航拍图像车辆检测中的圆形滤波器HOG特征快速计算

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征,针对旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算,设计一种基于圆形滤波器的梯度方向直方图特征。与传统基于积分直方图的梯度方向直方图特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算效率,在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明,该车辆检测算法快速高效。     

双天线干涉SAR系统无控制点场景的高精度参考相位快速估计算法

为解决无控制点场景参考相位的快速估计问题,对影响参考相位的因素进行理论分析,给出参考相位与影响因素的解析关系式。结合系统参数进行仿真分析,分析参考相位对高程误差的影响。根据分析结果,结合外部粗精度高程数据、滤波后的干涉相位及相干系数,提出高精度参考相位快速估计算法,并给出算法详细实现流程。对实际机载双天线干涉合成孔径雷达系统获取的数据进行处理,结果表明:算法在文中的系统参数下可以达到优于2 m的相对高程精度,处理4096×6560像素的数据块时,参考相位估计速度至少增大20倍。     

利用支持向量机的矢量跟踪通道故障检测算法

为了克服卫星导航矢量跟踪接收机中故障通道对其他正常通道的影响,提高矢量跟踪接收机的鲁棒性,提出一种利用支持向量机的通道故障检测算法,利用矢量跟踪接收机的导航滤波器的新息序列作为支持向量机的输入。支持向量机的输出为通道的状态,根据支持向量机的输出通道的状态来判断该通道是否纳入导航滤波器,用来跟踪滤波器状态值,这样能够有效地避免故障通道对导航结果的污染。仿真实验结果表明:该方法能准确地检测出有故障的通道,提高矢量跟踪环路的鲁棒性。     

临空高超声速飞行器目标特性分析

临空高超声速飞行器经过几十年的发展,已经从概念原理探索阶段进入到成果应用阶段,其军事潜力和作战效能日益凸显。主要以美军高超声速无人飞行器、空天飞机和高超声速巡航导弹为研究对象,从临空高超声速飞行器的运动特性、电磁特性和红外特性3个方面展开论述,同时结合典型目标进行建模仿真分析;着重探讨了目标特性对未来作战性能的影响。临空高超声速飞行器目标特性的分析研究,为新型防空体系的构建提供了参考,为未来探测跟踪拦截此类目标奠定了基础。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

双站协同侦察雷达信号分选新方法

针对复杂信号环境下雷达对抗情报侦察面临的信号分选问题,提出一种基于双站协同侦察的雷达信号分选新方法。根据不同位置雷达的脉冲信号到达两个侦察接收站的时间差不同进行信号分选。在满足误差的要求下,求解该方法的分选模糊区域,分析分选性能。调整布站,优化分选性能,提高分选准确性。理论分析和计算机仿真表明,该方法可以较好地解决制约雷达对抗情报获取中的信号分选瓶颈难题。     

基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

针对舰船目标高分辨距离像的特征选择方法

为了提高基于高分辨距离像(HRRP)的舰船目标识别率,首先通过目标区域提取来解决HRRP的幅度敏感性和平移敏感性的问题;然后根据传统的特征提取方法,提取出15个较好的特征进行多特征综合识别;最后在基于Fisher准则的特征选择方法上进行改进,提出了一种基于特征互补性的特征选择方法,选择一个最优特征子集。通过仿真实验验证了提出的特征选择方法,同时选择出一个最佳分类器。     

SVM在空中目标威胁值评估中的应用

构建了基于回归型支持向量机的空中目标威胁值评估模型,确定了基于粗糙集理论的空中目标威胁因素,并建立了数据离散化、归一化的标准。将常用的4种核函数应用于对空中目标威胁值的估计,并通过基于网格法和遗传算法的搜索方法找到模型的最优参数。最后通过Matlab对算例进行了仿真验证。     

基于CUDA GPU的多摄像机场面航空器识别加速算法

基于摄像机的航空器识别是机场场面监视的重要工具。针对多摄像机场面航空器识别算法存在的计算效率低等缺点,提出基于GPU CUDA的加速算法。利用CUDA线程并行处理能力与GPU计算能力,对算法进行了重新设计与优化。通过实地对多路场面视频监视数据进行了多次实验,验证了在NVIDIA Geforce 8800GTS显卡上可实现10倍以上的加速性能,提高了航空器目标识别效率,可以满足机场场面监视中对航空器识别与跟踪的实时性要求。