基于LabVIEW Vision的航空炮弹缺陷检测方案设计

航空炮弹在勤务保障过程中,容易受到环境和外力的破坏而造成表面的损伤,影响正常的飞行训练甚至危及载机安全。采用虚拟仪器平台提供的LabVIEW Vision视觉开发工具包,结合灰度直方图筛选、Saturation分量图像提取、灰度形态学Erode和Dilate变换以及最大熵阈值分割的图像处理等技术手段,对待测航空炮弹图像进行分析处理,精确判断炮弹锈蚀和划痕缺陷问题。试验结果表明,系统具有较高的可行性和可靠性,可以实现炮弹缺陷的快速鲁棒检测,提高了炮弹检测的效率和精度,对于提升航空弹药保障信息化、智能化水平具有重要意义。     

基于视频监控的人的异常行为系统设计

"视频监控"是一种可实现夜间检测的视频监控系统,普遍用于沿街商铺、仓库、郊区独户别墅以及小区等场所。传统的视频监控对摄像头的要求较高,并且需要多人值守,对人力、财力的要求较高。针对传统视频监控存在的不足,设计了一种智能检测系统,能实现对非法入侵、物品盗移等异常状况的实时检测和及时报警,还针对夜间图像的特点设计增强算法,使普通摄像头可实现夜间监控,大大降低了视频监控的应用成本并提高了监控效率。     

结合像素局部对比度的直线特征检测算法

鲁棒高效的直线提取算法在空间目标位姿估计、跟踪、骨架重建等领域有广泛的应用。提出基于像素局部对比度和全局虚警抑制的直线段检测算法。算法分为四步:第一步,计算像素点的梯度以及局部对比度;第二步,将方向大致相同的像素点分成直线支撑区域(像素方向为像素梯度方向的顺时针垂直方向),并对支撑区域进行矩形近似;第三步,在直线支撑区域内拟合直线段,计算直线参数;第四步,根据直线支撑区域信息验证直线段,抑制虚警。实验测试结果表明:该算法在复杂条件下,特别是光照影响条件下,具有更好的鲁棒性和效率。     

强实时双系统中容错技术研究

在关键任务部门中 ,实时双系统的应用越来越广泛。如何保证高的可用度和高的响应时间是它们共同面临的问题。在本文中 ,全面论述了强实时双系统容错技术中的关键问题 ,包括系统结构定义、故障检测、状态切换。实际应用的结果表明 ,方案可以满足应用系统高可靠、强实时的需求 ,取得了良好的效果     

串联型有源电力滤波器的控制策略

通过所给出的串联型有源电力滤波器系统结构 ,分析了其补偿电压型负载的工作原理。在此基础上探讨了串联型有源电力滤波器的关键技术之一———获得参考电压的控制策略 ,包括检测电源电流和检测负载电压两种控制策略 ,并设计了相应的控制电路。最后 ,通过实验研究了串联型有源电力滤波器采用这两种不同控制策略时对电压型负载的谐波补偿效果     

在非高斯信道下多用户检测的鲁棒算法

在无线通信中应用多用户检测技术可以有效去除多路径干扰 (MAI)。实验证明 ,实际信道通常包含冲激噪声 ,从而是非高斯的。讨论了目前扩频通信 (DS SS)中应用于非高斯信道的自适应鲁棒的多用户检测技术 ,以前的研究大多存在两个缺点 :一是需要对非高斯信道的模型有一个先验估计 ;二是计算较基于高斯信道的算法复杂的多。本文从传统的特征空间的自适应跟踪技术PASTd[1] ,针对其误差模型对算法进行修改 ,提出了一种简易的鲁棒算法。经蒙特卡洛仿真证明 ,该方法在含冲激噪声信道中能显著提高信号子空间跟踪的精度     

水下目标跟踪技术

基于水下精确制导的要求,指出了水下目标跟踪技术的重要性和必要性,并分别就水下目标跟踪问题的分类、跟踪坐标系的选择、动载体下探测器的目标跟踪方法、目标运动模型、滤波方法、水下目标跟踪的特点做了叙述,同时对以后的发展方向作了展望.     

炮兵射击指挥系统的智能检测诊断系统

介绍了某型炮兵射击指挥系统智能检测诊断系统的硬件设计和软件组成,并详细地介绍了该系统的功能和技术特点,它不仅可以对炮兵射击指挥系统中的印制板进行故障诊断,也可用于其它由于装备印制板的测试和诊断.     

基于模糊熵与方向相似度的液体火箭发动机故障检测

先定义系统的广义模糊熵及其计算公式，再给出滑动数据窗口中采样数据矢量方向分布中心的离散度定义及其与模糊熵之间的负指数解析关系，并基于离散度概念对自适应窗口滤波器进行了改进，提高了滤波器对噪声的敏感度以及故障检测算法对强干扰噪声环境的鲁棒性。同时，根据滑动数据窗口中二模糊聚类数据中心矢量方向相似度的变化来监示发动机系统故障的发展趋势。本文基于受强噪声环境干扰的实际试车数据并用自组织模糊聚类算法作为滑动数据窗口上的聚类算法进行了数字仿真试验。仿真结果表明：基于模糊熵的故障检测算法具有对强噪声环境的鲁棒性，是低信噪比环境下的一种客观的故障检测算法。     

在非高斯弱相关噪声中弱信号的最佳检测

本文探讨了仅已知噪声一维分布和二阶统计特性的条件下非高斯无穷相关噪声中确知弱信号的最佳检测问题。在假设噪声为一阶AR过程ni=yi+ρn(i-l)的情况下,以最优化检测器的渐近相对效验为准则。并对p取一阶和二阶近似的意义下,分别得到了最佳有记忆和无记忆检测器的闭式解。推证和比较了它们同非高斯白噪声中的最佳检测器在结构上的异同和性能上的改进程度。最后给出了几个典型的实际例子。