多尺度PCA-HOG遥感异源图像匹配算法

针对遥感异源图像匹配中非线性灰度畸变和强噪声干扰问题,提出一种基于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)的遥感异源图像匹配算法.该算法利用HOG提取图像间的几何结构共性特征,能有效克服异源...     

基于遗传算法的分布式多传感器航迹关联算法

以分布式多传感系统中的两节点序贯航迹关联方法为基础,把多节点情况下的航迹关联问题转化为多维分配问题。而多维分配问题是典型的组合优化问题,其计算量随着维数的增加而出现指数爆炸现象,进而根据遗传算法能够解决组合优化问题的能力,提出了利用遗传算法解决此多维分配问题的一种方法。仿真实验结果表明,遗传算法能够有效地求解此多维分配问题,使航迹关联具有较高的成功率。     

证据理论从两维到多维同步融合

D-S证据理论的组合规则是反映两个证据联合作用的法则。为了得到多个证据源的最终目标属性判决,提出了一种推广到多维同步合成计算的D-S组合规则。详细分析了多维同步融合的情况,提出利用多维同步融合的确定性因子来代替D-S组合规则中的不确定性因子进行融合,避免计算大量无实际意义的联合概率乘积项,简化了计算过程,拓展了D-S证据理论的实际应用。并通过仿真验证了推广到多维同步融合的D-S组合规则的正确性和有效性。     

舰艇编队防空最优火力分配问题的蚁群算法

为了对多目标进行合理的防空武器分配,首先分析了各种解决此问题算法的优缺点.然后以“编队不被目标突防的概率最大”为准则,结合蚁群算法的思想,建立了基于蚁群算法的火力分配问题求解模型,给出了算法的求解步骤和参数确定原则.最后通过实例进行仿真验证,并与多维动态规划方法做了比较,结果表明,基于蚁群算法思想的火力分配方法是有效的...     

CFO条件下的OFDM子载波调制样式识别方法

提出了一种基于信号幅度分布特征与多次方谱线特征相结合的调制样式识别算法。该算法主要基于正交解调后的正交频分复用子载波信号的幅度分布特征,采用直方图统计的方法实现多进制相移键控和多进制正交幅度调制识别,用多方次谱特征实现多进制相移键控类的调制识别。相比基于经典的高阶累积量的调制识别算法,具有更好的载波频率残留偏差适应能力,在载波频率偏差条件下,提高了调制识别率;相比循环平稳方法,具有更好的信噪比适应能力。仿真实验结果表明了该方法的有效性,相同的识别率下能适应更低的信噪比。     

基于圆形滤波器HOG特征的航拍图像车辆快速检测算法

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,然后将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征(HOG,Histograms of Orient Gradient),针对旋转窗口中HOG特征的计算,设计了一种基于圆形滤波器的HOG(Circle Filter based HOG,CFHOG)特征,与传统基于积分直方图的HOG特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中HOG特征的计算效率,此外在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明本文车辆检测算法快速高效。     

不确定数据流多维建模方法*

由于不确定数据流应用的出现,给传统的精确、静态数据环境下的多维建模带来了巨大挑战。针对不确定数据流动态、无限和不确定等特征,提出了一种不确定数据流多维模型。该模型中引入了不确定对象来描述不确定事实元组,并且通过定义时间维度的层次时间窗口,很好地反映了数据流的动态性和无限性,最后还对此多维不确定数据流模型的基本代数操作和分析代数操作进行了形式化定义,为不确定数据流多维查询与分析提供了理论依据。     

射击精度小样本检验理论和方法应用研究初探

给出了多维正态分布与x2分布的概率性质,讨论了在小样本检验中如何检验同方差的二维正态分布的方差问题.给出了检验中所涉及到的拒真和纳伪概率的重要物理参数和OC曲线.该结论在武器装备小样本检验中具有重要的意义.