视频监视前景图像估计的盲源提取方法

在视频图像运动检测的背景消减方法中,场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而,实际中图像的背景和前景往往相关,常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此,将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题,提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法,可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像,并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。     

吸气式高超声速飞行器助推分离过程数值仿真

针对吸气式高超声速冲压发动机验证性试验特殊的飞行环境和助推分离条件,以某轴对称吸气式高超声速飞行器级间分离问题为具体研究对象,采用非结构网格局部网格重构技术和非定常问题非定常六自由度问题仿真方法,对该复杂构型飞行器助推分离过程进行数值计算。研究得到弱干扰冷态分离状态下飞行器及助推器的运动参数和气动力参数在分离过程中的发展规律。对0.3 s内助推器的位移轨迹进行分析,判断分离方案的可行性,并给出最佳的分离工况条件。     

图像超分辨率卷积神经网络加速算法

为了实现模型的实时和嵌入式运行,提出了一种轻量级的卷积神经网络结构。通过采用较小的滤波器尺寸和引入深度可分离卷积,可大量减少模型参数,提高模型非线性表达能力;在网络末端引入子像素卷积层,直接从原始低分辨率图像学习到高分辨率图像的映射,计算成本为原来的1/k²(k为放大因子)。在Set5数据集上的实验表明,所提模型的速度较经典的图像超分辨率重建算法速度提高了25.8倍,能够在通用GPU上实时运行,峰值信噪比平均提高了0.17 dB,并且参数只有它的35%。     

盲源分离联合阻塞矩阵抗雷达主瓣干扰研究

针对雷达主瓣干扰传统的抗干扰无法有效对抗的问题,提出一种盲源分离和阻塞矩阵联合抗主瓣干扰算法。利用阻塞矩阵抑制主瓣干扰接收,然后采用矩阵联合对角化特征矢量算法进行盲源分离,进而达到目标检测的目的。仿真实验表明,在不同信噪比条件下,该算法相比盲源分离算法在干扰位于1/2主瓣波束宽度内时,脉压后峰值信噪比改善明显,且对主瓣干扰方向估计的精度要求较低,具有较强的鲁棒性。     

自然梯度盲分离算法在振动信号处理中的应用

介绍了盲分离的几种主要算法,并对混合信号进行分离仿真实验,证明了算法的有效性.比较了Infomax算法、EASI算法和自然梯度算法采用不同步长时的分离性能.并采用改进的基于最小互信息准则的自然梯度算法对航空发动机振动信号分离,得到各振源的特征频率.该算法是分离机械振动信号源的一种有效方法.     

基于微动目标主体信息的平动补偿方法

目标的平动和微动均会对雷达信号产生调制,其中,微动信息的提取对目标识别具有重大意义.选择对点散射模型进行分析,构建回波信号模型.根据信号在时频分布中的特点,通过霍夫变换(TFD-Hough)获得平动参数,重构出参考主体信号,进而补偿主体回波信号,再经高通滤波器处理,最终实现平动调制的补偿以及微动信号的分离.仿真实验验证了该方法的有效性.     

发射与制导分离的编队协同防空目标分配决策

为解决舰艇编队协同防空中发射和制导分离时的动态目标分配问题,以编队生存概率最大、目标突防综合威胁值最小和制导单元分配效益最优为最优函数,建立了动态多目标优化分配决策模型及状态的动态更新方式.采用多项改进措施设计了动态多目标粒子群优化求解算法及流程.仿真结果表明,所建立的目标分配模型能较好地解决舰舰协同防空中火力通道固定和分离时的不同分配问题,并得到了一些有益结论.     

典型线性火工分离装置作用过程数值模拟及试验研究

针对目前线性火工分离装置的优化设计主要依靠试验验证,成本高且设计优化迭代慢的问题,采用任意拉格朗日-欧拉方法建立典型线性火工分离装置的数值模型。通过火工分离试验和光子多普勒测速试验对上述数值模型进行验证,发现该数值模型具有较好的精度。使用该模型研究上述火工分离装置分离瞬态过程的力学机理,并定量分析多种因素对分离装置重点部位等效塑性应变等关键特征量的影响。研究发现,芯药线密度、分离板削弱槽底部的圆角半径对分离装置的作用过程有重大影响。此外,保护罩材质、削弱槽开口角度、分离板槽结构尺寸等因素对分离过程也有一定影响,但其影响相对较小。研究结果可以为典型线性火工分离装置的优化设计提供基础。