瞄准分划的多特征融合识别与亚像素定位算法

提出了瞄准分划的多特征融合识别算法,该算法提取并融合瞄准分划的几何特征、灰度特征和运动特征,提高了识别的准确率;在此基础上应用亚像素定位算法,实现了瞄准分划的精确定位,满足了瞄准线的高精度动态测量的要求。     

基于“当前”统计模型的衰减因子自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,叙述了加速度方差自适应的"当前"统计模型.提出了一种具有自适应衰减因子的滤波算法,并对该算法进行了较为深入的理论分析.这种衰减记忆滤波具有集机动检测与参数自调整于一体的能力,最后Monte-Carlo仿真结果表明,这种自适应算法较原算法有较大的改进.     

城市战场目标分群的组合聚类方法

为了消除或减少城市作战中灰色情报信息对态势评估中目标分群的影响,提出一种基于Chameleon算法的组合聚类方法.根据目标属性间的区间灰数关联度和目标间的距离系数得到相似度矩阵,利用Chameleon算法对目标进行初始分群,然后,对分群中各目标的属性历史数据和分群中心的属性历史数据分别进行区间灰数向量关联分析,实现了目标分群的动态维护.通过算例验证了方法的有效性.     

1024位RSA算法的FPGA设计研究

改进了高基免减蒙哥马利(Montgomery)算法,使得乘法和加法的总运算量分别减少了约3%和2%。根据平行并行乘法器,设计了适用于模乘运算的一维阵列组合乘法器。基于高基蒙哥马利算法,设计并仿真了1024位密钥的RSA加/解密系统。     

一种基于IMM/MSPDAF的多传感器数据融合目标跟踪算法

基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。     

一种基于BLUE的弹道目标跟踪滤波器

弹道目标跟踪问题中动态方程与观测方程皆为非线性,影响跟踪精度。使用最优线性无偏估计方法可以有效地解决观测的非线性问题,而蒙特卡罗滤波方法适用于目标状态的非线性估计。将快速高斯粒子滤波与最优线性估计方法作了有机结合,通过对典型的弹道目标跟踪模型进行仿真,发现新算法在精度与实时性上优于粒子滤波。     

基于Hausdorff距离的目标跟踪方法研究

序列图像中的运动目标跟踪是计算机视觉的一个重要组成部分,跟踪算法的鲁棒性和计算量是算法的关键。对上述问题进行研究,提出了一种基于Hausdorff距离的目标跟踪方法。该算法结合运动检测和多分辨率技术,极大减少了计算量,并利用有效的模板更新方法,加强了跟踪的鲁棒性。实验表明,该算法能实现快速有效的目标跟踪。     

基于块边界特性的MB隐秘分析方法

隐秘术的恶意滥用给信息安全带来了巨大的威胁,隐秘术中的MB算法是一种安全性较高、应用广泛的隐秘算法,对基于MB算法的恶意隐秘有效检测已成必然。在研究了MB隐秘算法特点基础上,对隐秘图像块边界特性进行了分析,验证了图像块边界特性对MB隐秘的敏感性,提出了基于块边界特性的MB隐秘分析算法,并通过实验验证了该算法的有效性。实验表明:该算法有较高的检测率,并实现了对秘密信息嵌入率的近似估计。     

交互式多模型粒子滤波算法综述

指出了交互式多模型方法和粒子滤波结合时存在的主要问题,围绕该问题,重点对国内外关于交互式多模型粒子滤波算法的相关研究成果进行整理和归纳,给出了典型的交互式多模型粒子滤波算法,综述了目前交互式多模型粒子滤波的应用情况,并指出了几个有价值研究方向。     

基于Prony算法的大型结构振动信号降噪方法

以去除力锤激励下大型结构振动信号的背景噪声为研究目的,分析了背景噪声产生的原因及结构振动信号的特点,提出了将Prony算法应用于降噪的方法。该方法首先用一组衰减余弦信号分量之和来拟合原始信号,得出各衰减余弦信号的参数,然后根据振动信号的特点从中识别出背景噪声并构造其数学表达式,最后进行降噪处理。运用传统Prony算法和改进Prony算法分别对仿真信号和实测信号进行降噪处理,其结果证明了Prony算法的有效性,且改进的Prony算法具有更高的识别精度和更好的降噪效果。