基于子束变换的自适应线性特征检测

子束变换是一种在多个尺度上对图像线段求积分的线段检测算法.针对二值图像中的线性特征,在强杂波环境下,研究了子束变换的特征检测问题.综合利用了不同尺度上的子束特性,引入线性插值、新的目标函数和Chebyshev不等式,提出了一种自适应线性特征检测算法.仿真结果表明,该算法对杂波环境下的线性特征检测非常有效,并对短线干扰有一定的抑制能力.     

CCD技术的微光枪瞄检测系统

基于多环境试验条件下的微光枪瞄(low-level-light weapon sight)检测技术一直是军备生产所关注的问题.设计了基于CCD光电转换技术的多环境试验检测系统,分析了系统成像的详细过程.通过对平行光管和CCD变焦镜焦距的计算,结合实际工程应用,其测量精度≤0.05mil,测量范围≥40mil,达到项目要求.     

火控系统故障诊断与性能检测设备研究

从设备主要功能、设备硬件设计、检测软件及故障诊断软件设计等方面,系统地分析了检测设备的总体设计方案,功能特点,信号采集、处理与控制等。设计过程突出了理论与实践相结合的设计理念,针对某型火控系统的特点,结合实际研制过程,该方法具有较好的应用推广价值。     

球形译码算法中不均匀半径分配方案及性能分析

在球形译码算法中,初始半径的选择与分配是影响算法性能与复杂度的重要因素.针对球形译码算法在低信噪比时复杂度高的问题,提出了一种新的基于V-BLAST信号模型的初始半径选择与(准)线性半径分配方案,并分析了应用该方案的两种典型球形译码算法流程的性能与复杂度,其分析方法适用于任意不均匀半径分配方案.分析与仿真表明,与传统的球形译码算法相比,在信噪比较低时,采用该方案的球形译码算法的复杂度显著降低;在较宽信噪比范围内,其误码率性能接近最大似然检测性能.     

微弱正弦信号在有噪声的FN神经元模型中的传输特性研究

长期以来弄清神经系统中的信号是如何传输的一直是广大研究人员努力的目标.针对一种被普遍研究的神经元简化模型--FitzHugh-nagumo(FN)模型,采用二阶随机龙格-库塔算法分析了该模型对加性噪声和微弱正弦信号的响应特性.时域和频域的统计参数表明适当强度的噪声有利于信号的传输,存在随机共振现象,即与噪声强度关联的输出信噪比曲线为倒钟形;另外值得关注的是,与正弦信号频率关联的输出信噪比曲线也为倒钟形,分析可见正弦信号的无量纲频率在区间0.2～0.8时模型的输出信噪比最大,表明该神经元模型有频率敏感性,即更易于检测到该范围内的弱信号.上述结果与生物学的发现是一致的,将有助于进一步揭示周期信号在神经元中的传输方法,建立更加准确的神经元数学模型.     

导航卫星广播星历参数拟合算法研究

基于GPS广播星历参数,研究了导航卫星广播星历参数的非线性最小二乘拟合算法,并推导了相应的计算公式.针对静止轨道卫星轨道倾角近似为0,致使卫星轨道的升交点定义模糊,在数据拟合过程中会导致法矩阵(HTH)奇异的问题,提出对卫星轨道进行轨道倾角变换拟合广播星历参数的方法,并获得较高的拟合精度.最后利用实际算例验证了所推公式和算法的合理性.     

基于VFGPIR联合特征的决策级加权融合检测方法

车载前视地表成像雷达(VFGPIR)探测浅埋目标时面临虚警率过高问题,可利用序列图像特征的联合检测解决这一问题.首先利用Fisher鉴别比(FDR)定量评估从单帧和序列图像中提取的单个特征的鉴别能力;然后针对单个最优序列特征无法满足探测指标要求提出一种基于决策级加权融合的多特征联合检测方法;最后利用接收机工作特性(ROC)曲线来验证所提方法的有效性.试验结果表明:序列特征比单帧图像特征具有更好的鉴别能力;所提方法性能优于单个最优序列特征、特征向量和多数票融合准则对应的检测结果,有望满足实际探雷应用需求.     

某型坦克炮控检测系统的实现

从检测技术出发,介绍了某型坦克炮控检测系统的设计和原理。该系统以智能化检测手段,分级别实现了对该型坦克炮控系统相应小修、中修的性能检测。     

基于现场测试的渡口大桥残余承载能力研究

在对渡口大桥的全面现场调查和加载测试的基础上,根据实测应力、变形及模向位移与理论计算结果所进行的对比,分析了该桥的强度、刚度、稳定性和动力持性。最后确定了该桥的病害程度和残余承载能力。     

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。