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141.
战斗机座舱是飞行员操纵飞机执行作战飞行任务的核心部位。座舱设计水平不仅反映出飞机的综合技术水平,而且在一定程度上反映出飞机的作战能力,对战斗机作战使命的完成、作战效能的发挥起着重要作用。因此,战斗机座舱历来被视为军用飞机研制水平的重要标志之一。座舱布局设计是一项以飞机的作战任务、战术技术性能和结构设计为依据,充分考虑人的生理、心理诸因素,以充分发挥人-机系统工效的系统工程。在设计中,主要权衡解决有限空间与显控设备布局、安全性、舒适性的矛盾;多通道信息集中与显示控制的矛盾;座舱内视与外视转化的矛盾;以及视距内与视距外转化的矛盾。座舱布局设计与显示控制技术的发展密切相关。机电仪表和电子显示器的出现,使座舱实现了从目视飞行  相似文献   
142.
基于仿真环境的航空态势图像评估   总被引:1,自引:1,他引:0  
航空态势图像在现代高技术战争中有着重要的作用,航空态势图像的品质直接关系到作战结果.首先建立了评估模型,提出了在仿真环境下度量指标的方法.然后介绍了灰色聚类分析方法及其评估步骤.最后,基于仿真环境下,用灰色聚类分析的方法来评估航空态势图像的品质.结论证明,指标的度量方法和图像的评估方法是有效可行的,结果是正确的.  相似文献   
143.
基于粒子滤波的红外小目标跟踪方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于粒子滤波的红外小目标自适应跟踪方法.首先根据红外小目标的特点,建立灰度统计直方图分布模型对目标进行描述,采用基于Bhattacharyya系数定义的距离进行相似性度量,建立目标观测模型,然后通过这个模型将粒子滤波和均值位移方法结合起来,实现对红外小目标的跟踪.实验证明,该方法能够较好地处理图像序列中由于局部遮挡所带来的影响,准确地对红外小目标进行跟踪.  相似文献   
144.
针对传统的多分量LFM信号检测与参数估计中存在的精度不高和交叉项问题,将小波重排与Hough变换结合起来,首先对信号进行小波变换,克服交叉项干扰,再经过时频重排保证精度,以重排后的时频分布作为图像,利用 Hough变换通过查表的方式,实现对各分量的依次截取和参数估计.仿真实验表明,该方法能够有效地提取多分量LFM信号中各分量的特征参数.  相似文献   
145.
一种基于相关测度的SAR干扰效果评估方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率成像雷达,在工作机理上不同于传统雷达,对其实施干扰及效果评估具有其特殊性.通过对受干扰前后合成孔径雷达成像的灰度方程的分析,提出了一种基于受干扰前后雷达图像相关测度的干扰效果评估方法.  相似文献   
146.
车载UWB SAR干扰自适应抑制新方法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
在分析车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)探测系统中干扰类型及其产生机理的基础上,针对Tsaipei Wang等提出的批处理方法的局限性,提出一种基于迭代运算的图像域自适应干扰抑制方法.该方法利用基于韦布尔分布的恒虚警率(CFAR)检测器提高干扰信号估计的准确性;采用迭代方法在线估计和更新参数,实现干扰的自适应抑制.实测数据处理结果表明:该方法可有效抑制自信号干扰,且结构上适于实时处理,可满足车载UWB SAR探测系统对图像预处理的要求.  相似文献   
147.
148.
混沌运动的确定性与随机性规律反映了现实世界中有序与无序相伴、简单与复杂一致的规律 ,利用混沌运动的方式控制像素色彩 ,可以生成反映现实世界混沌本质的伪自然图像 .通过改变动力学系统的参数 ,可以改变系统的运动形态 ,从而得到不同的伪自然图像 .  相似文献   
149.
基于邻域灰度分布的IR弱小目标检测   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
图像中邻域内灰度起伏程度越大 ,各点灰度值占邻域内总灰度值的比率的平方和越大 ,由此提出了一种基于邻域灰度分布的弱小目标检测方法。同时考虑到复杂自然背景 ,特别是背景中含有大量边缘和高频点的情况 ,提出了目标检测的改进方法。最后 ,利用邻域判决法实现运动目标的进一步分离。实验表明该方法能够极大地减少候选目标点数 ,准确有效地检测复杂自然背景中的红外运动弱小目标 ,适合于实时和多目标的检测  相似文献   
150.
针对极端曝光(欠曝光和过曝光)图像动态范围低的问题,提出一种基于多尺度分解细节感知的图像融合算法。欠曝光图像经过细节增强后,与过曝光图像进行初步的粗融合;采用小波变换对细节增强后图像的亮度分量进行多尺度分解,并设计专门的高频和低频融合策略,实现亮度分量的精融合;将粗融合图像的色调、饱和度分量,与精融合图像的亮度分量重组,获得最终的融合结果。基于大量测试数据,实验结果表明所提方法在视觉效果方面表现优异,平均MEF-SSIM指标为0.985 4,平均SSIM指标为0.650 8,均优于现有主流算法。  相似文献   
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