平面交叉杆系变形协调普适方程及其通解

本文运用拓扑学、微分学、几何学的数学方法,捕捉到平面三交叉杆系的变形特点——拓扑特征.在小变形条件下,通过变换得到变形协调普适方程.从而推导出解此类拉压超静定问题的一种快速有效方法.该方法可直接应用于教学与工程计算.     

低分辨雷达基于波形特征的飞机架次判别方法

通过分析低分辨雷达飞机目标回波波形,提取出低分辨雷达飞机目标架次可资分类的特征参数作为飞机目标架次判别的特征向量。最后,采用模糊极大极小神经网络作为分类器,在低分辨雷达目标识别样机系统对机群目标进行分类识别试验中,验证了所提取特征的有效性。     

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。     

金字塔渐进融合低照度图像增强网络

针对现有低照度图像增强网络对不同尺度特征信息存在感知与表达能力不足的问题,提出金字塔渐进融合低照度图像增强网络模型。网络对图像进行多次下采样操作以组成特征金字塔,通过在特征金字塔的三个不同分支上加入跳跃连接,将不同尺度的特征图进行相互融合。通过精细恢复模块进一步提取精炼信息,将特征图恢复到正常的光照图像。结果表明,该网络模型不但能有效地提升低照度图像的整体亮度,而且能很好地保持图像中的细节信息和清晰的物体边缘轮廓,同时能够有效地抑制图像中的暗部噪声,使增强后的图像整体画面真实自然。     

滚动球变换支持下的TIN-DDM地形特征线自动提取方法

针对传统规则格网数字高程模型地形特征线提取方法中存在阈值难以定量调控、连接方式无法自适应调整以及地形特征线类型不完整的问题,将滚动球变换模型应用于不规则三角网数字水深模型(triangulated irregular network digital depth model,TIN-DDM)地形特征线的自动提取,在构建临界滚动球半径关联的地形特征点定量识别判定准则基础上,引入地形形态边界点概念,采用逆向工程的建模思路,建立了以剖分单元为基础的地形特征线自动提取模型,结合地形类型判定准则的多尺度表达特性及顾及水深数值的地形特征优化模型,提出了可多尺度表达且类型完整的地形特征线自动提取方法。试验结果表明:相比于经典地表流水模拟方法,该方法可实现完整、连续且细分的TIN-DDM地形特征线自动提取及多尺度表达,且提取的地形特征线具有更高的地形重构精度。     

全脉冲幅度信息的分析与特征提取

全脉冲数据在电子情报分析和电子侦察信号处理中具有十分重要的意义.为了辅助雷达信号分选和识别,挖掘除频率和方位以外的脉冲信息,对全脉冲数据中幅度信息的相关变化特征进行了分析与提取.将统计分析与脉幅的教学模型相结合,分析了脉冲幅度随天线扫描的起伏规律,并提取了脉冲幅度对脉冲宽度测量值的制约特征.实验结果验证了该方法提取雷达信号特征的可行性和有效性,为信号分选提供了新的思路.     

基于相参 RCS 距离分布的抗箔条干扰方法

为了提高反舰导弹对抗舰载无源干扰的能力,在分析箔条和舰船相参 RCS（雷达散射截面）距离分布的属性特征及其差异的基础上,研究了利用这种差异对干扰和目标在可分辨情况下进行识别的方法;针对干扰和目标不可分辨情况,提出了通过 RCS 距离分布特性和耦合时移特性的差异来压制干扰、提高信干比的方法。     

基于LabVIEW的地下震源定位系统设计

针对小区域浅层地下震源定位中,由于震动信号受传输介质复杂、传感器不稳定等因素影响,出现初至波提取困难、震源定位低精度等问题,设计了基于LabVIEW的地下震源定位系统,实现三轴信号合成、基于小波变换的阈值去噪、基于改进的长短时窗(STA/LTA)的初至提取、基于时差技术(TDOA)的联合定位算法等功能模块。结果表明,该软件在10 m×10 m×3 m的区域内,初至特征提取精确到10-4s,定位精度精确到0.1 m,可以广泛应用于爆破定位、信息侦查等领域。     

战场环境地形编辑器系统设计与实现

作战仿真中,地形地物对战争进程发挥着重要影响。设计并实现了战场环境地形编辑器系统,该系统利用规整网格存储高程数据,确保了动态编辑地形的实时性,并使用CLOD地形渲染方法提高绘制性能。在此基础上,对堑壕、铁丝网、三角锥、雷场、碉堡等常见战场要素的特点进行分析,将它们分为点状地物、线状地物和面状地物;最后,对每类地物分别设计不同的生成算法。实验结果证明了算法的有效性。     

基于图像信息的多特征空间坦克姿态估计

坦克作为地面战场的主要目标,分析其姿态至关重要。根据坦克姿态估计的需要,在可见光条件下采集了坦克车体纵轴与瞄准镜光轴不同夹角的图像作为训练集。利用主成分分析法选取了目标的主要特征向量,每个训练子集用3个特征向量表示,利用少量的特征向量建立目标的8个特征空间,降低了空间的维数。设计判别准则将待识别目标向量与重构向量之间的余弦值进行比较,即确定目标所在的空间位置,完成了目标姿态的识别。实验结果表明,利用建立目标多特征空间的方法识别目标空间位置是有效的。