改进的SAR图像车辆目标姿态角估计方法

合成孔径雷达(SAR)对车辆目标的识别效果与目标的姿态角密切相关.如果确定了目标的姿态角,就可以大大降低识别系统的运算量,提高识别效率.Radon变换是一种检测目标姿态角的有效方法,但是Radon变换在实际应用中有一定的局限性.通过利用二维连续小波变换引入角能量密度函数的概念,提出了一种Radon变换和角能量密度相结合的姿态角识别算法.利用MSTAR公共目标数据库中的目标样本,通过实验验证该种方法能够准确的估计目标的姿态角.     

雷达目标识别中获取基本概率赋值的方法

由于传感器的精度、系统组成的许多环节、外部环境影响以及数据的后处理等因素的影响,雷达目标识别中存在大量的不确定性.在这种情况下,利用精确的方法处理不确定性信息,必然造成识别误差的提高.证据理论是近年发展起来的一种新型推理技术,由于它能够处理由不知道引起的不确定性,因此被广泛地应用于目标识别中.然而,在利用证据理论时,基本概率赋值的构建是证据理论实际应用中面临的最大难题.针对雷达目标识别具体问题,在系统分析证据理论的基础上,提出构建基本概率赋值的方法,并通过仿真实验验证了方法的可行性.     

基于方位和线谱频移的TMA新算法

提出了一种基于方位和线谱频移序列的目标运动分析新算法,解决了方位序列估计器工作点漂移方法中初始方位漂移角度较难确定的问题;提出了一种新的多普勒频移匹配估计器,不需要预先提取目标线谱即可估计目标运动参数,并且有效地加快了目标运动参数解算的收敛速度.海上实验数据处理结果表明该算法较以往同类算法在收敛速度和解算精度等性能上有明显改进.     

一种捷联惯导系统姿态测量新算法的应用研究

为改进捷联惯导系统姿态矩阵的解算、实时计算等问题,本文引入四元数三阶泰勒展开递推式作为捷联惯导系统的姿态更新算法,着重解决了使用三阶泰勒展开递推式进行姿态计算的方法,并对某陆地捷联惯导系统的量测数据,用C语言进行了相应的仿真.本文的工作为改进捷联惯导系统算法提供了参考依据.     

姿态测量/激光测距的无人机目标定位模型

无人机在支持舰炮对岸火力支援中,需要实时向射击指挥员提供满足精度要求的目标坐标.目前我军某型无人机采用的实时目标定位模型在复杂地形条件下存在较大原理误差,且缺乏对机动目标的连续定位能力.针对这一情况,给出了一种基于姿态测量/激光测距的目标定位模型.经误差仿真,复杂地形连续定位精度满足作战要求.     

基于核相关滤波的视频卫星目标跟踪算法

随着社会的不断发展和科技的不断进步,视频卫星越来越受到重视,而在卫星视频中对小目标的跟踪也逐渐成为一种新的研究方向.针对卫星视频中目标背景复杂、目标较小、跟踪过程中准确度较低的问题,提出了改进的核相关滤波(KCF)算法对卫星视频中的小目标进行实时性地跟踪.该算法结合卡尔曼滤波算法,解决目标跟踪过程中目标被遮挡的问题,利...     

粗糙集理论的电子设备诊断规则提取

为了解决现有诊断规则提取方法中的不一致性问题,得到具有良好适应能力和最大匹配能力的诊断决策规则,结合电子设备故障征兆特点,提出一种基于粗糙集的电子设备故障诊断规则提取方法.该方法先对原始数据进行预处理,形成决策表,用粗糙集进行属性约简和值约简,最后提取诊断决策规则,并对诊断规则进行评价.通过实例分析表明,该方法能提取出具有一定泛化能力的诊断规则,在故障诊断中能够提高诊断决策规则的匹配效率.     

INS辅助的PMF-FFT快速捕获算法

为了快速地捕获卫星信号,研究了部分匹配滤波(Partial Matched Filter,PMF)算法及其参数选择依据。采用惯性导航系统(INS)辅助的PMF-FFT捕获算法,该算法首先利用惯性导航系统信息缩小信号捕获的2维搜索范围;同时,为改善PMF-FFT捕获算法的性能,在PMF过程中采用窗函数加权积分。结果表明,该捕获算法能够大幅减小平均捕获时间;且加窗后的PMF-FFT算法捕获性能更优。     

自适应模糊PID在导弹快速转弯中的研究北大核心

PID在非线性不强的系统中应用广泛,但由于控制参数固定不变,难以满足战术导弹等具有强非线性和运动状态快速变化的飞行器。针对导弹快速转弯过程中运动状态的快速变化,通过在线获取导弹输入姿态角偏差和偏差变化率,以单交叉高斯加权的方法确定了输入输出量的论域及量化等级,并与传统PID构成了自适应模糊PID控制器;通过调整校正量增益因子,适应不同范围的姿态角偏差和偏差变化率,实时在线校正PID控制参数。仿真结果显示,所设计的控制器能够根据导弹姿态角偏差的变化实时调整控制参数,在响应速度、稳态精度等方面均优于传统PID,具有较强的鲁棒性,适应快速转弯过程中运动状态的强非线性变化。     

采用双树复小波结构相似性度量的景象匹配北大核心

以基于人类视觉系统的图像结构相似性度量为基础,双树复小波变换为工具,将复小波变换域下的结构相似性度量应用于景象匹配系统中,提出了对于图像空域变换具有较强鲁棒性的景象匹配方法。测试试验表明,双树复小波结构相似性度量从较大程度上反映了相比较图像在结构方面的相似性,同人类视觉认知系统更接近;同时由于复小波的近似位移不变性,该指标对于实时图存在对比度、光照变化等干扰情况表现出较好的鲁棒性,更适合作为复杂成像条件下景象匹配的相似性度量指标。景象匹配实验表明,该方法在复杂干扰下具有更高的正确匹配率。