基于DSP的复杂背景下瞄准分划探测与识别

为解决嵌入式模拟射击训练系统中瞄准分划自动探测与识别的问题,以ADSP-BF533数字视频处理系统为平台,利用瞄准分划的灰度和形状特征,综合运用边缘检测、数学形态学和模板匹配等算子,提出了一种复杂背景下瞄准分划探测与识别算法,成功实现了对瞄准分划的自动探测和识别。     

火炮瞄准点分划计算方法

炮阵地赋予火炮基准射向的精度,在方向上直接影响射弹首群覆盖目标的实现。基于炮兵基本计算原理,提出了周视瞄准镜分划盘不动,指标动的概念,并提出火炮通用瞄准点分划计算公式,实验数据充分验证了此计算公式的正确性。利用此公式计算出的瞄准点分划来赋予火炮基准射向,可以排除使用方向盘时所带来的误差。利用此公式计算出的瞄准点分划可以直接给牵引火炮赋予基准射向,也可以检验自行火炮陀螺仪定向的精度。     

基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法。首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别。实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率。     

热图像与瞄准镜分划图像实时叠加处理系统研究

热像仪是夜战中用于观察和瞄准的重要装备,但目前装备的某些坦克和装甲车辆上的热像瞄准镜,本身并不具有瞄准分划,因而也就很难获取目标更多的信息,限制了对目标进行有效的瞄准射击:为了使其热像瞄准镜同样具有坦克微光瞄准镜所具有的功能,作者利用高速数字信号处理器ADsP21535开发评估板,研究设计了热图像和瞄准镜分划图像实时叠加处理系统,从而较好的解决上述问题.     

坦克射击模拟器瞄准镜分划的过渡过程模型

坦克射击模拟器炮长瞄准镜视景中,稳像工况下瞄准镜分划的过渡过程要与实装炮长瞄准镜中保持一致。该过渡过程实质就是火炮跟踪瞄准线的过渡过程。在分析炮控系统控制模型基础上,得到了二阶控制系统差分方程模型,即为射击模拟器炮长瞄准镜分划的过渡过程模型。     

矩不变量在目标形状识别中的应用研究

本文提出了图像分割的一种新的算法，简单实用。实验表明，它优于经典的最大方差准则门限法和最大熵分割法。本文利用中心矩构成仿射不变量，作为目标的特征。本文提出了利用上述各特征的一种数据融合算法。实验表明，利用该算法进行识别时正确率高，且所用时间短，效果好。本文所提供的方法在对１８类目标１３８幅图像进行识别时总识别正确率高于８５％。     

基于D-S证据理论的多特征数据融合算法

Dempster-Shafer证据理论是不确定推理的一种重要方法,提供了一定程度的不确定性,可以指定给相互重叠或互不相容的命题,然后通过Dempster组合规则将不确定性信息在新证据中进行重新分布,该理论在许多方面都得到了广泛的应用.将来自图像传感器的多种图像特征,通过D-S证据理论将这些特征信息进行融合,并应用于目标的识别.实验结果表明D-S证据理论用于多特征数据融合的目标识别算法是有效的,基于该理论的多特征数据融合具有广阔的应用前景.     

TBM模型的目标综合识别算法

利用电子支援措施(ESM)和光学成像传感器等不同类型传感器进行目标综合识别,是现代综合电子战中的一个重要研究课题。TBM是D-S证据理论的一个扩展模型,它研究了D-S证据理论的动态部分,从数据融合的角度来看,它是一种层次化的递进模型,尤其适用于需要逐层进行数据、特征或决策级融合的融合系统。提出了一种基于TBM模型的异类传感器目标综合识别算法,充分利用了电子侦察和光学成像侦察提供的独立、互补的信息,获得了对目标的有效识别。仿真结果证明了这种算法的有效性。     

航空瞄准新算法AFA的剖析与改进

AFA(Asynchronous Fire Aiming,非同步射击瞄准)算法是一种新的航空瞄准算法,消除了经典航空前置跟踪瞄准算法LCOS(Lead Computing Optical Sight,前置计算光学瞄准)存在瞄准稳环的弊端。分析了LCOS存在瞄准稳环弊端的根本原因,并在此基础上深入剖析了AFA算法消除瞄准稳环的原理与核心技术。同时,指出AFA算法存在的"瞄准环构成超限"缺陷,并针对此缺陷提出了改进方案,进一步完善了AFA算法。     

基于矩阵分析的D-S证据理论的多传感器雷达体制识别

采用不确定推理的矩阵分析方法,建立了用于雷达体制识别的多传感器数据融合的数学模型,提出了一种基于矩阵分析的多传感器信息融合的新算法,结合多传感器多测量周期的雷达体制识别给出了具体的实例.识别结果说明了该算法的有效性.     

含有多普勒频率的毫米波/红外融合滤波算法

由于毫米波雷达(MMV)和红外(IR)两种传感器在跟踪目标方面具有各自的优势,故使用两种传感器进行数据融合可以得到较单一传感器更高精度的目标数据,从而提高滤波精度。针对上述两种传感器的特点,对采样数据进行时空对准,结合UT变换思想,并在此基础上提出一种含有多普勒频率的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。新算法较单一MMV或者IR传感器滤波算法精度有了明显提高,并且较MMV/IR融合的传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的精度也有提高。仿真结果证明了新算法的有效性和合理性。     

武器跟踪随动系统视景仿真(英文)

武器跟踪随动仿真系统是一个能够对武器跟瞄进行演示验证的虚拟现实系统,对虚拟军事训练的研究和探索,有着极其重要的意义。提出了一种简易的跟踪随动算法,可以对武器跟瞄运动目标进行有效的模拟;并建立VegaPrime与OpenGL混合编程机制解决了在场景中的画图问题,实现了对瞄准镜十字刻线的绘制;通过实验,实现了在计算机系统中一定范围的全天候自然实景的模拟。开发和应用结果表明,该方法具有可行性,仿真产生的图像与实际成像较为接近,并能大幅度减少训练成本。上述研究对于武器瞄准训练以及目标识别等具有一定的工程意义。     

基于LDA算法的一维距离像特征提取

在线性分辨分析(LDA)基础上,通过遗传算法寻找Fisher准则下最优的线性映射中心和相应的最优映射,使不同模式在特征空间内具有最大的可分离性,并将该算法用于雷达目标一维距离像特征提取与识别中。实验表明,和原算法相比,新算法在特征提取性能和目标正确识别率上有较大提高,说明了算法的有效性。     

判决特征选择的快速人脸识别算法

为了在确保识别精度的条件下提高人脸识别的速度,提出了判决特征选择算法(SVM-DFS).针对多类分类问题,判决特征选择算法根据统计学习理论使用支持向量机来实现特征选择,根据全概率定理把特征选择和多类分类集成到一个统一框架.在UMIST和FERET人脸数据库上的实验表明:SVM-DFS算法可以用来挑选对分类最有用的特征,这些挑选出来的特征具有明显的物理意义.使用判决特征选择方法不但可以加快分类器的响应速度,而且不降低分类器的泛化能力.     

基于EMD和二叉树支持向量机的调制识别算法

针对数字调制模式识别问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和二叉树支持向量机的识别算法。该算法通过对数字信号进行经验模式分解,利用分解得到的本征模式函数构造分类特征,再运用二叉树支持向量机作为分类器实现了6种信号的分类。仿真结果表明,该算法具有很好的识别性能。     

基于图元识别的OCR文本图像倾斜矫正快速算法

提出了一种基于文本图元识别以跟踪字符中心线的高精度矫正OCR图像倾斜的快速算法,该算法思想虽然简单,却具有高效和高精度的特点,同时还具有高可靠性和良好的抗噪特征.实验表明,该方法完全满足实时应用的需要.     

一种基于几何特征的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别中基础性环节,其精度和速度决定了虹膜识别系统的性能。为提高虹膜定位的速度,提出一种基于圆几何特征的虹膜内边缘定位算法,利用内外边缘中心的耦合特性缩小微积分方法搜索外边缘的范围。实验结果表明,与经典虹膜定位算法相比,提出的算法快速、精确、鲁棒。     

Luenberger观测器与LADRC在稳瞄系统中的应用

针对稳瞄系统的性能有一定改进空间,而对象机械特性又改善受限的问题,试图从电气控制角度寻求更好的解决方法。为此,以某上反稳瞄系统为平台,对Luenberger观测器和LADRC(线性自抗扰控制器)两种能提高系统性能的先进控制算法进行了半实物仿真研究。首先,介绍了Luenberger观测器和LADRC的基本原理。其次,对某上反稳瞄系统的对象特性进行了分析,设计了基于两种控制模型的控制器参数。然后,运用MATLAB/Simulink工具和d SPACE半实物仿真系统,对某上反稳瞄系统进行了两种控制算法的对比研究。Luenberger观测器的控制性能相对较好,受噪声的影响,离工程实现还有一段距离。如何有效抑制噪声有待进一步研究。     

舰炮炮位半自动开环稳定瞄准系统

对于一些无法补偿舰艇摇摆的舰炮炮位半自动瞄准系统,稍加改造,采用一种结构简单,极易实现的开环稳定瞄准系统,在对海作战中可以获得较好的稳定效果。本文叙述了这种稳定系统的结构特点;分析了补偿效果;并介绍了工程上的设计方法。