基于MVC/FVI模式的SAR图像融合系统设计

设计模式的使用有助于提高软件开发效率和增强软件的可复用性.在阐述SAR图像融合系统逻辑结构和功能特征的基础上,结合MVC设计模式和FVI设计模式的思想,提出了本SAR图像融合系统的设计模型;最后,针对本系统的图像数据管理和图像数据处理的技术难点给出了解决方案.开发一个具有可扩展性、易维护性和稳定性的SAR图像融合软件平台,对于研究各种融合算法具有重要的现实意义.     

运用人民战争思想营造良好警卫环境

人民战争思想是战争年代我军战胜日本帝国主义和国民党反动派的强大思想武器,和平建设时期的警卫工作同样需要运用人民战争思想营造良好的警卫环境,为完成繁重的警卫任务创造条件。因此,在全社会构建大警卫格局具有极其重要的意义。     

结构化装备型号需求论证模式研究

结构化是系统工程分析问题的重要手段。为给装备型号需求论证工程化提供理论依据与技术支撑,对结构化装备型号需求论证模式的相关问题进行了研究。分析了装备型号需求论证流程,界定了装备型号需求论证工作范围,明确了装备型号需求论证的内部流程和外部边界;针对一体化联合作战要求,提出了有指导性的需求论证策略,确保结构化装备型号需求论证模式的科学性;借鉴美军体系结构技术,构建了结构化装备型号需求论证空间,对整个论证空间的结构设计、论证域的划分和各论证环节的论证任务进行了深入研究,从技术角度实现了需求论证过程的结构化。     

系泊状态下舰载捷联惯导系统自对准研究

系泊状态下舰船发生三轴摇摆,使惯性元件中附加摇摆信息,严重影响对准精度。给出了较为完整的对准办案：在粗对准阶段,将惯性元件输出数据进行预处理以实现姿态矩阵的粗略估计;住精对准阶段,采用参数辨识法计算角速度和角加速度以实时估算杆臂K度,实现对杆臂误差的补偿,并通过卡尔曼滤波完成对姿态的精确估计。仿真结果表明：粗对准方案能够较准确地实现水平姿态跟踪,参数辨识法避免了对角增最二次微分引入的误差,验证了方案的可行性。     

多普勒频谱及JEM效应在空中目标识别中的应用分析

为了获取进行空中目标识别的有效特征量,分析了多普勒频谱结构识别、调制谱识别和JEM周期特征识别等方法.采用将相位和幅度综合的方法,获得了更接近理论值的JEM周期平均值特征量,仿真结果说明综合特征量具有较小的估计标准差.最后,指出了该领域可能的研究方向.     

基于傅立叶图像重建的车用换热器表面缺陷检测?

针对车用换热器表面缺陷检测问题,提出一种利用傅立叶图像重建提取方向纹理表面缺陷的算法。该算法采用局部二值模式（ LBP ）描述去除光照影响并对LBP图像进行快速傅立叶变换,通过频率域滤波和图像重建有效去除方向纹理的影响,由二值化及团块分析最终提取换热器表面缺陷区域。实验结果证明,本文算法可以快速、有效地检测出换热器表面缺陷。     

适用于金属物体识别的L形无芯RFID标签设计

设计了一种L形无芯射频识别标签,该标签包含6个不同尺寸的L形散射单元,利用其交叉极化方向上的反向散射场进行识别。标签基于频域特征进行编码,每个标签可携带6 bit信息。使用CST仿真软件对所设计L形无芯RFID标签进行仿真,分析了L形散射单元的尺寸变化时对标签谐振特性的影响。此外,还仿真了标签的接地板尺寸增加后的情况,证明该标签可适用于金属物体的识别或金属背景下的物体识别。     

直流衰减静测法局部辨识同步电机参数研究

研究了用于局部辨识同步电机参数的直流衰减静测法,介绍了直流衰减静测法的试验过程和局部辨识的概念,建立了三相同步电机静态直流衰减试验的数学模型,利用最小二乘法实现了参数的辨识,最后以某参数已知的具体电机为例,局部辨识了该电机的d轴参数.     

遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用

对遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用进行了探讨,切削温度回归模型辨识的实例表明,该方法是有效的.     

人工神经网络特征优化方法在模式识别中的应用

在模式识别中,特征量的选择及组合优化是设计模式识别系统的关键问题,它强烈地影响到分类器的设计及其性能。人工神经网络除了在模式识别中作为分类器应用之外,而且能够实现特征参数的提取。通过采用人工神经网络模型,对柴油机故障的特征量优化方法进行了研究,实现了对柴油机故障的特征提取及优化。