采用RLS算法的功率倒置阵列的性能

为解决功率倒置阵列采用LMS算法时收敛速度和稳态失调误差不能兼顾的缺点,提出了采用RLS算法实现功率倒置阵列的方法。仿真结果表明,功率倒置阵列采用RLS算法和LMS算法都能达到较好的抗干扰效果。和LMS算法相比,RLS算法同时具有收敛速度快和稳态失调误差小的优点,代价是计算量增大。     

真三维显示技术在战场可视化系统中的应用

在阐述战场可视化对现代战争重要性的基础上,分析了现代战争对战场可视化的新需求,并提出真三维显示作为一种新型的基于体素的三难显示技术.显示效果既具有心理景深又具有物理景深,是战场可视化技术的突破性解决方法.概要介绍了真三维显示技术,描述了真三维显示技术在战场可视化系统模型中的应用.     

焊缝缺陷三维成像及亚像素定量方法研究

为实现工业设备中焊缝结构内部缺陷准确地定量分析,针对构造缺陷三维重构模型时缺陷图谱的过分割和欠分割导致定量分析不够精确的问题,提出了一种基于图谱颜色分割的新算法。利用该算法处理缺陷切片并进行三维重构获取其长度,应用Canny算子与三次样条插值法结合获取缺陷亚像素边缘,基于缺陷区域连通标记算法和累加法可获取缺陷面积和体积的方法。研究结果表明：与实际数据对比,未焊透、未熔合、夹渣缺陷重构的长度误差分别为8.18%、5%、9.62%,基于此对分割缺陷的亚像素边缘内连通域进行标记以准确地获取其面积及体积。该方法能够在不破坏焊缝结构的情况下即时获取焊缝内部缺陷的形貌并对其进行精准且全面的定量分析。     

联合多层次深度特征的SAR图像目标识别方法

提出了联合多层次深度特征的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。采用卷积神经网络(CNN)学习SAR图像的多层次深度特征。多层次的深度特征从不同方面描述原始SAR图像中的目标特性,从而为目标识别提供更充分的决策依据。为了充分发掘不同层次深度特征的独立特性以及它们之间的内在关联,采用联合稀疏表示对多层次的深度特征进行联合分类。根据各层次特征的整体重构误差判定目标类别。采用MSTAR (Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)公共数据集对提出方法进行了性能测试。实验结果表明,该方法的识别性能显著优于现有的SAR目标识别方法。     

基于NSGA-II算法的三维多目标航迹规划

针对现有民航航迹规划模型忽视飞行高度影响,规划目标单一等问题,提出了考虑高度维的三维多目标规划模型。采用栅格法构建包含地表特征、山峰、"三区"和危险天气的规划环境,综合考虑经济效益和安全效益,提出以航程最短、航迹离散系数最小、角度改变量最小和转弯点个数最少为规划目标,引入飞机机动特性约束和民航飞行规则约束,并利用NSGA-Ⅱ算法完成模型求解。最后进行实例分析并与三维A~*算法比较,结果表明该模型效果良好、应用性强,能得到多组具有不同属性的可行航迹。     

基于Viterbi算法和ROMP的多弹道目标分离与特征提取

为实现对中段飞行中多弹道目标进行分类和特征提取,首先利用重排Gabor分布与Viterbi算法相结合的方法,获取目标散射点的时频曲线,对目标信号时频曲线拟合后进行频谱分析,完成目标运动类型分类。根据目标微动类型确定对应散射点的回波信号形式并构造相应的匹配原子库,设定待估计参数,利用ROMP方法对参数进行提取。仿真实验表明,该方法有效实现散射点分离并判断出目标的微动类型,同时验证了该方法对目标参数的提取精度。