高分辨率遥感影像的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Quick Bird和World View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。     

潜艇兵力作战方案选优软件的设计与实现

对联合封锁中潜艇兵力作战方案选优问题进行了研究,针对在只有一个选优指标时,人们通过比较分析法能够容易地准确判别方案优劣的特点,综合采用了改进的层次分析法、模糊综合评判等方法设计并实现了方案的选优。通过验证,该软件在应用于作战方案多目标决策等复杂系统时是适用的和可靠的,并且此软件较为简便,可操作性强。     

模糊多属性群决策与潜艇作战方案优选

分析了潜艇作战方案的优选实质是一个模糊多属性的群决策过程,建立了模糊多属性群决策的一般模型,介绍了一种以模糊理想解与模糊负理想解同时作为参照基准,以海明距离作为测度工具,以相对贴近度作为衡量标准的模糊折衷型多属性群决策方法,应用实例表明此方法可行有效。     

基于模糊模式识别的战场目标识别

分析战场目标的结构、材料、征候、特征及辐射原理等存在的差异,运用模糊模式识别方法,建立了战场目标识别的数学模型,给出了目标识别的详细步骤和方法:选取目标特征量、构造标准模糊集合、构造待识别模糊集合、应用择近原则进行目标识别,并通过算例,得到一些有价值的结论。模型和方法可供C3I系统快速准确的识别战场目标。     

地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计

针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。     

卫星导航天线阵的载波联合跟踪算法

测量卫星导航信号在天线阵各阵元上的载波相位之差可用于卫星波达方向解算,但传统的各阵元独立跟踪算法在干扰条件下无法实现高精度跟踪且容易失锁。针对此问题,通过将天线阵各阵元的载波相位分解为公共的平均载波相位和低动态的残余载波相位,提出了一种联合载波跟踪算法。该算法利用平均载波相位为每个阵元共有的特点,通过对全部阵元的联合处理来提高其跟踪精度,同时通过缩小环路噪声带宽来提高残余载波相位跟踪精度。理论分析与仿真结果表明,该算法提高了波达方向解算所需的阵元间载波相位差的测量精度及跟踪灵敏度,四阵元天线阵在典型应用条件下,跟踪灵敏度提高4d B,相同载噪比下载波相位差测量精度提高3倍。     

级间设计人机联合探月方案

利用登月飞行器的级间组合设计方法对载人登月飞行器的构造进行设计,在级间方案的论证中分析了不同组装模式对运载火箭能力的需求,建立了航天员和机器人联合探测的载人登月方案。级间组合方法可为应转移飞行器和登月飞行器设计提供另一种思路,根据飞行器级间的不同组合方式对登月飞行器的质量规模进行了初步估算,并对比了不同飞行方案对运载火箭能力的需求,研究可为我国首次载人登月任务方案提供参考。     

基于改进模糊综合评判法的告警器能力评估

针对模糊综合评判法在告警器评估时的有效评估问题,对评估过程的指标赋权、隶属度、信息集合算子进行了研究,提出了一种改进的适合告警器的模糊综合评判方法。该方法根据最小二乘原理和离差函数,把目标规划方法应用到组合赋权之中,充分考虑了权重的主客观因素;建立了基于隶属云的评估模型,用隶属云代替隶属函数,保留了隶属度的随机特性;提出了将密度加权平均(Density Weighted Average,DWA)算子用到信息集结中,充分利用了所有的评估信息。通过对某型机载雷达告警器的有效评估,表明了该方法的合理性。     

一种强干扰环境下的相干弱目标DOA估计算法

提出了一种强干扰环境下相干弱信号的DOA估计算法。该算法通过修正的Toeplitz矩阵实现了对相干弱信号的解相干,然后将强干扰信号对应的特征矢量从信号子空间中剔除,最后利用MUSIC算法对弱信号进行DOA估计。所提算法不需要预知强干扰信号方位信息,对非平稳噪声有较好的抑制性能。此外,相对JJM算法,该算法具有更高的估计精度和正确概率,对强干扰信源具有更好的抑制性能。     

鲁棒四元数无味卡尔曼滤波算法在组合导航姿态估计中的应用

针对SINS/GPS直接式组合导航姿态估计中,GPS信号易受外界干扰而引入污染观测量等问题,提出基于Huber的鲁棒化四元数无味卡尔曼滤波算法。通过研究在四元数无味卡尔曼滤波算法中引入Huber鲁棒化框架,对原算法的量测更新进行修正,增强滤波算法的鲁棒性与稳定性。以SINS/GPS位置松组合为应用背景,在不同仿真环境下,验证提出算法对姿态信息的估计效果。试验结果表明:与原算法相比,该算法具有更好的鲁棒性和稳定性。