面向NCW的C2参考模型研究

对C2系统仿真及评价而言,在网络中心战背景下构建一个良好的参考模型是目前C2领域研究中的瓶颈问题.以过程模型及MOM框架为核心构建了面向复杂网络的C2系统概念性模型框架.在构筑抽象的C2过程模型框架基础上,借鉴认知决策(RPD)模型的概念,从感知分析及参数估计、态势评估、模式匹配、行为确定四个方面对C2过程模型进行了形式化描述,同时从个体信息能力度量、个体态势感知能力度量、个体决策能力度量、个体指挥引导能力度量、信息共享能力度量、态势共享能力度量、协同决策能力度量、作战意图共享能力度量、作战意图同步能力度量9个方面对C2 MOM框架进行了分析.     

基于层次方法和PCA特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞多分类,可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法实验后,选取支持向量机（SVM）作为基分类器,先用一对一策略（one- versus -one）训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。又考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能同时,每层分类前先采用主成分分析（PCA）法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次PCA法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

基于梯度直方图的交叉点检测方法

提出基于梯度直方图的交叉点检测方法:统计像素点邻域梯度信息生成特征描述子,通过判定准则筛选候选交叉点,基于欧氏距离对候选交叉点进行聚类后,利用灰度加权法定位图像交叉点坐标.仿真实验验证了算法的正确性与可行性,结果表明:该方法适用于交叉角为65°～90°范围内的交叉点检测,定位精度优于0.6像素,检测率大于90％;该方法...     

基于仿射近似的摄像机标定

针对直接基于透视投影模型的标定算法计算量大、结果不稳定的事实,提出一种基于仿射投影矩阵的标定算法。算法首先线性解算仿射投影矩阵,然后分解出部分参数。在假定主点坐标等于图像中心的前提下,解算出其余参数,再以重投影图像点残差和为目标函数,对所有参数进行优化,获得精确的摄像机模型参数,达到精确、快速、稳定的标定目的。大量的仿真和真实图像实验证明算法比传统算法更稳定。     

人工造雾成雾过程微物理性能分析

通过对人造雾宏观性能和微物理性能变化过程的观测与分析,研究了人造雾成雾过程和成雾机理,并结合对云雾生长理论的分析比较了实际雾滴粒径分布范围、生长时间等与理论计算结果的异同。结果显示人造雾的雾滴粒径和生长时间与理论计算结果基本相符,但其具体的生长过程与理论过程有所差别;人造雾与天然雾相比,雾滴数密度稍大,但雾滴粒径和含水量稍小,雾滴谱分布特点有所不同。     

基于支持向量机的威胁判断模型

目标威胁判断是防空作战中一项重要内容,在建立目标威胁模型时,首先要挑选特征参数,分析了影响威胁度的若干因素.这里采用Rough理论中知识约简方法选择目标的特征参数;支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习能力,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,利用支持向量机建立了威胁判断模型,给出了实例和解决此问题的支持向量机源程序.通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单.     

双处理器的图像跟踪系统硬件平台设计

通过分析装甲车车载图像跟踪系统的任务和应用环境,设计了以TMS320C6202数字信号处理器(DSP)为核心,结合PC104嵌入式计算机的双处理器并行处理硬件平台;详细介绍了利用大规模FPGA芯片实现系统总线仲裁和逻辑控制的设计思想;并给出了体现系统智能化程度的--DSP模块的程序智能加载技术以及其实现方法.实际系统测试表明该硬件平台能满足图像跟踪系统的实时性、可扩展性、稳定性的要求,为装甲战车的数字化改造提供了可靠的保障.     

线性方程组迭代解法的另类矩阵形式

改进了线性方程组迭代解法的矩阵形式．以最简单的Jacobi迭代法的迭代矩阵为基础,只需经过简单的加减和数乘运算就可得到Seidel和SOR的迭代过程,使得算法新形式的求解过程数学意义非常明确,表达形式也非常简洁,这样不仅便于理解记忆,还非常有利于编程实现。改进后的矩阵迭代形式求解计算量为:Seidel需要大约n2次乘除法．SOR约为2n2次乘除法,且改进后的Seidel迭代法和SOR方法存储空间也较传统形式为少。     

梯格形自适应控制

本文讨论并解决了具有d步时延的多变量系统的梯格形自适应控制问题。为此,把自适应控制下的闭环系统嵌入到ARMA模型中,采用梯格算法进行预报。为了考虑d步时延控制系统,采用简捷方法推导了d步梯格预报公式,并给出了控制量的确定方法。采用梯格形自适应控制可方便地调节模型的阶次,从而可以克服对象阶次不准引起的自适应控制失效的问题。     

矩不变量在目标形状识别中的应用研究

本文提出了图像分割的一种新的算法，简单实用。实验表明，它优于经典的最大方差准则门限法和最大熵分割法。本文利用中心矩构成仿射不变量，作为目标的特征。本文提出了利用上述各特征的一种数据融合算法。实验表明，利用该算法进行识别时正确率高，且所用时间短，效果好。本文所提供的方法在对１８类目标１３８幅图像进行识别时总识别正确率高于８５％。