水下目标二维散射特性测量方法

基于合成孔径原理,提出一种水下目标二维散射特性测量方法,该方法采用声呐基阵静止而目标作合作匀速直线运动的模式.推导了前述模式下的目标回波信号模型.对回波信号进行二维成像处理,利用反投逐点算法进行方位向的聚焦处理,进而得到目标在距离和方位维的二维散射特性.给出计算机仿真和水池试验的回波数据处理结果,得到水下目标散射特性的二维空间分布,方位向理论分辨率达到0.04 m,且分辨率与距离和频率无关.该方法可用于目标特征缩减和目标识别.     

时频域滤波沉底目标亮点特征提取方法研究

主动声呐探测沉底目标时,由于存在严重的海底混响干扰,使得拷贝相关方法不能有效地提取目标回波亮点特征,大大降低了主动声呐的目标识别性能。针对该问题,研究了时频域滤波Hough变换的目标回波亮点特征提取方法。该方法采用互魏格纳变换将接收信号与拷贝的发射信号变换到时频域,依据目标回波与混响及噪声能量的时频聚集特性不同,采用时频域脊波变换滤波滤除混响及噪声,最后利用Hough变换提取目标回波中各亮点峰,并进行投影计算形成目标回波的亮点特征。同时研究了Hough变换域中的峰值位置与目标亮点对应的数学关系,给出了基于时频滤波提取沉底目标亮点特征的算法步骤,并采用支持向量机对比分析了该方法与拷贝相关方法提取亮点特征的识别效果。结果表明,该方法能够在较低的信混比下有效抑制混响干扰提取亮点特征,从而提高沉底目标的识别性能。     

水下沉底小目标回波的短时FrFT滤波分析

为提高主动声纳在浅海区域探测水下沉底目标的能力,研究了二类水下沉底目标回波和混响的时频特性.基于分数阶傅里叶变换(FrFT)方法,设计高斯窗的短时FrFT算法(STFrFT)对水下沉底目标回波进行表征,根据回波和湖底混响在FrFT域的时频聚焦性差别,将最佳旋转后的信号进行u域窄带滤波可有效地抑制混响的干扰.湖试数据分析表明,在两类沉底目标探测过程中的短时FrFT时频面上湖底混响拖尾衰减较快,该方法可有效地提取回波中稳健的时频特征.     

基于深度学习的水下目标姿态识别

水下安静型目标主动探测与识别问题中,确定目标与发射装置的相对姿态是目标探测的关键。本文结合水下目标声散射回波机理,对目标的声散射回波成分进行信号特性分析,结合分数阶傅里叶变换对声散射回波进行特征提取;利用循环神经网络保存目标回波时间序列信息,实现对序列信号的动态建模;分别将分数阶傅里叶域特征与频谱结构特征作为训练对象,构建水下目标回波角度识别模型并进行对比,实现对不同声波入射角度下目标回波的分类识别。水池实验数据处理结果表明:本文提出的分数阶傅里叶特征与长短期记忆系统结合的深度神经网络模型,各项评估指标均优于以频谱结构为训练特征的深度网络模型,验证了本文方法对目标姿态识别的有效性。     

水下动目标纯方位被动跟踪仿真研究

对矢量传感器被动跟踪系统的性能作了仿真分析.介绍了具有方位估计功能的二元浮标阵用于跟踪水下动目标的模型,并描述了跟踪精度的空间分布.对于具有强机动特征的轨迹,滑动窗的时间序列平滑优于常见的目标运动分析的状态估计方法.仿真为评价实际使用性能提供了预先估计,冗余阵元使得阵形设计具有灵活性,加权平均可改善跟踪质量.仿真表明,方位估计精度为1°时,被动跟踪性能有可能与主动方式媲美.     

水下目标特性特征提取及其融合

为解决基于回波法水下目标分类与识别问题,从水下目标回波的弹性亮点特性、多分量特性和能量积分特性出发,利用频域离散小波变换(FDWT)、希尔伯特谱(Hilbert谱)、希尔伯特边际谱、分数阶傅里叶变换(FRFT)4种时-频分析方法从不同角度对目标回波与混响进行分析.对所提取的特征进行压缩与融合,利用支持向量机完成对水下目标和混响的分类与识别.文中给出了发射换能器以不同掠射角工作时4种时-频特征及其融合特征的识别率.实验结果表明,随着掠射角的增大,总体识别率呈现升高的趋势,融合特征可以有效提高识别率.     

利用小波互谱的体目标识别研究

阐述了双通道小波变换的互谱理论,给出了目标回波模型,利用体目标回波的亮点结构,采用阵列信号处理中的两阵元模型,对尺度目标作了识别,并给出了仿真结果与分析。     

一种基于极点特征的似然比雷达目标识别方法

利用一维距离像识别非合作目标通常需要在方位向上建立庞大的模板库,这必然会大大增加识别所需的存储空间．为了能够以较少的存储量实现高精度目标识别,提出了一种基于极点特征的似然比（LRTPC）雷达目标识别方法．该方法首先基于目标特征极点建立表征目标属性的原子库,然后利用原子库重构目标回波信号,经过似然比测试实现目标的识别．最后用给定极点合成的散射场数据进行了仿真实验．实验结果验证了LRTPC方法的有效性．     

水下目标回波几何结构的时频域盲源分离

针对水下目标回波亮点结构的时频分布特性,采用一种时频域盲源分离方法将亮点结构进行分离。该方法将每一个亮点反射的信号视为一个源信号,可以在信号传输信道的混合特性及源信号个数均未知的情况下将回波信号中的各个亮点结构进行分离。首先推导论证了亮点结构在时频域盲源分离算法下的可分离性,通过仿真分析验证了该方法的有效性,并给出了该方法对于亮点间时延参数的适用条件。实验数据的处理结果进一步表明该方法在分析水下目标几何亮点回波的结构时有较好的应用。     

激光水下目标探测系统信噪比分析

采用激光水中传输的唯像方程 ,对水下探测的信号、散射和信噪比进行了计算机模拟和分析 ,并通过提出的最佳参数匹配算法 ,实现了探测系统获得高信噪比回波的目标 .通过探测实验对接收视场角的匹配选取进行了验证 :在中等清洁水质情况下 ,最佳视场角为 3°左右 ,偏离这个值的选取将导致探测信噪比的恶化 .结果表明 ,针对不同应用环境按该算法进行系统参数的匹配选取有助于获得系统最大探测能力 .     

运动目标摄像立靶精度测量

介绍了一种用摄像技术测量运动目标立靶精度的方法,结合试验现场实际,分析了所用摄像机及其配套装备的性能要求和应达到的主要技术指标．     

基于相关性理论的弱点目标检测技术研究

基于相关性理论,介绍目标检测与跟踪的发展现状和已有的研究方法,提出进行弱点目标检测与追踪的新方法.     

嵌入式生物芯片扫描仪图像自动定位方法研究

生物芯片扫描仪扫描结果图像包含了多个高密度的微斑点阵列,为了满足嵌入式生物芯片扫描仪智能化、自动化要求,提出了一种生物芯片图像全自动定位的算法。首先对图像做基于形态学的腐蚀算法预处理,以及图像轮廓提取;采用投影法做行、列方向投影,将2维灰度矩阵转换为一维灰度和序列,结合离散傅立叶变换和功率谱运算,估计斑点的行、列间距;利用行、列间距,在1维灰度和序列中实现分段搜索,获取光斑中心粗定位;利用轮廓图像投影后出现双次峰的现象,估算斑点直径;最后,依据重心法调整斑点中心,同时采用自适应变步长搜索斑点半径,最终实现生物芯片扫描图像的精确定位和分割。本算法用C语言实现,测试平台Pentium 4 2.2 GHz,处理一幅16×19斑点阵列的图像,算法用时1.8 s,定位准确率达到100%。     

一种基于局部特性的红外弱小目标检测方法

针对红外图像弱小目标检测程序复杂和虚警率高的问题,提出了一种基于局部特性检测红外弱小目标的方法.该方法主要根据待检测像素点局部灰度比、局部灰度差、局部能量比以及局部能量差值的大小进行目标检测,避免了传统方法需对红外图像进行背景预测、图像增强等处理,有效地改善了低信噪比下红外图像小目标的检测性能.通过仿真实验对该方法与2种传统方法进行了测试和对比,证明了该方法的有效性和优越性.     

TLD目标追踪算法研究

文章利用一个二值分类器、P-N分类器来改善未标记的数据的分类。P-N分类器需要利用数据集进行模型的学习,学习过程是通过正样本和负样本的约束,P-N分类器被用于目标检测以及追踪的在线学习。试验表明,利用P-N分类器的学习算法能够从一段未标记的视频序列检测、追踪指定目标。     

再入机动目标动力学方程及雷达测量方程的建立

在北天东雷达直角坐标系内建立了再入目标的动力学方程及雷达测量方程，目标机动特性采用－阶马尔科夫过程描述。根据给定的在目标直角坐标系中的再入机动目标的弹道数据形成了雷达模拟测量信息。以上工作为再入机动目标的跟踪与弹道预报奠定了基础。     

一种有效识别速度欺骗干扰的方法

对假目标欺骗性干扰,假目标的多普勒频率及其变化率具有一定规律,而真目标的多普勒频率及其变化率具有不确定和无规律性.为有效识别欺骗性假目标,提出了一种新的根据多普勒频率及其变化率判断识别假目标的方法多普勒频率比较法.建模和仿真结果显示,该方法在判别运动目标和假目标上能取得较好的效果.     

基于运动估计的CamShift移动目标跟踪算法

在采用CamShift算法进行移动目标跟踪时,如果目标快速移动或者有遮挡物干扰时,仅利用移动的颜色信息对进行跟踪时容易导致跟踪失败。为了解决该问题,提出了移动目标运动估计和CamShift算法相结合的目标跟踪算法。通过结合削弱背景中含有的目标颜色直方图信息和进行移动目标的运动估计,从而在存在干扰目标或目标部分被遮挡的情况下,仍能实现有效跟踪。最后通过实验验证该算法的有效性。     

基于WinCE的智能网络视频监控系统设计

针对市面上常见的只能实现视频监控的网络摄像机,文章提出了复杂环境下运动目标检测与跟踪的改进算法,并将其集成到摄像机中实现云台控制.在无人干涉时,系统自动分析并提取敏感信息,若检测到入侵目标,则实时向监控人员报警.该系统采用最新的Silverlight技术构建应用程序,实现了UI开发与设备开发的迭代,从而大大加快了设备的开发速度.     

基于体系分类法的空中目标编目方法

为了完善对联合空情目标的管理,针对空中目标的编目需求,对目标属性和分类方法进行分析,提出一种基于体系分类法的空中目标编目管理方法,即根据空中目标属性及分类方法,采用体系分类结构来描述空中目标的分类结构特征,再利用层次码对空中目标进行编目,使分类体系结构中每一类、每一级或者每一个特定的目标有专一的编号,并与空中目标形成一一对应的关系.实例分析得出,该方法实现了空中目标的有效编目,对于空中目标的管理、指挥员的决策都具有很好的辅助作用.