超宽带随机信号雷达的应用研究

超宽带(UWB)雷达和随机信号雷达是近年来发展的2种新体制雷达.超宽带雷达具有高距离分辨率,目标识别和检测能力强的特点.噪声雷达具有低截获,抗干扰能力和电磁兼容性好的特点.通过结合UWB雷达技术和随机信号雷达技术,提高了雷达系统设计的综合能力.UWB随机信号雷达在未来的民用和军用领域具有巨大的潜力.     

一种基于柔性形态学的红外图像分割方法

红外成像制导导弹的图像分割是图像处理中的重点和难点之一.提出了一种基于柔性形态学的红外图像分割算法,首先对目标红外图像进行柔性形态运算,然后在此基础之上采用模糊c均值聚类方法将图像转化为二值图像,从而得到比较精确的分割图像.最后,通过计算机模拟实验表明:该方法性能优于传统检测算子,并且具有抑制噪声的功能.此研究对于实现红外图像的稳定跟踪具有一定的应用价值.     

基于自适应训练的一种新的软决策融合算法

为了提高系统的检测性能,本地检测器应用了软决策算法,提出一种新的结构框图.将本地判决送至自适应训练器来估计本地检测器的性能参数,然后将得到的性能参数反馈至本地检测器来控制本地的检测门限.另外又将本地判决和可信度送至融合中心进行融合判决得到最终的判决,随后给出了迭代算法.最后通过三检测器系统仿真说明了算法的可行性,检测性能比硬判决有所改善.     

非完备参数信号集中式检测新方法

在复合假设检验中,广义似然比检验(GLRT)和贝叶斯(Bayesian)方法是2个广泛应用的方法.研究了这2种信号检测方法在分布式传感器网络中非完备参数(波形已知但幅度未知)估计中的应用.验证了GLRT的性能并进行了改进,提出逼近的Bayesian检测器,并与精确Bayesian方法比较,得出逼近的Bayesian检测器总有闭表达式的结论.仿真结果表明,提出的方法与精确Bayesian方法具有相近的性能.     

局部模糊复杂度的图像过渡区提取算法

鉴于局部复杂度不能体现灰度级别变化剧烈程度的局限,对基于局部复杂度的图像过渡区提取算法进行了改进,提出了基于局部模糊复杂度的图像过渡区提取算法.仿真结果表明:算法比采用基于局部复杂度的过渡区提取算法提取的过渡区更为准确,同时也具有更好的抗噪性能.     

面向再制造零件表面形貌的计算机辅助检测系统

再制造工程以磨损零件为研究对象,在再制造性评价及相关研究中需要检测磨损零件的表面形貌,由于磨损零件表面形貌复杂,传统的测量方法不能完全胜任.针对这一问题,采用线结构激光三角法研制了一套面向再制造零件表面形貌的计算机辅助检测系统,介绍了该系统的结构,并将其应用于测量某型车辆离合器弹子槽的表面形貌上.     

目标系统的测试软件设计

阐述了自动测试目标系统的软件设计,介绍了目标在移动过程中偏离瞄准线,产生偏差的情况下,自动测角仪与主控计算机之间的通信必要测试条件,相关的信号处理和控制手段,及如何提高自动测角仪测试系统的检测精度。     

球面全景空间缝合及漫游算法研究

提出了基于图像映射实现球面全景空间缝合及实时浏览的算法。首先,对两幅或多幅鱼眼图像使用扫描线逼近算法分别提取轮廓,再采用基于亮度差的图像缝合算法对其球面投影进行球面缝合,使用球面坐标定位校正算法校正图像并拼接成平面全景图,通过建立球面浏览视窗与平面全景图之间的像素映射关系,显示球面全景空间不同视角场景信息。实验结果表明,该算法较好地实现了鱼眼图像的无缝拼接以及球面全景连续360°的实时浏览。     

基于先验稀疏模型的光谱图像压缩采样检测

压缩信号处理为更加高效地实现光谱图像数据采集和处理提供了有效途径,针对传统压缩采样检测算法未针对待测信号专门设计采样矩阵,检测性能低于传统采样方式,且鲁棒性较弱的问题,提出了一种待测信号稀疏模型先验条件下的光谱图像压缩采样目标检测方法.该方法利用待测信号的稀疏表示子空间构造压缩采样矩阵,增强采样矩阵的信息获取能力;采用...     

基于深度学习的系统异常检测综述

基于深度学习的系统异常检测可划分为：基于堆栈自编码(SAE)、基于卷积神经网络(CNN)、基于深度置信网络(DBN)、基于循环神经网络(RNN)以及基于生成对抗网络(GAN)等5类系统异常检测方法。为了梳理出当前深度学习技术在系统异常检测应用中所面临的问题以及应对方法,分别对这5种检测方法的建模思想、在系统领域的应用实现以及它们各自的特点进行了对比论述,并对深度学习在系统异常检测领域未来的发展进行了展望。