基于Hough变换的高分辨SAR图像道路目标检测

给出了一种检测高分辨率SAR图像道路目标的方法。该方法首先对原始图像进行一系列的预处理,然后利用Hough变换识别道路。在提取感兴趣区域时,该算法采用了高斯概率迭代方法代替了一般的CFAR检测或阈值分割;在进行Hough变换时,该算法用平均Hough变换代替一般的Hough变换;在检测变换域峰值点时,采用了结合全局CFAR检测的最大值点搜索的方法;最后对检测出来的准道路,该算法根据道路的独具性质进行鉴别,以确定其是否确实为道路。使用MSTARRedstone实测杂波图进行实验,取得了满意的效果。     

一种综合集成与演示验证一体化系统的构建方法

复杂性科学问题研究中的综合集成方法是构建研究平台的一项重要内容.针对复杂性研究中的系统平台的建模问题,提出一种综合集成与演示验证一体化系统的构建方法,探讨了具体实现方式和数据同步与数据一致性维护等问题.在雷达目标特性研究中,运用上述综合集成与演示验证一体化系统的构建方法,完成了一个具备尺度一致性和可扩展能力的电磁散射特性验证与演示系统.     

SAR图像适配区选择方法

为选择具有高匹配概率和高匹配精度特点的SAR适配区,结合SAR成像特点,分析了惯导及成像参数误差对适配区的影响,设计了多种适配性评价参数,提出了一种由粗到细的适配区层次性选择方法.该方法充分考虑了适配区在总体和细节上的需求,层次性选择有效避开了构造预测函数的难题.试验结果表明该方法可在SAR图像匹配系统中选出高性能的适配区,且所选适配区匹配概率可达97％以上.     

一种探雷声纳图像分割方法及应用

提出一种适用于探雷声纳图像的疑似水雷目标扫描分割方法。该方法以图像区域生长法为基础,根据探雷声纳的成像原理及水雷目标的图像特性,对区域生长法中的参数做了特别设定,分搜索和定位两步对图像中疑似目标进行扫描分割,讨论了搜索和定位两种扫描窗口的尺寸及扫描方法。将该方法应用于实际探雷声纳图像,可得到符合预定信混比要求的疑似目标区域,为基于探雷声纳图像的水雷自动判别奠定了基础。     

基于改进粒子群优化RBF神经网络的算法

针对粒子群算法易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进后的算法应用到RBF神经网络核函数参数的选取中。依照文中提出的编码方式、迭代公式和适应度函数,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真表明,基于改进粒子群算法优化的RBF神经网络不仅收敛速度快,且误差精度高。     

基于Hausdorff距离的SAR图像匹配方法

在传统基于边缘位置的Hausdorff距离匹配基础上,将边缘点的梯度方向信息引入到距离度量中。提出了一种新Hausdorff距离及相应的匹配算法,并将其应用到SAR图像匹配中。实验表明,该算法相对于传统的基于边缘位置的Hausdorff距离匹配算法鲁棒性有所改进。     

星载双基地SAR系统模糊性

针对星载双基地SAR由双基地几何关系引入的新问题,提出了计算其模糊比的新方法和近似分解方法。利用此方法通过仿真计算对星载双基地SAR模糊性变化规律做了进一步研究。结果表明,因接收天线的面积限制,与其伴随飞行的大卫星SAR相比,模糊性问题更为严重,但变化规律基本一致。比较而言,由于小卫星天线尺寸在高度上更接近大卫星天线,在距离模糊比上相对大卫星SAR抬高得不多,而在方位模糊比上抬高较大。     

基于多准则的战损装备抢修排序决策模型

通过对战场抢修排序原则的分析和量化,利用模糊综合评判的方法,建立了战场抢修排序的数学模型,可以有效地解决装备抢修中多个装备多准则排序的问题,为装备保障部门进行决策提供依据。     

潜艇鱼雷攻击有利扇区的成因及其消除方法探讨

根据敌情我情,求出想定潜艇鱼雷攻击有利扇区,以便水面舰艇事先采取一些有利措施,及时做好防范准备。从作战使用的角度出发,在解剖鱼雷射程圆的基础上,探讨了潜艇鱼雷攻击有利扇区的形成原因,并对潜艇鱼雷攻击有利扇区的扇区角进行了深入分析,从而提出了水面舰艇减少或消除潜艇鱼雷攻击有利扇区所带来的不利影响的一些方法。     

SAR抗干扰措施及效果度量研究

SAR作为一种军用雷达,其电子对抗与反对抗是永恒的主题。分析了SAR针对有源噪声干扰可采取的一系列抗干扰技术措施(ECCM),同时研究了ECCM后的效果度量,最后介绍了一种新的度量方法——干扰等功率曲线,将SAR抗干扰效果定量、直观地表现出来。