一种改进的应用于高速目标角点检测的AFJHA算法

针对经典Harris角点检测算法对于全局像素点求取角点响应函数所带来的计算复杂度高,从而不适合实时检测的弊端,提出了一种新的快速角点检测算法。鉴于角点数量只占整个图像像素点很小一部分,首先利用四方向亮度导数来进行候选角点预判断,阈值选取为图像像素点像素值的标准差的倍数。经过预判断后,再考虑8-邻域相似点个数,根据相似点个数对应的情况对候选角点进行再判断,将剩下的候选角点进行Harris算法检测。仿真结果表明,此改进算法能够有效地提高角点检测效果并减少检测时间。     

基于非合作雷达辐射源的无源雷达目标检测方法

主要研究了基于非合作雷达辐射源的非相参体制无源雷达目标检测问题。对目标回波通道中的直达波干扰,利用一种基于三元传感器对消的方法来进行抑制。然后采用周期间相关检测的处理方法对目标进行检测。仿真分析表明,该方法在辐射源信号未知的情况下,能够有效抑制目标回波通道中的直达波干扰,得到优于传统的确知信号的相关检测性能。     

从孙子兵法角度审视目标中心战的制胜机制

基于体系对抗的战争特点和我军作战实际情况,提出的目标中心战是现代作战思想的一次凝练及升华。它的制胜机制表现为三个层面：通过选择关键作战目标,提升体系对抗效能;通过影响目标系统功能,谋求局部对抗优势;通过融合体系要素,提高整体对抗能力。     

基于改进动态规划的雷达弱小目标检测与跟踪

针对复杂背景下雷达弱小目标的检测和跟踪问题,提出了一种改进动态规划的检测前跟踪算法.该方法用多级检验判决方法代替常用的两级门限检测,并用传统跟踪技术进行目标位置状态估计,根据估计值与状态值的欧氏距离设计一个惩罚项来改进值函数.通过仿真验证,结果表明该方法能有效消除伪航迹,减小计算量,提高对雷达弱小目标的检测和跟踪性能.     

雷达目标识别的频域极小极大法

本文研究了雷达目标识别过程中关于目标的编码、分类特征的提取与选择等问题。提出了利用极小极大原则从频域中获取目标特征系数的方法,论述了它的数学框架以及寻求最佳解的算法步骤。利用实测的目标散射数据进行试验研究,结果表明了本文理论的正确性及其方法的有效性。     

用于纯方位目标跟踪的修正极坐标自适应卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差的问题,提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟系统噪声进行估计,动态补偿模型线性化误差,对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。     

灰色综合评判模型的改进

方案的综合评判要求评价指标的"功能性"与"均衡性"并重,而现有模型很少能体现评价指标"功能性"与"均衡性"的统一.为此,笔者提出了通过增加距离项改进灰色综合评判模型,并给出了一个应用实例.结果表明:通过改进,有效地解决了方案"功能性"与"均衡性"的兼顾问题,能够合理地对方案作出评价.     

用遗传算法实现雷达网目标分配

通过对雷达网目标分配问题的深入研究,建立了数学模型.为了获得发现概率最大的目标分配方案,引入了遗传算法来对模型求解,并给出了实现的步骤和方法.最后经过验证,证明该方法应用在雷达网目标分配问题上切实可行.     

一种拦截机动目标的最优制导律设计

引入伪控制变量的概念,建立了线性化的描述导弹与目标相对运动的状态方程.应用线性二次型最优控制理论和改进剩余时间的计算方法,提出了一种拦截高机动目标的最优制导律.通过与比例导引律在平面拦截过程中的仿真结果对比分析,表明所提出的最优制导律在拦截机动目标时更为有效.     

基于改进SUSAN算法的红外目标边缘检测

从3个方面改进了传统的SUSAN算法:①自适应选取阈值,以提高算法自动化程度:②使用双几何阈值,增强算法的抗噪性;③加入目标点判断因子,减少计算时间.利用改进的算法进行了红外目标边缘检测,结果表明,改进算法比传统的SUSAN算法有更强的噪声抑制能力,更快的边缘检测速度,显示出更加优良的性能.对对比度比较低的红外图像,改进算法可以减少40%以上的计算时间,而对对比度较高的红外图像,改进算法可以减少70%以上的计算时间.