战场威胁约束下的纯方位探测单观测站轨迹优化

为保证战场环境下单站纯方位无源探测的精度和观测站的战场生存能力,提出一种战场威胁约束下的单观测站轨迹优化方法。对典型战场威胁进行分析,建立战场威胁和单观测站运动轨迹的数学模型。在此基础上综合考虑单观测站探测精度和所受威胁程度,分别构建精度打分函数和威胁打分函数,得到单观测站的路径选择函数,并对观测站不同轨迹进行评价。仿真结果表明,所提方法能够有效规避战场威胁并提高定位精度,保证战场环境下单站纯方位探测的准确性和可靠性。     

舰载雷达低空作战性能评估

根据美军用的ADC模型,结合低空目标的特点,提出对舰载雷达低空作战性能的评估方法,把性能评估的重点放在探测能力、定位能力、抗干扰能力和识别能力这四个能力因子上,并给出确定方法.所作研究可为定量分析舰载雷达对低空目标作战性能提供依据.     

一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法

目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。     

变尺度离散Chirp-Fourier变换及其在弹载PD雷达检测中的应用

针对离散傅立叶变换(DFT)对加速运动目标进行检测时的局限性,结合离散Chirp Fourier变换(DCFT)和弹载脉冲多普勒雷达信号检测的具体背景,提出了一种基于FFT的变尺度离散Chirp Fourier变换(B DCFT),分析了它的性能。将它应用于雷达信号检测的应用背景形成了一种对线性调频信号的级次检测算法。理论分析和仿真试验表明该算法在运算量和检测性能方面均有一定的优势。     

基于免疫学的多代理入侵检测系统

在探讨免疫学基本原理的基础上 ,提出了基于免疫学的多代理系统 ,用于联网计算机的入侵检测与反应。在这个框架中 ,基于免疫学的安全代理在联网节点之间漫游 ,监视网络状态。这些代理相互识别对方的活动行为 ,以等级方式进行合作 ,并根据底层安全规则采取相应的行动。移动代理具有学习能力 ,能动态适应周围环境 ,检测出已知与未知的入侵。多代理检测系统同时在不同层次监视联网计算机的活动情况 ,包括用户级、系统级、进程级和数据包级。基于免疫学的多代理入侵检测系统是灵活的、可扩展的和可适应的 ,能够根据管理员的需要与参数配置实时监视网络。     

一种控制系统的综合故障诊断方法

提出了一种控制系统的综合故障诊断方法 ,用以解决复杂系统的描述困难与诊断准确性问题。通过将控制系统故障检测与诊断分解为一个多层次的过程 ,综合应用因果网络方法与强跟踪滤波器方法 ,实现了两种方法优缺点的互补。仿真表明 ,该方法解决复杂控制系统故障检测与诊断问题是有效的     

自动阈值选取与边缘检测相结合的图像分割算法

提出了一种自动阈值选取与边缘检测相结合的阈值分割算法 ,试验表明该算法能够避免过分割现象 ,具有良好的分割效果     

基于减背景技术的运动目标检测方法研究

首先利用统计的方法得到背景模型,并实时地对背景模型更新,以适应光线变化和场景本身的变化;减背景操作后,用形态学方法和检测连通域面积进行后处理,消除噪声和背景扰动带来的影响;最后在HSV色度空间下检测阴影,得到准确的运动目标。     

基于红外图像的小目标检测与跟踪方法

为了能在强杂波、低信噪比的情况下检测小目标,人们提出了许多针对小目标检测与跟踪的方法。介绍了基于红外图像的小目标检测和跟踪的各种方法和最新进展,重点讨论了灰度形态法、小波变换法、最优时空非线性滤波法用于小目标检测与跟踪的原理,并指出了今后的发展和研究方向。     

软件的单故障模型及故障的测试方法

研究表明,软件中残留的故障一般都是难以测试,这些故障往往都是局部的、检测概率比较“小”的故障,也就是说,和正确的软件相比,这些故障的表现往往只是一个或几个符号发生错误,现提出的软件单故障模型正是基于这个原理。测试方法是以面向故障为基础,将故障的检测分为3个部分:故障语句的执行,故障的激活和故障的传播。为加速测试用例的生成,也同时提出了软件的故障模拟方法。最后,给出了部分实验结果。