应用于卫星导航功率倒置阵的改进最小均方算法

采用功率倒置准则的自适应天线阵特别适合于弱信号、强干扰的场合,因而在卫星导航系统中得到了广泛的应用。针对基于最小均方算法实现的卫星导航功率倒置阵在干扰数目或干扰功率突然减少时,算法收敛慢、影响信号接收性能的问题,分析了这一现象的产生机理,并提出了相应的改进算法。改进算法通过功率监测来检测干扰数目或干扰功率的突变,然后对最小均方算法进行复位处理重置权值来达到迅速收敛的目的。仿真结果表明:与原算法相比,改进算法可显著提高功率倒置阵的收敛速度。     

基于果蝇优化算法的备件柜布局优化

备件车是保障维护其他装备正常运行的车辆,其备件柜的布局是否优化决定备件的更换速率,甚至影响整个系统的工作效率。针对备件柜的布局进行了深入研究,并通过计算实现了备件柜的布局分布。在备件柜的布局优化过程中运用了剩余矩形匹配的布局策略,并结合备件柜的布局特点对该算法进行了相应改进,使其更好地运用在本研究的布局问题中。同时运用果蝇优化算法来确定剩余矩形匹配权重的计算,在布局过程中将传统的布局策略和智能算法相结合以达到优化的目的。     

SAR图像适配区选择方法

为选择具有高匹配概率和高匹配精度特点的SAR适配区,结合SAR成像特点,分析了惯导及成像参数误差对适配区的影响,设计了多种适配性评价参数,提出了一种由粗到细的适配区层次性选择方法.该方法充分考虑了适配区在总体和细节上的需求,层次性选择有效避开了构造预测函数的难题.试验结果表明该方法可在SAR图像匹配系统中选出高性能的适配区,且所选适配区匹配概率可达97％以上.     

基于Hausdorff距离的SAR图像匹配方法

在传统基于边缘位置的Hausdorff距离匹配基础上,将边缘点的梯度方向信息引入到距离度量中。提出了一种新Hausdorff距离及相应的匹配算法,并将其应用到SAR图像匹配中。实验表明,该算法相对于传统的基于边缘位置的Hausdorff距离匹配算法鲁棒性有所改进。     

一种基于改进Hausdorff距离的图像匹配方法

Hausdorff距离(HD)是图像匹配常用的相似性准则。针对HD在实际图像中难以匹配的问题,提出了基于核密度函数的HD改进形式,该HD是通过对各个最小距离值进行核密度函数计算,并将函数值的和的均值作为单向HD值,无向的HD值取两个单向值的最小值。实验结果表明,提出的改进HD在遮挡、局部变化情况下比其它的HD距离具有较好匹配效果。     

一种基于特征匹配的实时电子稳像算法

为了实时地稳定摄像系统的输出视频,提出了一种基于特征匹配的实时电子稳像算法。将改进的Kanade Lucas Tomasi(KLT)算法用于特征提取,并提出一种新的基于灰度投影均值的特征匹配算法。为了保证稳像结果的鲁棒性,还给出了特征的有效性检验方法。另外,基于高实时性对运动滤波算法的要求,在有意运动参数估计中采用了递归Kalman滤波法。实验表明,在微机上稳定单帧图像仅需24.7ms,能够满足实时性要求,且具有良好的稳像效果。     

利用迭代线性约束最小二乘方法实现不规则阵列的方向图综合

研究了用自适应波束形成技术实现不规则阵列的方向图综合问题,改进了应用于方向图综合的迭代线性约束最小二乘方法,改进后的算法提高了数值稳定性和对随机稀疏阵的适应性。对特定的阵列如果指定的理想方向图无法达到,该算法可以获得最好的逼近。仿真结果验证了算法的性能。     

采用局域像素匹配的随机抽样一致改进算法

为提高图像拼接的配准精度和稳健性,提出基于局域像素匹配的随机抽样一致改进算法。在完成尺度不变特征变换算子或其他算子图像特征提取、特征匹配之后,利用独立于特征匹配点的局域像素,通过参考图像局域像素与映射的待拼接图像局域像素匹配,优选4对最佳特征匹配点,确定最佳单应矩阵。实验结果表明:与随机抽样一致经典算法相比,该方法未明显增加计算耗时,单应矩阵更准确,图像拼接稳健性更好。     

高炮射弹飞行时间拟合

用插值拟合和最小二乘逼近拟合方法对高炮射弹飞行时间拟合问题进行了研究。通过对插值拟合公式原理及误差规律的分析,提出确定可用区间的"去值检验"方法,说明了插值拟合公式的应用范围。通过对最小二乘拟合公式实际计算结果的分析,得出了"拟合公式阶数取3为最佳"的结论。对其他口径高炮的射弹飞行时间拟合也基本适用。     

一种基于Hausdorff距离的景象匹配算法

Hausdorff距离是一种比较点集的最大的最小距离。以边缘信息为特征点,给出了一种基于Hausdorff距离的景象匹配算法,它利用模板来简化计算Hausdorff距离。从仿真结果可以看出:具有较高的匹配精度。