噪声图像压缩编码的小波变换方法

基于小波变换理论，研究小波变换域噪声图像的压缩编码方法，以实现在小波变换域同时达到对图像噪声的去除与图像压缩编码的目的，并且使两者均获得较好的效果。最后给出的实验结果证明了本文方法的有效性。     

集成平台空域辅助阵列共址干扰抑制技术

针对同时存在恶意干扰与非法窃听的通信环境,提出一种协作干扰(cooperative jamming, CJ)掩护的保密通信架构,收发信机之间采用跳频技术躲避恶意干扰,并采用协作干扰技术阻塞非法窃听。但该架构的通信带宽较大,会在收发频率振荡器中引起显著的同相和正交(in-phase and quadrature, IQ)通道失衡。鉴于此,对收发IQ通道失衡引起的信号失真进行数学建模,给出接收机处信干噪比的数学表达式,并给出干扰抑制比的闭合表达式。仿真结果表明,收发IQ通道失衡引起的信号失真的功率远大于热噪声功率。随着收发IQ通道失衡加剧,所提架构的信干噪比和干扰抑制比性能均会急剧下降,当幅度和相位失衡分别达到0.95和π/50时,信干噪比和干扰抑制比均损失了47 dB。     

使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯图像几何校正

天基光学相机实际在轨对地观测成像的畸变需通过几何校正抑制。目前主流面阵相机对地观测获得的小尺寸、高帧频序贯图像很难满足传统几何校正方法逐帧解算对单帧图像控制点数量与空域分布的要求且计算量巨大。针对这一问题,提出一种使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯观测图像几何校正方法,将逐帧校正参数解算问题转化为时域稀疏测量条件下等效偏移角信号恢复问题,利用等效偏移角信号时频信息可有效降低对单帧图像控制点数量和空域分布要求。通过高分四号卫星面阵相机在轨实测图像数据验证了所提方法的可行性且其能大大降低序贯图像几何校正处理的计算量。     

精确制导技术研究

精确制导技术在整个现代军事技术的发展中占据着十分重要的地位,是世界各国竞相发展的对象,但是迄今为止在国际上尚无统一的定义,也无统一的分类标准.首先给出了精确制导技术的基本概念,然后详细地介绍了精确制导技术的分类,并分析了它们各自的优缺点,最后对精确制导技术的发展趋势作了说明.     

确定性理论在雷达型号识别中的应用

雷达型号识别是雷达对抗情报侦察的首要工作,是近一步分析雷达用途及相关武器系统的基础,也是高层次上的态势评估和威胁估计的主要依据.针对现代战争中电磁信号环境的复杂性,利用单一传感器很难对雷达型号进行准确识别,而基于确定性理论的不确定推理技术能将多个传感器在多个周期的侦察信息进行融合,所以采用确定性理论的数据融合技术,基于确定性理论的组合规则,采用分层式融合算法对雷达型号进行识别.仿真结果表明,该方法的识别结果令人满意,使采用单一传感器可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善.     

玻璃瓶动态图像检测运动模拟平台

动态图像检测中,如何在指定位置快速而准确地捕捉到运动物体的图像是最基本的环节。试验验证图像检测装置的成像特性,成为动态图像检测研究的重要内容之一。以变频器控制电动机为核心,通过变频器内部参数编程和外部简单的辅助控制电路,构建了运动平稳、速度可调、具有自动保护功能的模拟平台。该平台适于动态图像检测中普通运动物体的快速模拟,已成功地用于玻璃瓶动态图像装置中,达到了预期目的。     

舰载雷达中频信号仿真设计与实现

为满足舰载传感器或武器系统论证、设计、试验、评估、训练等全生命周期的应用,对新型舰载警戒探测与跟踪雷达中频信号模拟器的系统体系和组成进行了探讨,介绍了系统的功能和技术指标,重点研究了软件无线电在雷达中频信号模拟中的应用、雷达电磁环境和目标回波仿真等一些关键技术,包括目标航迹模拟、目标回波模拟、杂波信号模拟、雷达接收天线仿真、雷达天线方向图仿真等.采用软件无线电技术和软硬件相结合的方法较逼真地实现了海战场复杂电磁环境下雷达中频信号的模拟.     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

复杂海战场环境下AUV全局路径规划方法

针对无人自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在复杂海战场环境中路径规划时环境模型复杂、约束条件多的情况,建立了包括战场地形、敌方威胁、障碍物和海流场等在内的比较完善的海战场环境模型.以AUV航行时间、威胁时间最短为优化目标,给出了一种基于振荡型入侵野草优化(Invasiv...     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。