基于加权动态规划和航迹关联的小目标检测技术

低信噪比下运动小目标的检测一直是成像目标检测中的一个热点问题。提出了一种新的小目标检测算法,采用方向加权的动态规划算法和二值航迹关联,克服了低信噪比下目标机动和传感器的不稳定对小目标检测的影响,实现了对深空背景下运动方式任意、速度最大达1像素/帧的弱小运动目标的有效检测。     

非线性系统中的机动目标跟踪算法

对于非线性系统中的机动目标跟踪问题 ,首先针对“当前”统计模型的缺陷提出了一种修正算法 ,然后应用转换测量Kalman滤波算法进行跟踪。仿真结果表明在非线性观测条件下 ,算法明显提高了对弱机动和非机动目标的跟踪性能 ,同时保持了对强机动目标的高性能跟踪     

复杂背景条件下的红外图像末制导技术

通过结合目标红外特征,研究了空-空弹在复杂背景条件下的目标红外成像末制导的技术原理和实施途径。对复杂地背景的辐射特征和主要空中攻击目标军用喷气战机的目标红外辐射源类型作了分析,研究了红外目标特征的提取方法和算法。     

模糊多属性群决策与潜艇作战方案优选

分析了潜艇作战方案的优选实质是一个模糊多属性的群决策过程,建立了模糊多属性群决策的一般模型,介绍了一种以模糊理想解与模糊负理想解同时作为参照基准,以海明距离作为测度工具,以相对贴近度作为衡量标准的模糊折衷型多属性群决策方法,应用实例表明此方法可行有效。     

基于改进自适应聚类的无线传感器目标跟踪算法

针对无线传感器网络目标跟踪中跟踪精度与传感器节能问题进行研究,提出基于预测的簇头自适应聚类算法,该算法采用动态聚类算法,通过考虑传感器节点剩余能量、节点到汇聚的距离和节点到运动目标的距离3个参数,最大限度地减少簇头与基站间的远程通信,节约网络能量,延长网络寿命,降低目标漏失概率,加入预测机制,采用线性预测的方法预测跟踪...     

应用改进的LP算法构建虚拟阵的精确定向方法

为了克服传统LP(Linear Predecition)算法在构建虚拟阵过程中存在预测误差容易累积的弊端,提出了一种能够更充分利用实阵信息量的改进LP算法来构建虚拟阵。采用实际基阵方法、传统LP虚拟阵方法和改进LP虚拟阵方法分别对假定基阵的波束性能进行计算机仿真及对湖试数据进行处理成像,研究结果表明,与传统LP方法相比,改进的LP方法能够有效地抑制波束旁瓣,进一步提高了基阵的角度分辨力和阵增益,将其运用于特定试验背景下的实际湖底目标探测,方向分辨精度可提高75%。     

地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计

针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。     

基于多元价值目标的体系作战信息流转模式探析

高效合理的信息流转模式是有效实施基于信息系统体系作战的前提和重要保障。引入了价值目标理论,解析了信息流转概念内涵,分析了信息流转价值目标与作用机理,分别提出了基于最大信息流量、最佳信息质量、最小传输时间和综合价值目标的体系作战信息流转模式,并给出了信息流转策略。     

基于改进型投影算法的装甲分队目标威胁评估

针对传统多属性决策投影算法不能有效评估投影值相近方案的不足之处,提出了一种基于相近方案在理想方案和负理想方案上投影值的相对贴近度改进型方法,并给出了算法的具体步骤。仿真实例表明,改进算法可有效地对投影值相近方案进行二次评估,评估结果合理。     

一种基于压缩Fisher向量的目标检索方法

当前,视觉词典法(Bo VW,Bag of Visual Words)是解决目标检索问题的主要方法,但传统的Bo VW方法具有词典生成时间效率低、检索内存消耗大等问题。针对这些问题,提出了基于压缩Fisher向量的目标检索方法,该方法首先将Fisher核机制用于目标检索,它能自动降低目标图像背景带来的不利影响,然后,采用位置敏感哈希(LSH,Locality Sensitive Hashing)对Fisher向量进行压缩编码以降低计算复杂度和内存开销,使之适用于大规模数据库。实验结果表明,新方法只用几百比特就能表征一幅图像内容,对大规模目标检索有很好的适用性,且较之当前主流的压缩视觉词典法具有更高的准确率。