两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

基于DMFT的空间目标微动特征提取

空间目标的高速轨道运动,会导致微动曲线的展宽和走动,将对后续的微动特征提取产生不利影响。针对这一问题,提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的空间目标微动特征提取方法。首先分析了高速空间目标的信号回波模型;其次,根据回波信号的特点提出了一种基于DMFT的补偿参数估计的方法;最后,采用Hough变换提取了目标的微动特征。仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性,结果表明微动特征的提取精度得到了明显提高。     

基于多分辨率分析的雷达辐射源融合识别算法

结合信号融合识别的应用需求与多分辨率分析的特点,提出了一种基于多分辨率分析的雷达信号融合识别算法。该算法对获取的信号先进行小波变换后直接对信号进行融合识别。仿真实验表明:该方法在减少数据量的同时能够降低信息的损失,提高信息利用率,较好地保证信息的完整性,可有效提高信号识别性能。     

连续时间参数滤波问题的非标准方法

本文应用非标准分析中的Ｎｅｌｓｏｎ近初等过程方法,得到了与标准的连续时间参数滤波问题等价的近初等过程的滤波公式,并由此得到了标准的连续时间参数情形地滤波公式．     

一类分段线性费用网络流问题

本文通过把一类分段线性费用网络流问题化成线性费用网络流问题,给出了求解这类分段线性费用网络流问题的算法。     

频率响应软约束的宽带自适应波束形成

针对常规线性约束最小方差(LCMV)波束形成中输出信干噪比(SINR)较低问题,提出了基于频率响应软约束的宽带自适应波束形成方法,该方法在LCMV波束器的约束条件基础上,增加对期望方向阵列频率响应软约束,可以得到近似无失真信号输出,同时增加波束抑制干扰噪声能力,提高输出SINR性能.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于小波变换的外测设备动态精度评估方法

为了解决传统的变量差分法或最小二乘拟合残差方法评估外测设备动态精度引入模型误差问题,提出了基于小波变换的外测设备动态精度评估方法.对残差序列的小波基函数选择及系统误差和随机误差分离技术进行了理论分析,并应用某设备的残差序列数据实验验证,取得了基于小波变换和变量差分方法的残差信号系统误差与随机误差以及设备精度指标.结果表明:基于小波变换评估外测设备动态精度无模型误差,计算的设备精度指标符合设备测量特性,基于变量差分的评估方法将模型误差引入到设备综合误差上,导致设备误差变大,影响精度评定的准确性.通过对比分析,更加证明了基于小波变换的外测设备动态精度评估方法的科学、准确.     

“准备”与“备准”

人人皆知,不打无准备之仗.但要打好仗、打胜仗,不仅要有准备,而且要备准."准备"与"备准",看似只是两个字变换了先后顺序,但内涵和实质却迥然不同. 备准以准备为依托,准备成效以备准来体现.可以说,准备是前提,备准是落点;备准是方向,准备是过程.当前,我国安全形势日益严峻,传统安全威胁与非传统安全威胁交织,进行多样化任务成为常态,"养兵千日、用兵千日"成为事实.武装力量要适应这一形势变化,有效履行使命任务,如何准备和怎么备准,是必须密切关注、认真思考和抓紧解决的严峻课题.     

一种基于Hadamard变换与SVD的彩色图像双水印算法

针对实际应用中彩色图像的版权保护问题,提出了一种结合Hadamard变换与奇异值分解（SVD）的非盲水印算法。实验证明,该算法对加噪、JPEG压缩、剪切、缩放和旋转攻击均有较强的抵抗力,具有较好的实用价值。     

并轨双基合成孔径雷达ECS成像算法

为解决大斜视角情况下并轨模式的CS成像误差较大的问题,基于单基地非线性CS算法采用扩展CS算法对斜视目标成像实现了改进,克服了双基地回波数据二维频域变换的困难,对高阶的耦合性进行了补偿.通过仿真验证了在斜视条件下,ECS(extend CS)算法对双基地合成孔径雷达(BiSAR)数据成像的有效性.