基于频谱分析的雷达信号分选新方法

相参性是现代雷达的普遍性质,利用雷达脉冲之间的相参性,提取相参特征参数,并运用于雷达信号分选,对降低当前信号分选中存在的“漏批”率具有重要的意义。本文在基于频谱分析的相参特征模型基础上,研究了基于最小二乘模板匹配误差的相参特征,并提出了具体应用中的改进措施。仿真结果表明,利用频谱主峰图像最小二乘模板匹配误差这一相参特征参数进行信号分选,可以有效地减少“漏批”率。     

基于Coherent Point Drift方法的SAR图像散射中心匹配

散射中心匹配是当前散射中心用于SAR图像目标识别的一个主要技术途径.散射中心匹配的难点在于散射中心特征存在的误差和缺失.Coherent Point Drift (CPD)方法从概率密度估计的角度解决点模式匹配问题,能够较好地考虑散射中心的误差和缺失.本文将CPD方法用于散射中心匹配,并在此基础上引入车辆目标SAR图像方位角估计先验信息和散射中心属性信息,以提高散射中心匹配的准确性和稳健性.MSTAR数据实验说明了该方法的有效性.     

基于动态模板匹配的非接触超声弹体厚度测量方法

为了实现某弹体在车削加工过程中弹体厚度的自动测量,采用喷水式的非接触超声检测方法,利用弹体和刀架的匀速旋转和移动,在工控机的控制下实现弹体的全面检测。通过动态模板匹配的超声回波处理方法计算出弹体各检测位置的厚度值。检测结果表明,该检测方法的检测精度可达到0.1 mm。     

基于HTN的变粒度作战计划快速生成框架

针对网络中心战中关于作战计划的新需求,提出了基于层次任务网络(HTN)的作战计划快速生成技术。在层次任务网络基本要素描述的基础上,结合军事术语详细地阐述了作战计划的基本要素,进而给出了基于目标匹配的任务生成和分解方法;采用专家系统技术,丰富了层次任务网络的分解方法,构建了支持变粒度的军事作战计划快速生成流程和算法。     

抵近侦察中的智能目标发现与识别前置应用

在远程或近程火力打击中,遥感卫星、远程无人机等可对静止的大型地物及目标进行有效侦察.但是,对于存在伪装的目标或可移动目标,这些侦察设备要么很难有效发现,要么发现了也难以提供及时有效的信息,因此,依托人力或无人平台的抵近侦察必不可少.抵近侦察中,现有"前端获取"和"后端处理"的应用模式在效率上存在时效性问题,而快速高效地...     

基于模板匹配算法的人眼定位方法

为了解决不同光线下人眼定位问题,提出一种将灰度阈值算法和模板匹配算法相结合的人眼定位方法。在该方法中,先对图像进行预处理,得到二值化图像,然后利用灰度阈值法,对图像的灰度值进行分析和比较,初步定位人眼可能出现的大概位置,缩小后期模板匹配区域。进一步利用模板匹配算法,在频域上匹配人眼,通过不同光线下采用相应的匹配权值进行匹配,精确定位人眼。实验结果证明,与传统单一模板匹配算法相比,该算法具有较好的光照鲁棒性,能够显著提高人眼的定位速度和定位准确度。     

一种适用于电子稳像的自适应分区块匹配搜索策略

针对传统块匹配法在较大搜索窗口下易陷入局部最优,不适用于大平移抖动图像配准的问题,提出了一种新的块匹配搜索策略。该方法采用改进菱形法进行匹配,将大模板设计为环形并对搜索域分区后排序优选,采用最多样本统计法提取全局运动矢量。算例验证结果表明:该方法较穷尽法、三步法和传统菱形法具有更高的搜索效率;最多样本统计法有效避免了提取全局运动矢量时的前景干扰;图像经该算法处理后的帧间峰值信噪比明显高于处理前,从而验证了该算法的准确性和可行性。     

基于粗糙集和TOPSIS的弹药目标匹配研究

针对多种弹药打击同一目标的弹种选取顺序问题,即弹药目标匹配顺序问题,从弹药毁伤和目标抗毁伤机理人手,构建弹药目标匹配指标体系,利用粗糙集理论约简弹药目标匹配指标体系并确定指标的客观权重,运用加权TOPSIS确定弹药目标综合匹配顺序,为最优火力分配决策提供了理论依据。     

针对固定窗口算法的椭圆曲线密码故障分析

针对固定窗口算法实现点乘运算的椭圆曲线密码,基于符号变换故障攻击原理,通过分析不同故障模型下的密钥恢复过程,给出一种能够解决“零块失效”问题的改进故障分析方法,并进行仿真实验。实验结果表明：采用固定窗口算法的椭圆曲线密码易遭受故障攻击,10min内即可恢复NIST-192完整密钥。该故障分析方法也适用于其他采用点乘运算的密码算法。     

高速气流条件下的喷嘴与火焰稳定器匹配特性研究

针对亚燃冲压发动机燃烧室内部流动特点,在二元稳定器气流试验装置中使用拍摄OH基自发光辐射的方法,研究了火焰稳定器与喷嘴以不同间距匹配情况下的燃烧特性,利用气液两相流模型数值仿真手段,分析了试验工况下燃油雾化液滴与稳定器后方油气比的分布情况.通过对比分析认为,高速气流条件下喷嘴与火焰稳定器间距变化对反应流场影响明显,喷-...