尺度自适应特征压缩跟踪

为在复杂环境中对目标进行长时间精确跟踪,提出一种尺度自适应特征压缩跟踪算法。通过结构约束性采样,获取不同尺度不同位置的扫描窗,离线计算不同尺度下的稀疏随机感知矩阵。在线跟踪时利用这些矩阵感知对应尺度的图像采样块,实现特征降维,提高运算速度。利用朴素贝叶斯分类器对降维特征判决,在线学习更新分类器参数,找出具有最高分类得分的采样块作为新的跟踪结果,实现跟踪位置及尺度的自适应更新。实验结果表明,该算法能适应目标的基本姿态变化及尺度缩放,不依赖于目标初始跟踪区域尺度选取,跟踪结果具有较强的鲁棒性。     

基于压缩感知原理的融合判别信息的协作表示方法

提出了一种用于视觉分类任务的低计算复杂度且有效的图像表示方法。把协作表示和判别信息结合在统一框架内,是基于协作表示分类方法的一种扩展形式。测试样本的协作表示系数是稀疏的,这种基于冗余和过完备的表示对于遮挡和伪装而言是鲁棒的;此外,通过最小化类内散布矩阵和最大化类间散布矩阵的判别信息的挖掘,对于视觉分类问题也是很有帮助的。在一些基准数据库上的实验表明,提出的方法相对于现有的方法而言能够获得更有竞争力的表现。     

太阳能电池阵跟踪驱动过程扰振特性分析

太阳能电池阵对日跟踪驱动过程所产生的扰动是限制高精度航天器技术指标提高的主要因素之一。为获取驱动扰动的规律性特征,本文将太阳能电池阵及其驱动装置考虑为相互耦合的整体系统,从主要驱动环节出发建立其机电一体化扰振分析模型和Simulink动力学仿真模块,通过试验算例验证模型正确性,并分析了电池阵刚柔耦合和质心偏置等因素对扰振特性的影响。结果表明:转速波动将激起电池阵低阶扭振模态,扰动频谱具有步进电动机驱动和柔性结构振动的频率特性,但扭振扰动对刚体运动规律影响很小;质心偏置会引起电池阵平动与转动耦合的空间振动,激扰面外弯曲振型,改变扰振频率分布和放大扰振分量幅值。     

非理想正交发射信号对频控阵波束的影响

为考察发射非理想正交基带信号对频控阵波束的影响,基于频控阵信号模型引出了基带信号正交问题,从数学上推导频控阵发射非理想正交基带信号情况下的波束表达式,进一步分析匹配接收处理性能.基于频控阵波束发射和匹配接收计算量,提炼出影响分析评估因子,构建了频控阵基带发射信号正交特性与波束、匹配接收性能的定量分析关系.基于6类典型随...     

单通道相控阵雷达及类波束形成技术

针对常规相控阵雷达的馈线网络小型化问题以及由发射高增益定向波束引起雷达信号被截获概率较大的问题,提出了一种新的相控阵雷达系统。该系统的馈线网络中仅有一个带移相器的收发共用通道,在时序控制模块的控制下贯续接入各收发共用的阵元进行发射信号馈送或信号接收,同一时刻只有一个阵元与通道连接。基于此系统提出了类波束形成的概念与技术,通过各阵元依次发射时间分集的脉冲信号形成类发射波束;各阵元依次接收这些脉冲信号并进行相干脉冲积累以形成类接收波束;并通过控制移相器的相移量以及通道切换时间形成各阵元间发射或接收的相位差进而控制类波束的最大指向。仿真分析证明了该系统能以较小的硬件规模在不形成高增益定向波束的前提下具有与常规相控阵相当的性能。     

对称五元照射的SCM网络设计分析

从需求分析、对称五元照射器组阵设计、单通道单脉冲（Single-Channel Monopulse,SCM）网络设计等几个环节,深入分析了无人值守条件下高动态低仰角跟踪所采用的对称五元照射SCM网络的实现方法。通过与传统3通道天线组阵的比较,阐明了新对称五元照射阵列的优越性;通过与双通道多模馈源和差网络的比较,阐明了新SCM网络的特点;根据校飞试验结果,证明了设计方法的合理性。     

双(多)基地声纳浮标系统在反潜中的应用研究

在双基地声纳系统中,根据能量关系推导出双基地声纳系统最大可探测范围的数学模型;在此基础上,讨论了用双(多)基地声纳浮标系统布放直线阵、圆形阵时的阵形宽度、搜索面积及所需浮标数,并将之与传统被动浮标阵进行了比较.结果表明:采用双(多)基地浮标阵可以在一定程度上节省浮标数,提高了浮标的使用效率.     

串馈微带天线阵的增益和方向图计算

应用有耗传输线理论推出串馈微带阵各阵元电流的递推公式 ,给出了增益和方向图的计算曲线 ,与实验结果比对吻合良好 ,这表明串馈微带阵方向图计算必须计入微带线损耗才有可靠精度。还分析了微带天线阵的阵元数目变化与增益之间的关系 ,给出了计算曲线     

一种三维小基阵无源声测定向算法

无源声测定向是声学监视技术的重要研究内容。为了实现对低空运动目标的声学监视,提出了一种小基阵定向方法,并用线性回归分析原理导出了定向算法,对定向误差进行了理论分析和数值仿真。不仅适用于随机布阵的三维小基阵情况,也可应用到二维小基阵对声源的定向。理论分析和仿真表明,这种定向算法正确可行,且有较大的实用价值。     

稀疏平衡变分自动编码器的文本特征提取

针对文本特征提取方面的高维数据特征区分度较低、基于规则的特征学习的自学习性能差、变分自动编码器存在过度剪枝等问题,提出稀疏平衡变分自动编码器(Sparse Balanced Variational AutoEncoder,SBVAE)的文本特征提取模型.为消除噪声干扰,提高文本特征提取模型的鲁棒性,在文本特征提取的输入...