基于图像信息的坦克目标姿态估计技术研究

信息化条件下的战争要求坦克具有网络化打击的能力,能自主完成威胁评估和火力分配任务。这些任务以获取敌方目标的火力指向、攻防状态等信息为前提,与姿态信息相关联,因此,研究坦克姿态估计技术意义重大。对现有的一些单目姿态估计方法进行分类;讨论了部分方法估计坦克姿态的可行性;阐述了坦克姿态估计存在的问题和难点;对姿态估计技术提出了建议,供后续的研究参考。     

SAR图像阴影区域分割技术及其评估准则

提出了一种阈值化技术与形态学方法相结合的SAR图像阴影区分割方法.该方法首先通过寻找图像平均强度最小的子区域对阴影区域进行初始分割,之后进行图像翻转、阚值化处理,最后利用形态学处理消除虚假像素,进行简单的连通性滤波,实现阴影区的自动分割.给出了3种图像分割评价准则,并基于计算机仿真和图像分割评价准则验证了该阴影区分割方法的有效性.     

GM(1,1)模型用于目标方位数据预处理

基于估计理论这一数学基础的纯方位目标运动分析,由于其本质上的非线性,导致估计性能严重依赖观测精度,在大噪声背景下,收敛慢,甚至发散.针对此,提出一种基于灰色系统GM(1,1)模型的数据预处理算法.该算法不需要数据的概率分布、一二阶矩等统计先验知识,而是通过生成具有较强规律的数列,揭示数据的内在规律.仿真结果表明,该模型能有效地滤除背景噪声;经过预处理后的数据用于目标运动状态求取,解算结果理想.     

基于DSP的目标定位跟踪硬件融合平台的设计

声探测技术用于低空低速飞行目标的跟踪定位,而红外图像探测器能跟踪中低空飞行目标。然而现在缺乏能处理两种或两种以上探测系统的硬件平台。基于这种现状,设计了一个硬件融合平台,既可以用于红外机动目标的跟踪,也可以用于声探测目标的定位处理。融合平台的设计,不仅弥补了不同平台之间的缺陷,又发挥各探测平台的优点。系统整体设计框架采用DM642+FPGA。在声探测软件设计中,设计了UART驱动,并用C语言编写了伪线性卡尔曼滤波定位算法,并且成功将跟踪算法移植到了硬件平台中,有效跟踪到飞行目标。     

基于超效率DEA的目标热红外伪装效果评价研究

综合提取了温度、纹理、统计等3类一级指标,并细分提取了7个二级指标,建立了热红外伪装效果评价指标体系,引入数据包络分析(DEA)模型,对目标热红外伪装效果进行评价。针对多个伪装方案DEA效率值为1,难以区分决策单元有效性的问题,建立了超效率数据包络分析(SDEA)模型,可对多个有效DEA决策单元进行充分排序。利用SDEA模型,对指挥方舱车在不同时间及不同伪装态下的热红外伪装效果进行评价,结果表明,该算法模型对热红外伪装效果评价合理有效。     

基于平稳小波变换的遥感图像融合方法

针对目前方法在多光谱图像和高分辨率图像融合中存在的问题,提出了一种IHS交换和平稳小波变换相结合的图像融合方法.首先对多光谱图像进行IHS变换后,得到I、H和S三个分量,接着对I分量和高分辨率图像进行基于平稳小波变换的图像融合,得到一幅新的强度图像,最后用新的强度图像和H及S进行IHS反变换,进而获得最终融合图像.实验表明,它优于传统的IHS变换法和小波变换法.     

马尔可夫随机场中应用蚁群系统的红外图像分割

利用蚁群系统(ACS)的信息正反馈和启发式的搜索特点,针对马尔可夫随机场(MRF)图像模型的局部相关特性和最大后验概率(MAP)估计,可以在较短时间内得到图像分割目标函数的全局最优解,从而可以避免传统模拟退火算法的庞大时间复杂度.通过对军用红外图像的分割实验,可以看出这种算法能够在抗噪声、保留目标边缘和降低时间复杂度方面得到较满意的结果.     

单幅光学遥感图像中深灰色飞机的快速检测算法

目前比较流行的深度学习网络算法无法解决单幅遥感图像飞机目标区域快速检测研究,特别是非合作方的新型飞机目标检测这类问题,深入研究了这类遥感图像的特点和飞机目标检测的原理,提出了一种新的快速飞机目标检测(FATD)算法.该算法的主要内容包括遥感图像表示模型的转换,检测阈值的自动产生,维纳滤波器对干扰因素的抑制以及目标区域的...     

典型制导弹药故障预示预警系统的设计

设计了层次化、智能化、模块化的典型制导弹药故障预示预警系统.该系统包括数据采集层、数据传输层、故障预测层3部分,其中数据采集层用于将监测和检测的数据进行实时传输记录;数据传输层通过智能移动终端设备进行数据预处理;故障预测层依靠异常诊断推理机、故障诊断推理机、故障预测推理机以及模型知识库并利用已有失效模型和先进故障预测算...     

扩张状态观测器的机动目标跟踪算法

跟踪算法是自动跟踪火控系统的关键.提出了一种新的基于模板匹配的跟踪算法,可应用于实时的跟踪系统.该算法由扩张状态观测器(ESO)和序贯相似性(SSDA)匹配算法组成.首先使用扩张状态观测器,可以预测出目标在下一帧图像中的位置,再使用SSDA算法,在预测位置的邻域内进行搜索从而获得目标的准确位置.基于扩张状态观测器的模板匹配算法减少了搜索位置,提高了算法的效率,同时也克服了传统卡尔曼滤波用于目标预测时需要目标模型已知且滤波时间长的缺点.仿真实验证明该算法可以满足实时性要求.