超图约束和改进归一化互相关方法相结合的图像配准算法

为提高图像配准算法的精度和适应能力,将超图约束和改进归一化互相关方法应用于图像配准。利用Hessian-Affine检测得到的仿射不变区域代替固定窗口来改进归一化互相关方法,获得初始匹配点对;通过马氏距离计算超边间的相似度,采用超图约束计算匹配分数对匹配对进行排序;利用分数高的部分匹配点对初始化变换矩阵,通过过滤匹配对来循环更新得到最优变换矩阵实现配准。实验结果表明,该方法具有较好的匹配和剔除错误匹配的效果,在不同类型的图像配准中也有较好的配准效果。     

网络雷达对抗系统反隐身优化部署技术

针对传统雷达反隐身检测存在的角度信息丢失、装备资源利用率不高等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的网络雷达对抗系统反隐身优化部署技术。该技术建立了网络雷达对抗系统反隐身检测模型,在此模型基础上将任务区域进行划分和覆盖率加权,得到粒子群算法的目标函数并对收发站粒子种群进行重新部署,通过多次仿真实验得到了最优化布站数量。仿真结果表明,与标准粒子群算法相比,所提出的研究算法收敛更快,得到的加权覆盖率更高,可满足反隐身优化部署效费比需求。     

基于粒子滤波的多异步传感器检测前跟踪算法

针对弱目标检测跟踪问题,提出了基于粒子滤波的多异步传感器检测前跟踪算法。该算法通过对粒子的状态进行时间和空间递推,将雷达对于目标位于不同时刻的回波幅值映射到同一个粒子的权重中,从而通过对粒子状态及权重的融合,将多雷达的回波幅值信息进行融合,并在此基础上实现对目标的检测跟踪,获得目标航迹。仿真试验结果表明,与单雷达效果相比,所提算法能够有效提高目标跟踪精度和目标正确发现概率。     

一种大扭矩制动器优化设计方法

为解决大惯量飞轮储能系统应急制动器优化设计的难题,提出了适用于多目标、多约束问题的改进粒子群算法。该算法利用加权算法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并通过罚函数方法将多约束问题转化为普通约束问题,再采用粒子群寻优算法进行求解。样机试验验证了大容量飞轮储能系统制动方案的可行性与摩擦制动器优化算法的优良性能。     

基于形状熵差的相似多目标检测方法

为实现靶场多目标图像的目标自动检测,利用多目标形状的相似性,提出一种基于形状熵差的目标检测新方法。提出了形状熵差的概念,将目标形状模型引入局部熵计算中,由局部内熵与局部外熵之差的极值点确定目标位置。基于此设计并实现了一种新的目标自动检测方法。通过实验证明了算法的有效性和鲁棒性。相比较于常见的一些目标检测算法,该方法具有更好的抗干扰能力和环境光照变化适应能力,可以应用于靶场多目标图像的目标检测,也可应用于其他类似的目标检测问题。     

基于SIFT算子和Kalman滤波器的航拍图像电子稳像算法

针对航拍图像载台随机运动严重,图像分辨率低、目标特征少的特点以及航拍图像电子稳像技术快速、准确的要求,提出基于SIFT算子和Kalman滤波器的航拍图像电子稳像算法。该算法的特点是:由于利用SIFT作为估计图像间运动矢量特征,因此运算速度快;对Kalman滤波状态方程改进,可准确估计有意运动参数;将图像镶嵌技术用于稳定后图像"无定义区"的重建,从而形成快速准确的航拍电子稳像图像。航拍图像实验表明,该算法运算准确性高、稳定性好、速度快。     

扩展比值插值算法的雷达测距、测速精度分析

脉冲多普勒雷达在进行距离/多普勒测量时,如果按照常规方法直接取距离响应主瓣/多普勒响应主瓣的最大值解算探测目标的距离和速度则测量精度难以有效提高,为了提高参数测量精度,需要对主瓣进行插值处理,针对扩展比值插值算法对雷达测距、测速的精确度进行了分析。     

基于混合粒子群的武器分配与规划方法研究

武器-目标分配是一个至今未能解决好的多约束规划问题,其复杂性包括模型和算法两方面,已被证明是一个NP完全问题。在对以往武器-目标分配模型分析的基础上,引入时间和制导资源约束构建新的模型,以防御武器系统生存概率最大作为目标函数,提出一种混合粒子群算法。该算法融合粒子群算法和遗传算法,首先利用粒子群算法找到不受时间和制导资源约束的一组解,再利用一个遗传算法对粒子群算法找到的解进行寻优,最终找到一组满足时间和制导资源约束的最优解。仿真结果表明,该算法收敛速度快,求解精度高。