基于机场跑道方向特征的快速识别方法

在分析航拍和遥感机场跑道结构特征的基础上,提出了一种结合跑道方向特性的快速识别方法。具体介绍了方向小波变换检测边缘的算法和基于方向特性的改进Hough变换提取直线的方法。前者增加了检测结果的有效性和可靠性,后者加快了跑道识别速度,并能详细描述跑道。实验结果表明本算法是准确、快速、稳健的。     

不完备雷达信号信息系统的粒度-粗集处理法

在粒度和粒度计算的基础上,对不完备信息系统的属性重要度和相对于决策属性的重要度做了定义,并形成了基于粒度方法的不完备信息系统知识约简算法。通过对不完备雷达信息系统实例的分析处理,证明了这种方法的有效性和实用性,并为不完备系统的雷达信号处理提供了一个较好的处理工具。     

基于多分辨分析的舰船噪声能量特征提取方法

以离散小波变换入手,利用小波分析的恒Q特性,提取了舰船噪声信号的子带能量分布特征。结果表明,由于各子带能量参数并不相互独立,基于离散小波变换的舰船噪声子带能量分布特征并不明显。因此,依据多分辨分析理论,对舰船辐射噪声信号进行了正交多分辨分解,并提取了舰船噪声子带能量分布特征。结果表明特征是显著的,该方法从整体上反映了舰船噪声信号能量分布特征。为了从细节上对噪声信号能量特征进行分析,提出了基于多分辨分析的子带能量密度特征提取方法。采用两类共8个噪声样本对噪声子带能量分布和能量密度特征提取方法进行检验,取得了比较理想的结果。     

基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法

高光谱图像数据具有大量波段,波段之间的相关性较高,可以利用数据融合技术来降低其分析难度.提出了一种新颖的基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法.首先对高光谱数据进行特征图像提取;再将提取出的多幅特征图像分别进行非采样Contourlet变换,并按区域能量进行加权融合;最后对融合系数进行非采样Contourlet重构.实际的OMIS高光谱遥感图像融合的实验结果表明,所提基于非采样Contourlet变换的加权融合算法能够很好地保持图像的空间特性和光谱特性,且效果明显好于典型的小波变换和Contourlet变换的融合方法.     

基于偏最小二乘特征提取的支持向量机回归算法

为了提高SVM的建模质量,简化建模难度,提出了PLS-SVM组合回归建模方法.该方法通过PLS对样本数据进行降维、去噪以及消除共线性处理后,再进行SVM回归建模.不仅保持了SVM良好的模型性能,而且使SVM具备特征提取功能.实验结果表明,该方法是可行的,采用此法构建的SVM模型,泛化性能优于没有特征提取的SVM.     

Matlab在装甲车发动机性能试验数据处理中的应用

数据处理是发动机特性试验的一个重要内容,是测取发动机各项指标,进行动力性、经济性分析的前提和基础。利用Matlab强大的数据处理功能和绘图功能对发动机的性能试验数据进行处理,并采用神经网络学习发动机外特性曲线的方法得到曲线,既提高了工作效率,又可得出较为精确可靠的动机外特性曲线。     

用于三维点云表示的扩展点特征直方图算法

局部特征提取在点云相关应用中具有十分重要的作用,因此提出一种用于点云局部特征表示的扩展点特征直方图描述子。针对邻域点的两两点对提出一系列不变量;在特征点上构建一个局部参考坐标框架以获得特征描述子对旋转和平移的不变性;将关键点局部邻域划分成多个子空间,并依据每个子空间中的点对不变量构建一个直方图;将所有直方图串联起来得到扩展点特征直方图特征描述子。采用Bologna公共数据集对扩展点特征直方图特征描述子的性能进行测试,并与多个现有算法进行对比。结果表明,扩展点特征直方图特征描述子获得了良好的性能,其结果优于多个现有的特征描述子。     

基于微多普勒特征的欺骗干扰识别

为了提高雷达的抗干扰能力,提出了一种基于微多普勒特征的欺骗干扰识别方法,为雷达选择抗干扰措施提供了先验知识。首先建立了目标回波和干扰信号的数学模型,分析了二者微多普勒频率的差异。其次利用Viterbi算法和FFT谱分析对信号的特征参数进行了提取。最后,定义了识别目标和干扰的特征因子,并根据特征因子设定阈值对目标回波和欺骗干扰进行识别。仿真结果验证了算法的正确性和稳定性,与理论分析一致,表明该方法能够在较低的信噪比环境下对欺骗干扰进行检测识别。     

目标图像运动特征分析

在红外成像导弹导引头的信息处理中,目标图像特征研究是导引头技术研究中的一个重要问题。对各种潜在目标成像特征的详细研究是红外成像导引头信息处理研究的基础。在此项工作完成的基础上,可以实现对导引头目标识别和跟踪算法的评价,同时也可以辅助图像处理算法的选择和优化。在分析红外成像制导空空导弹工作原理的基础上,建立了导弹、目标的仿真模型,对常见的目标图像运动特征进行了仿真分析。给出了在空战条件下目标图像运动特征的部分仿真结果。     

基于SAR图像的目标散射中心特征提取方法研究

针对SARATR需要,基于属性散射中心模型,研究了从SAR图像提取目标散射中心特征的方法。该方法首先从SAR图像分割出包括单个散射中心响应的目标区域,然后判断该区域对应的散射中心的类型,最后再采用相应的参数模型进行参数初值选择和数字优化,从而得到对应该区域的目标散射中心特征。通过循环执行上面的步骤,就可以从SAR图像提取出目标所有散射中心特征。仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能。