一种高精度快速复合轴伺服系统分析─—数字位置差动瞄准线独立控制系统补充分析

本文是数字位置差动瞄准线独立控制系统的补充分析。重点分析了包括在其中的双检测器并联复合轴伺服系统开环和闭环传递函数,从中揭示了复合轴伺服系统高精度的本质。     

基于“当前”统计模型的综合滤波-参数识别模型

在机动目标“当前”统计模型的基础上建立了新的综合滤波－参数识别模型,并用识别－滤波两步走的方法在线识别机动示性参数和量测噪音参数,由此实现对机动目标跟踪的动态建模,使数学模型更加符合实际情况。     

程控用户交换机的中继方式及数字中继模块的设计与实现

本文史介绍一种程控用户交换机数字中继模块的实现方法。它以加拿大 MITEL 公司的MH89780数字中继接口芯片(CEPT Digital Trunk Interface Hybrid)和 MT8980(8×32)时隙交换矩阵芯片(Digital Time/Space Crosspoint Switch)为基础来实现数字中继接口功能。这种中继电路为程控用户交换机进入公用电话网提供了全自功入网能力,并易于进行程控用户交换机之间的组网。数字中继采用 PCM30/32路系统,可以采用随路信令,也可以采用公共信道信令。     

面向像斑的高分辨率遥感影像自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市QuickBird和WorldView影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度（82%与82.67%）、常规支持向量机分类总精度（87.33%与88%）、最小二乘支持向量机分类总精度（88%与89.33%）相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

多核数字信号处理器并行矩阵转置算法优化

矩阵转置是矩阵运算的基本操作,广泛应用于信号处理、科学计算以及深度学习等各种领域。随着国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor, DSP)在各种领域中的推广应用,对高性能矩阵转置实现提出了强烈需求。针对飞腾异构多核DSP的体系结构特征与矩阵转置操作的特点,提出了一种适配不同数据位宽(8 B、4 B以及2 B)矩阵的并行矩阵转置算法ftmMT。该算法基于DSP中向量处理单元的Load/Store部件实现了向量化,同时基于矩阵分块实现了多个DSP核的并行处理,通过隐式乒乓设计实现了片上向量化转置与片外访存的重叠以及访存性能的大幅提升。实验结果表明,ftmMT能够显著加快矩阵转置操作,与CPU上的开源转置库HPTT相比,可获得高达8.99倍的性能加速。     

基于Digital UNIX平台的实时数字引导实现方法

根据导弹飞行试验任务中对测控设备进行数字引导的实际需求,介绍了数字引导在飞行试验任务中的作用和基于Digital UNIX平台实现对测控设备数字引导的原理,从确保数字引导实时性、引导数据可靠性、引导外推点确定及修正引导方法四个方面介绍实现数字引导的关键技术,为导弹飞行试验任务中确保测量设备及时捕获和跟踪目标,成功地实现数字引导提供了实用的实现方法。     

基于最大交叉熵的PCNN简化模型在图像分割中的应用

用PCNN作图像分割时,选择不同的模型参数值和停止判决准则,图像分割的差异很大。分别选择最大熵和最大交叉熵作为PCNN图像分割准则,并对PCNN模型进行合理简化。实验结果表明,基于最大交叉熵准则PCNN迭代次数更少,图像分割效果明显优于最大熵准则。     

基于特征点匹配的图像拼接算法研究

通过查找待拼接两幅图像的对应特征点以确定两幅图像的缝合点,进而确定两者的匹配位置,通过对图像的重叠区域进行平滑过渡处理,实现了待拼接图像的无缝拼接。实验结果表明,文中所提算法合理,取得了良好的效果。     

基于提升五株形小波的图像融合

在提升五株形小波多尺度分解的基础上,给出一种新的像素级图像融合方法.该方法利用提升五株形小波变换对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像.该方法被成功地用于模糊图像的融合处理.试验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于进行监视和侦察之类的视觉感知.     

基于多预测器的高光谱图像无损压缩

数据压缩是高光谱图像处理应用中的一个关键问题。在分析高光谱数据相关性特点的基础上,提出了一种方向可选的多预测器数据压缩框架。将新的框架应用于单波段和多波段的预测压缩方案,分别得到复杂性不同的两种无损压缩流程。计算机仿真结果表明了该框架的有效性。