基于shearlet与PCNN的多聚焦图像融合方法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。     

基于能量分级和位置预测的高效路由算法

针对车载传感器网络节点移动速度快、网络拓扑结构不稳定、终端传感器节点能量不确定性等特点,提出了一种能量分级和位置预测的高效路由算法ERLP(Energy Rank and Location Prediction based routing)。该算法根据具有不同能量等级的节点将消息传递距离的不同选择那些能量高的节点作为中转节点,并结合节点的分布区域和当前速度,尽量将多个消息副本传递给覆盖不同方向的节点,避免消息传递的局部性。仿真结果表明,与当前典型延迟容忍网络的路由算法相比,ERLP算法在传输成功率、平均延迟时间上具有较大提升。     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码,将动态量子旋转门引入到粒子群算法中,采用自适应变异,提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中,获得了最优的分配方案。仿真研究表明,该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

基于目标威胁度的相控阵雷达自适应调度方法

对时间资源的合理安排是相控阵雷达发挥自身优势的关键。将目标威胁度引入调度算法中,与工作方式和任务截止期共同进行综合优先级规划。通过构建目标威胁度的量化模型,使雷达在调度跟踪任务时依目标威胁度大小分配时间。提出了修正价值率和执行威胁率的概念,完善了性能评估指标。通过仿真,全面评价了新算法性能,验证了引入目标威胁度的合理性。结果表明,新算法可以有效提升相控阵雷达对高威胁度目标的处理能力。     

基于分形滤波的能量检测方法

能量检测是认知无线电频谱感知的有效方法,但在低信噪比情况下检测概率明显下降。提出了基于分形滤波的频谱感知能量检测方法。基于分形滤波可以有效抑制噪声的特点,该方法先对接收信号进行分形滤波,以其能量值作为检测统计量,进行能量检测。仿真结果表明,通过基于分形滤波的能量检测和直接进行能量检测方法对比,滤波后信噪比在下降7 d B时仍然满足90%以上的检测概率。此外,该方法对不同调制信号均具有较好的适用性,在噪声不确定情况下仍然具有较高的检测概率。     

可实现以期望角度过顶迂回打击的制导律设计

在已有的小型导弹角度约束制导律设计中,对敌方目标打击角度约束范围往往有限.为了扩大角度约束的可行范围,实现对目标的全方位打击,基于双圆弧原理设计了可实现过顶迂回打击的制导律.首先,建立了导弹的末制导段相对运动模型,然后对双圆弧曲线拟合的原理进行了介绍和推导证明,对于两段圆弧的关键参数进行了推导,最后基于该原理设计了一种...     

【专题】登陆破障装备技术发展应用述评

登陆破障行动是联合登陆战斗中各军兵种破障力量在敌预先设置和临机设置的各种障碍物中开辟通路的行动,也是确保登陆兵突击上陆和向纵深发展进攻的前提和关键。进入21世纪,随着高新技术的不断发展,传统的破障装备和手段已经不能适应新的战场,各种新式障碍相继出现,对登陆部队的破障能力提出更高要求,破障装备体系化、破障手段精确化以及破障过程无人化成为未来破障技术的重要发展方向。本文首先简要介绍了当前世界主流的破障装备和手段,并论述了其局限性,如破障效率低、人员和弹药消耗量大以及容易形成二次障碍等,然后从破障装备体系化、破障手段精确化和破障过程无人能化三个方面对未来破障装备技术发展趋势进行了展望。     

蓄电池注水装置水位控制原理研究与实现

研究设计了由电磁式液位传感器、隔离开关、单片机控制器及报警系统组成的潜艇蓄电池注水装置,确保了各蓄电池液面误差不大于5mm.给出了该装置结构及工作原理,分析了液位传感器和单片机控制电路.经使用证明,该装置对控制注水高度及缩短注水时间有良好效果.     

飞秒激光脉冲测量原理与数值模拟分析方法

飞秒fs(1fs=10~(-15)s)激光脉冲测量是飞秒激光技术中非常重要的研究内容,由于测量的复杂性,操作上一般是实际测量与数值模拟结合进行,因而非常注重测量的方法性,但在实际测量中,许多测量者只注重单一方法的使用,最终往往很难达到理想的结果。为此,在对自相关测量法原理作简要介绍的基础上,着重阐述了近年发展起来的基于其上的光学频率光栅开关法(FROG)和自参考光谱位相相干电场重建法(SPIDER)的原理,及其数值模拟分析方法,以给实际测量者提供一个较全面的方法参考选择。     

基于可变模板的前视目标跟踪算法

基于图像序列分析的图像制导极大地提高了成像武器的跟踪精度。给出了一种基于可变模板技术和遗传退火算法的图像序列目标跟踪算法。根据目标的物理特征构造出可变模板,定义合适的能量函数,采用遗传退火算法进行优化搜索。实验结果表明,该算法能够精确检测并跟踪目标,具有很快的收敛性和较高的抗噪声性。