一种自适应的ISAR图像时－频分析方法

提出一种自适应的逆合成孔径雷达 (ISAR)图像的时频分析方法 ,它将时频信号分解算法—自适应高斯基表示 (AGR)方法与ISAR图像处理相结合。得益于高斯基函数方差的自适应调整 ,可自动地将图像中的理想点散射中心与非点散射结构区分开来。分别对ISAR图像的径向与横向距离轴进行上述变换 ,可解构出非点散射中心随角度或随频率变化的特性。应用该方法对仿真数据及飞机目标实测数据所成的ISAR图像进行时 -频分析 ,结果表明该方法正确可行 ,且物理意义明确     

基于局部特征及最佳量化的Quantum TV算法

量化TV算法是一种量化的全变差正则化算法,滤波后的图像取值为一定数量的量化数值,其主要应用为二值图像恢复、图像量化及图像分割等。图像的不同部分灰度变化程度不同,需要不同的量化等级数;不同的直方图分布下,根据不同的原则,存在不同的量化等级。根据上述原则对量化TV算法进行了改进,实验结果说明了改进算法更适用于图像量化。     

目标多特征信息的模糊数据关联算法

传统的解决密集杂波环境中多目标跟踪的数据关联算法主要是基于目标的距离特征。由于利用的信息有限,容易导致目标的误跟和失跟。提出一种基于目标多特征信息的数据关联算法,将目标的距离特征、方位特征和雷达散射截面积特征进行模糊信息融合,实现对雷达目标的关联。仿真结果表明了该算法的有效性。     

几种固体可燃物燃烧烟尘微观形貌特征研究

采用透射电子显微镜,对几种固体可燃材料燃烧烟尘的微观形貌进行了分析.研究发现聚合物材料燃烧烟尘主要为分散的凝团,凝团形态为链状、簇状和絮状,凝团是由直径几十纳米的准球形基本组成颗粒互相链接而成的.常见木质装修材料燃烧烟尘则主要为黑色碎片结构,在碎片周围附着有少量凝团.在受热炭化的聚合物燃烧烟尘中也会发现一些黑色和半透明碎片结构,但数量较少、尺寸较小.     

融合点线特征的双目视觉-惯导SLAM算法

针对视觉与惯导信息融合的同时定位与地图构建中,因使用场景缺少纹理和相机图像模糊导致的点特征缺失,以及线特征容易错误关联的问题,提出了一种融合点线特征的双目视觉-惯导SLAM算法.该算法首先使用惯导信息辅助系统前端进行点线特征数据关联,跟踪相机位姿;然后,在系统后端根据点线特征的丰富程度对点线特征的重投影残差进行加权,采...     

旋启止回阀水击分析与计算

在管道输送系统中,止回阀是重要的阀门之一,其中,旋启止回阀最为常用。众所周知,由于泵机组故障停机或断电,止回阀的突然关闭可能会引起严重的水击。正确分析、预估和计算其关阀水击压力升值对管道系统的安全十分重要。首先。建立了旋启止回阀阀瓣的运动微分方程,根据管流瞬变理论,利用特征线法进行了数值求解;其次,利用旋启止回阀的动态特性曲线,提出了一种简单适用的关阀水击压力近似计算法。对止回阀的正确选择和工程设计均具有一定的参考价值。     

当代隐身技术的现状和发展

随着美军隐身飞机频频亮相,隐身技术已为公众所瞩目,成为各国在军事高技术竞争中竞相争夺的一张重要“王牌”。隐身技术是改变武器装备等目标的可探测信息特征,使敌方探测系统不易发现或发现距离缩短的综合性技术。隐身技术的应用,不仅大大提高了军事目标的隐蔽性能,而且增强了武器的突防和攻击能力。隐身技术已为世界各国所重视,发展迅速。一、隐身技术的现状当代隐身技术主要包括反雷达探测、反红外探测、反电子探测、反可见光探测和反声波探测等隐身技术,其中反雷达探测和反红外探测隐身技术是当前发展的重点。(一)雷达黑洞—反雷达探测…     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。     

钢质油罐罐底腐蚀预测模型研究与评价

钢质油罐在储存油料时不可避免地会受到严重腐蚀.为能够掌握罐底的腐蚀程度,提出了一种由灰色系统理论和BP人工神经网络相结合的方法建立预测模型,对钢质油罐罐底腐蚀情况进行了预测,并通过实例计算给出了评价.计算结果表明,预测值与实测值相差很小,尤其对油料腐蚀这种涉及较多因素的复杂过程,该方法具有明显的优越性;该模型克服了传统预测模型需建立函数的难题,且预测精度较高,具有较高理论与实际应用价值.     

一种双站交叉定位无偏估计滤波算法

针对将非线性观测方程转化为伪线性方程会产生有偏估计的缺点,基于两站纯角度信息,提出了一种对三维空间目标进行跟踪的近似无偏估计算法.该算法只需要对一对矩阵束进行广义特征分解,即可获得目标坐标和速度的估计值.计算机仿真结果表明该算法相比有偏估计算法(如伪线性卡尔曼滤波(PLKF)算法)具有更高的滤波精度,尤其当测向均方误差较大时,其优势更加明显.