基于流水线图像处理结构的多层模板相关神经元网络

在自主地面车辆中,视觉系统的重要作用之一是根据路标来定位。本文提出了一种便于流水线图像处理结构实现的多层模板相关神经元网络（ＭＴＣＮＮ）。文中给出了ＭＴＣＮＮ的基本结构及训练算法,并且将其与经典的多层前馈神经元网络（ＭＬＦＮＮ）进行了比较。仿真结果表明,本文提出的算法结构在多层前馈神经元网络的分类能力与采用通用图像处理硬件的可实现性之间,取得了良好的折衷。     

H/HCLZ-Ⅱ型测量组合导航系统总体设计

介绍了Ｈ／ＨＣＬＺ－ Ⅱ型测量组合导航系统的功能、组成及软硬件设计．近４年的实船使用表明,该系统功能强、使用方便、可靠性好,研制是非常成功的．     

坦克火控系统的自适应滤波与自适应解命中

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能动态识别,又要适应工作周期的各种变化.本文提出的“参数辨识模型”能同时满足上述要求,并可将自适应滤波纳入到现代控制理论的正常思路内予以解决.     

电子设备的防电磁泄漏技术研究

本文针对电子设备产生电磁泄漏的基本要素,提出了防止电磁泄漏的技术措施。     

高维图像数据的最优表达

对于M×N维图像数据,提出了一种用M维和N维向量表达的方式,这种方式使得图像处理可以在较低维数的空间中进行,便于计算。同时在一定意义下,这种表达是最优的。证明了在图像采样点数趋于无穷时,就相当于文献的结果。给出了这一方法的应用实例。     

闭环校射中雷达跟踪弹迹的滤波和预测方法

闭环校射武器系统中,要求实时测量弹丸和目标之间的偏差,因此火控雷达要同时完成对弹丸运动和目标运动的跟踪任务,实现对弹丸目标的精确跟踪对火控雷达来说是一个新任务.建立了一种针对此类问题的滤波和预测方法,这种方法充分利用关于弹丸运动规律的已有知识,突破了常规动目标跟踪方法的限制,使滤波和预测误差比常规方法减小数倍,成功地解决了闭环校射武器系统中的一个技术难点.     

一种基于小波变换的红外图像对比度增强技术

将小波变换理论应用于红外图像处理 ,提出一种基于小波变换的红外图像对比度增强方法。对低对比度的红外图像施行小波变换 ,得到其多尺度梯度分布 ;合理地增强其在各个尺度上的梯度模值 ,直接扩大尺度空间图像的动态范围 ,既增强了图像的对比度 ,又控制了噪声。实验结果表明 ,与直方图均衡方法相比 ,此方法效果较佳     

用于闭环校射系统雷达跟踪弹丸的弹丸运动模型

以国产某型舰炮为例,结合动目标跟踪理论和外弹道理论,分析研究了弹丸运动的局部变化规律,提出了一种简化的弹丸运动数学模型,适用于闭环校射火炮武器系统火控雷达对弹丸目标的实时跟踪,可以有效地降低弹道滤波和预测的计算量并提高弹道滤波和预测的精度,使之满足武器系统对跟踪精度和处理速度的严格要求,具有重要的工程应用价值.     

临近空间高超声速目标跟踪技术研究

由于临近空间高超声速目标具有高速度、高机动的特点,对此类目标的跟踪是一个研究热点问题。提出了一种基于容积卡尔曼滤波的临近空间目标跟踪方法,首先分析临近空间高超声速目标的运动特性,建立了临近空间高超声速目标的运动模型。然后通过三站测得时差信息,实现了对临近空间目标的跟踪。最后,对提出的算法与扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波进行了综合性能对比分析,并通过仿真结果验证了该算法的实时性有效性。     

基于图像分析的弹丸“出膛时刻”检测算法

现代高炮武器系统在对红外目标进行连续性高炮射击时,首发弹丸的尾焰会对红外观测系统造成严重干扰,会导致红外观测系统短时间内无法观测到目标位置,带来后续弹丸无法精确打击目标等问题。利用红外图像分析技术通过对弹丸出膛时的红外图像特征进行分析,提出了一种基于红外图像分析的弹丸出膛时刻检测算法,从而相对精确地测定出首发弹丸的出膛时刻,为更精确测定弹飞时间和提高武器系统的命中率提供了理论依据和方法支撑。实验结果表明:提出的算法能够相对精确地测定弹丸出膛时刻,算法具有一定的可行性和有效性。