靶场外测数据实时处理软件设计

根据靶场飞行试验任务需求,对外测数据实时处理软件所用到的测元参数、关键数学模型、算法、装订参数等进行了分析,综合运用了数据检择、滤波与平滑等技术,避免了＂台阶跳＂、＂死码＂等野值干扰,形成了实用、可靠的外测数据实时处理方法。软件设计采用多进程、多线程体系结构,合理地分解了系统的功能,建立了一套实时、高效、可靠的软件程序框架,并在该程序框架下设计了各软件功能模块。     

草地的红外辐射计算及热像图仿真

草地地表的温度是仿真其红外热像图的关键,综合考虑太阳辐射、风速、大气温度和空气相对湿度等因素的影响,建立了草地地表的温度计算模型,利用C++语言编程计算出草地地表不同时刻的温度,从而求出红外辐射亮度,并进行红外热像图仿真,仿真结果表明:该模型和方法能够真实地生成草地地表的红外热图像,可广泛应用于红外场景仿真中。     

一种基于显著性区域的图像分割算法

针对传统的显著区域的分割方法存在的频谱泄露、无法达到亚像素精度的问题,提出了一种新的基于显著性区域的图像分割算法。利用Lucas-Kanade图像配准算法对大量重复出现模式的最小周期进行估计,从而准确地重建出背景模型;在此基础上,提出了"广义邻域点"的方法,设计自适应尺度的中值滤波器完成前景分量的精确分割;并提出了快速中值滤波器的设计方法,显著降低了计算复杂度。实验证明了该算法能够准确、高效地分割图像,适用于大量重复背景中前景目标的提取。     

舰艇通信训练数据支持系统设计?

可靠的数据保障是舰艇通信训练效果评估工作开展的基础。针对舰艇通信训练数据记录存储不规范、处理技术运用不合理和可视化程度不高等问题,构建一种实用性较强的舰艇通信训练数据支持系统。该系统充分融入数据挖掘、数据仓库和数据可视化等技术的优点,可对训练数据进行充分的分析处理,能够直接服务于训练评估工作和构建存储数据库,具有一定的实际应用价值。     

基于逆合成孔径成像激光雷达的自旋小目标成像系统

为了获得毫米级自旋小目标的清晰成像,采用逆合成孔径成像激光雷达技术设计了基于距离向数据与方位向数据相融合的图像重建系统。系统采用大带宽、窄线宽光纤激光器配合调制器实现激光脉冲的线性调频,利用光外差原理对回波信号进行采集处理。结合自旋目标的运动特性,给出了含有自旋分量的回波信号函数方程,并将该分量引入传统的R-D算法中实现了对自旋目标的ISAIL二维图像的重建。实验采用毫米级铝条构成被测小目标,通过步进电机及带倾角的转台完成运动及自旋模拟。实验结果显示,当目标固定时,可通过回波能量数据获得一维距离向图像,与被测目标的4个特征点位置一致。当目标运动时,通过数据压缩并代入自旋参量,最后通过R-D算法可以获得可识别的ISAIL二维图像,验证了系统符合自旋小目标成像的设计要求。     

基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别

针对雷达信号识别算法存在着准确率低以及抗噪性差的问题,提出基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别算法。该方法对雷达信号时频变换后得到的时频灰度图提取其香农熵(Sh En)、奇异谱熵(Ss En)和范数熵(No En),并将三维熵值作为信号识别的特征向量,采用支持向量机实现信号的分类识别。仿真实验表明,提出的算法能够在低信噪比下得到较高的正确识别率。     

基于FPGA的高速图像处理系统设计

针对坦克图像处理中存在的系统集成度不高、处理速度较慢等问题,设计了一种基于FPGA的高速图像处理系统。该系统通过在FPGA上配置Nios Ⅱ软核处理器以及图像采集、处理和显示等功能模块来实现其主要硬件电路,并结合系统的软件设计实现了多路图像信号的采集以及图像的放大/缩小、裁剪和叠加显示等功能。由于采用了可编程芯片和并行处理技术,该系统具有集成度高、维修性好、图像处理速度快和实时性强等优点。     

一种自适应方向性技术在生命探测仪中的应用

基于声波／振动探测原理的地震生命探测系统的研制在我国灾害生命搜索救助领域中占有重要位置。提出了一种有效的自适应噪声抵消方法,该方法通过自适应的改变增益值代替改变部分样本的时延值而使系统零点自适应的移动。当信号和噪声同时存在时,能保证零点总是朝向噪声方向。该自适应算法能在硬件中实时实现,在声波／振动生命探测仪中可作为噪声削减和信号增强的实际工具。     

基于ARM的嵌入式指纹图像处理技术研究

研究了特征提取方法和匹配算法;设计了基于ARM的嵌入式指纹处理核心模块,并将其应用于综合业务平台的用户身份认证系统中;具有自主版权的认证加载模式实现了对登录平台的用户身份验证,识别率达到了99.3%.结果表明,该方法能确保平台系统的安全.     

基于波达方向矩阵的矢量水听器方位频率联合估计

提出了一种新的基于单个矢量水听器的方位频率联合估计方法--波达方向矩阵法.利用矢量水听器的时延数据,构造了两个相同的子阵,通过对波达方向矩阵的特征分解,实现了对目标信号的波达方向估计,并同时得到了目标的频率特征.计算机仿真实验表明,该方法具有较好的估计精度.