制力矩陀螺的动态扫描成像卫星姿态控制

针对卫星动态扫描成像任务中的姿态控制问题,建立卫星姿态动力学模型,分析动态扫描成像任务对姿态控制的特殊需求。结合动态扫描成像任务需求提出一种典型的姿态机动方案,对姿态机动过程所需控制力矩进行估计。基于期望力矩和星体实时姿态设计一种俯仰机动控制律,并提出五棱锥构型陀螺群的操纵方案。针对某动态扫描成像任务卫星,对提出的控制律进行数值仿真。仿真结果证明所提方案可以满足卫星动态扫描成像的姿态控制要求。     

基于多DSP系统实现的非聚焦合成孔径实时成像处理

合成孔径成像是提高图像方位向分辨率的有效方法,但算法运算量大,在机载条件下往往实时性得不到保证。采用非聚焦成像算法可以在分辨率与运算量之间作一个折衷,可以在分辨率要求不是很高而需要实时性很强的情况下,输出方位向得到较大改善的实时图像。在简要介绍非聚焦合成孔径成像原理和TMS320C6203芯片特点的基础上,着重讨论了非聚焦合成孔径成像算法基于多DSP系统的实时实现,分析了系统性能并给出了实验结果。     

毫米波合成孔径雷达成像技术

毫米波合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)成像技术是雷达技术、现代电子技术和数字信号处理技术的有机结合,使系统雷达的功能发生了质的飞跃.随着SAR成像处理技术的发展,其成像质量不断提高,成为当今高科技条件下一种不可取代的探测、侦察手段,在军事、经济和科学研究等方面都有重大价值和广泛应用前景.主要介绍了毫米波成像雷达与微波雷达相比具有的技术特点,较详细地讨论了毫米波合成孔径雷达的成像原理技术.