雷达目标识别中获取基本概率赋值的方法

由于传感器的精度、系统组成的许多环节、外部环境影响以及数据的后处理等因素的影响,雷达目标识别中存在大量的不确定性.在这种情况下,利用精确的方法处理不确定性信息,必然造成识别误差的提高.证据理论是近年发展起来的一种新型推理技术,由于它能够处理由不知道引起的不确定性,因此被广泛地应用于目标识别中.然而,在利用证据理论时,基本概率赋值的构建是证据理论实际应用中面临的最大难题.针对雷达目标识别具体问题,在系统分析证据理论的基础上,提出构建基本概率赋值的方法,并通过仿真实验验证了方法的可行性.     

羽流光谱实验仿真

根据液体火箭发动机故障羽流诊断的需要 ,建立了高温气体下原子的光谱仿真模型 ,针对具体实验仪器及实验条件 ,对发动机几种主要元素的理论光谱进行了仿真计算 ,对不同光栅下的理论光谱进行了比较、讨论 ,该工作为后续实验研究打下了基础。     

相关分析在地面化学爆炸声源分类识别中的应用

在探讨地面化学爆炸声源识别方法的实践中,对比试验了基于相关分析的模板匹配法和特征相关法,表明特征相关法在分类识别能力,特征库建立及占用容量,经济投入和工作量等都优于模板匹配方法。     

自适应模板匹配在坦克火炮稳定精度测试中的应用

在坦克火炮稳定精度测试中采用了模板匹配,给出了测试系统的工作原理,对基于归一化相关度量的模板匹配进行了分析,针对目标可能发生的变化对匹配结果产生的影响,提出了自适应模板匹配的算法,并详细阐述了初始模板确定、目标运动估计和模板更新的方法.最后,用实验的方法证明了自适应模板匹配在坦克火炮稳定精度测试中的优势.     

基于多预测器的高光谱图像无损压缩

数据压缩是高光谱图像处理应用中的一个关键问题。在分析高光谱数据相关性特点的基础上,提出了一种方向可选的多预测器数据压缩框架。将新的框架应用于单波段和多波段的预测压缩方案,分别得到复杂性不同的两种无损压缩流程。计算机仿真结果表明了该框架的有效性。     

两组份混合物的简单光谱测定法

利用紫外——可见分光光度法的基本原理进行定量测定的方法很多.对于单组分的定量测定,可以选择比较简单的经典方法,如绝对法、标准对照法、吸光系数法、标准曲线法等.如果要对多组分混合物的测定而不经预先分离,根据不同的测定情况可以采取等吸收点作图法,Y—参比法、解联立方程组法等.     

战争中伪装能力的提高

瑞典巴拉居达公司在伪装技术界享有盛誉。本文介绍了该公司的概况和由该公司开发的主要伪装器材。     

GPU上高光谱快速ICA降维并行算法

高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-Fast ICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-Fast ICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU并行处理快4~6.5倍。     

基于动态模板的ISAR目标回波模拟方法

为提高ISAR回波模拟中的逼真度,持续地产生旋转运动目标的回波信号显得尤为重要。文中通过建立动态模板,提出一种新的ISAR目标回波模拟方法。根据动态模板中散射点分布,得到对应的散射系数矩阵和多普勒频移矩阵,然后计算出相应变化的调制系数,最后调制产生动态目标回波信号。经理论分析和仿真实验表明,动态目标回波模拟信号经ISAR处理能够形成二维图像,并且不同相干积累时间段内的成像因动态目标模板变化而呈现差异。通过合理控制旋转参量,可使模拟回波信号的成像变化更加逼真,在一定程度上能够实现对目标转向等运动状态的模拟。     

逐波段修正负相关的光谱角填图算法

光谱角填图算法作为一种常用的光谱相似性度量方法,不能正确区分光谱间的正负相关是其内在的缺陷,因此,导致基于光谱角的高光谱遥感图像分类算法误分率较高.详细分析了光谱角的数学公式,提出了逐波段修正负相关影响的光谱角填图算法.算法首先判断每个波段间是否存在负相关,然后对负相关产生的光谱角加以修正,使最终的全波段光谱角可以正确反映光谱间的相似关系.算法由IDL7.0实现,在模拟数据上的实验表明,修正了负相关的光谱角可以将光谱角填图算法无法区分的光谱正确分离出来;在实际高光谱遥感图像上进行目标探测的实验表明,修正后的光谱角可以提升探测效果,有效地压制误分率.