基于SVM的SAR图像分割方法

先去噪再分割的SAR图像分割方法会损失有用的纹理信息,因此本文给出了一种直接对含噪SAR图像进行分割的方法.首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征,计算图像的灰度均值作为图像的灰度特征,然后用完全无监督的聚类算法进行分类,最后将特征值与类别标记作为支持向量机的训练样本,用训练后的分类器对图像进行分割.实验结果表明:本文所给出的方法在分割的准确性和抗噪性方面都优于几种有代表性的分割方法.     

有监督的水平集高分辨SAR图像分割方法

针对基于统计模型的水平集SAR图像分割中参数估计耗时较多的问题,提出了一种有监督的高分辨SAR图像分割方法.该方法将Fisher分布和Gamma分布分别作为高分辨SAR图像的目标和背景统计模型,结合水平集方法推导了SAR图像分割水平集函数的能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,实现对高分辨SAR图像的...     

基于高斯—马尔可夫随机场模型的织物纹理特征参数提取方法

将高斯－马尔可夫随机场用于织物纹理的建模。在估计模型参数时,采用不完全Ｃｈｏｌｅｓｋｙ共轭梯度法。获得特征参数后,通过纹理合成方法,仿真原始纹理图像。试验表明：仿真织物纹理图像与真实织物纹理图像具有较为一致的视觉效果,从而论证了高斯－马尔可夫随机场模型对织物纹理建模的有效性。     

非参数邻域统计的无监督纹理分割方法

介绍了一个新颖的无监督分割方法,这种方法依赖于一个通用的图像邻域的非参数统计模型,直接建模图像邻域,不用建立中间特征。它不是针对某种特定纹理,而是通用在各种纹理上。文章通过静态随机域和非参数的高阶统计模型探讨了图像纹理的基本描述,文章中提到了适合各种纹理的通用的公式,方法的思想是通过最小化图像邻域的概率密度函数的熵来给出最优分割。熵的最小化使用了一种快速的水平集方案,这种方法并不依赖于学习阶段的数据,是无监督的,根据数据的信息内容自动调整内部一些重要参数。     

基于局部相似性测度的SAR图像多层分割

针对谱聚类算法计算复杂度高,不适用于合成孔径雷达图像分割的问题,利用谱聚类算法与权核k均值之间的等价性,提出一种基于局部相似性测度的SAR图像多层分割算法．首先提取图像中每个像素的小波纹理特征,利用每个像素点的纹理特征计算各自的局部尺度参数,进而构造像素点之间的邻接关系,然后利用最近邻规则对此邻接关系进行逐层合并,进行基础聚类和逐层细化实现像素点聚类,最终得到图像的分割结果．对人工纹理图像和SAR图像的分割结果表明了新算法避免了传统谱聚类算法对尺度参数的敏感性,获得了更优的分割性能．     

基于LBP驱动的区域围道纹理分割模型

纹理分割是图像处理的难点之一。针对此问题,提出了一种基于局部二进制模式(localbinary pattern,LBP)驱动的区域围道分割模型。该模型首先将均匀模式的思想用于LBP/C算子,使纹理模式的数量减少了77%,明显降低了提取纹理特征所需的时间;其次对无边缘活动围道模型进行了改进,使其能用纹理特征来演化曲线或曲面分割纹理图像;然后用多级分层的策略对提出的模型进行了延拓,可用于分割多类目标的图像,避免了多相位模型初始围道难以选择的问题,提高了模型收敛的速度;最后运用AOS(additive operator splitting)算法以改善模型求解的效率,进一步提高了图像分割的速度。对合成纹理图像和遥感图像的实验结果说明,提出的分割方法具有分割速度快、精度高的优点。     

星载合成孔径雷达图像小特征的准确分割方法

星载合成孔径雷达(SAR)图像信息丰富且复杂,无法通过某种信息对其所有目标进行准确表述,相同种类图像有很大不同,而不同种类图像有很大的相似性,传统方法无法解决上述问题,导致分割精度低。为此,本文提出一种新的星载SAR图像小特征准确分割方法。首先,对星载SAR图像灰度特征进行提取,通过灰度共生矩阵对纹理特征进行提取,利用谱嵌入式聚类方法塑造星载SAR图像可识别特征轮廓模型,实现轮廓特征的提取。然后,通过支持向量机实现星载SAR图像小特征初分割,利用不同小特征信息对各过分割部分的空间关系进行研究,在全局范围对类似过分割部分进行迭代增长处理,对星载SAR图像进行小特征准确分割。最后通过试验证明了本文方法有很高的准确性。     

一种单视广义极化K-分布纹理参数的估计方法

提出了通过归一化极化联合矩对SAR (合成孔径雷达)单视广义极化K-分布纹理参数进行估计的方法,阐述了SAR各个极化通道之间的纹理相关性。在此基础上给出了单视广义极化K-分布波形因子、纹理相关系数和相干斑相关系数的算法及偏差性能分析,并进行了蒙特卡洛仿真实验论证,进一步证明了该方法的良好估计性能。     

融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种基于区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法。该方法根据SAR图像的区域统计特征和边界梯度信息,建立SAR图像分割能量泛函模型;通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程;采用水平集方法求解演化方程,实现了SAR图像的分割。分别采用模拟和真实SAR图像对该方法进行了仿真。实验结果表明,该方法能充分利用SAR图像特征,不需要去除相干斑噪声的预处理过程,实现了对图像中目标与背景的正确分割。     

无须反复初始化的活动围道纹理分割方法

针对纹理图像分割问题,提出了一种无须反复初始化的快速活动围道纹理分割模型．与现有的基于几何活动围道的纹理分割技术相比,该分割模型具有三个优点:一是使用图像的灰度信息和纹理信息来驱动活动围道进行图像分割,因而,不仅适用于分割纹理图像,而且适用于分割非纹理图像;二是使用局部二进制模式来提取纹理特征,计算复杂度小;三是模型求解时,增加了约束项不需要对符号距离函数进行反复初始化,因此可采用大的时间步长,迭代步数明显减少,从而提高了活动围道的收敛速度．对自然界真实图像和合成纹理图像的分割试验结果说明,无须反复初始化的活动围道纹理分割方法精度高、速度快．     

基于阵列误差校正的波束域方位估计算法实验研究

针对阵列误差的存在会导致波束域高分辨方位估计算法性能下降的问题,给出了一种基于阵列误差校正的波束域处理方法。该方法利用单个校正源,根据实际测量数据,在获取基阵实测阵列流形的基础上,实现了对阵列误差的校正,进而利用波束域MUSIC算法估计出信号的方位。实验结果验证了基于实测阵列流形的阵列误差校正方法可以有效增强波束域高分辨算法对阵列误差的稳健性。     

铰链磨损可靠性分析及计算方法

探讨了铰链销和孔在周期性载荷作用下的磨损情况;以A rchard模型为基础,建立了在给定使用时间t时,铰链间隙增量的数值计算公式;将机构各尺寸参数、载荷、材料属性、许用磨损量等均视为随机变量,给出了单个铰链与多个铰链的可靠性分析方法和计算模型;并以曲柄滑块机构为例,验证了文中所建立模型与方法的有效性和可行性。     

镦粗成形工艺的类等势场分析法

以镦粗成形工艺为例提出了一种新的适用于实时控制的快速模型构建方法。通过对镦粗件初始形状和终了形状电极的缩放,形成一个完整的静电场,并获得按照一定规律渐变的介于2个导体形状之间的等势线。根据其分布规律确定出坯料内部的流线和等势线以及坯料内部质点的流动情况,进行了相关场变量的分析计算,最后将计算结果与有限元法分析结果进行了比较,分析表明,该方法可行、计算结果可靠、计算过程快捷。     

主/被动雷达导引头信息融合方法研究

针对导弹制导系统的特点要求,研究了基于Kalman滤波的信息融合算法并将其应用于主/被动雷达多模导引头系统中。研究了基于标量加权的分布式融合算法和基于增广测量方程的集中式融合算法并进行了数字仿真。研究结果表明信息融合算法能够提高多模导引头的测量精度,使融合精度受单一传感器影响更小,同制导律的闭合仿真也表明信息融合技术提高了制导精度,减小了脱靶量;分布式融合算法更方便实现时间校准从而便利于多模复合制导使用。此外,所研究的融合算法计算量小,易于工程应用。     

高维小失效概率可靠性分析的序列重要抽样法

针对工程实际中大量存在的高维小失效概率问题,提出了基于子集模拟的序列重要抽样法。该方法首先利用子集模拟的基本思路,通过引入合理的中间失效事件将概率空间划分为一系列的子集,然后再依据重要抽样法的思想,逐步构造序列重要抽样函数来求得失效概率的估计。文中给出了序列重要抽样法求解高维小失效概率的基本步骤,并用算例验证了所提方法的效率和可行性。数值算例和工程算例的结果均表明,基于子集模拟的序列重要抽样法不依赖于极限状态方程的形式,且适用于非正态分布随机变量,其可靠性分析结果有很高的计算精度。     

一种智能反步控制方法及其应用

针对反作用射流导弹的非线性和参数不确定性严重的特点,提出一种鲁棒自适应反步智能控制(Backstepping)方法。通过非特定的Lyapunov函数,采用遗传算法优化Backstepping镇定系数,得到适当的函数降低了当镇定系数不当时跟踪误差对控制律的影响。结合模糊小脑模型(FC-MAC)神经网络,推出系统参数不确定时的鲁棒控制律,克服了传统自适应反步法对模型不确定性要求线性有界问题。仿真结果表明,这种结合Lyapunov函数选择和参数优化的Backstepping方法鲁棒性强,受参数变化影响小。     

某型激光制导炸弹导引精度仿真研究

针对存在于某型激光制导炸弹导引过程中的若干误差源,建立了各自的数学模型,给出了一种导引精度描述模型。在此基础上采用统计试验法通过计算机六自由度全弹道仿真,评估了各种误差作用下的导引精度,并对仿真结果进行了分析。仿真试验表明航弹在典型投弹条件下能够满足导引精度设计指标。     

基于响应面的变复杂度气动分析模型

结合变复杂度和响应面近似建模方法，采用CFD和工程估算气动分析方法，构建了基于响应面校准的变复杂度气动分析模型。以冲压发动机导弹为例，采用拉丁超方取样技术，选取6个CFD计算状态，建立了差值和比值校准响应面，并比较校准后的气动性能与CFD分析。结果显示，基于差值校准响应面的变复杂度方法具有较好的逼近能力和计算效率，适合于飞行器多学科设计优化过程的气动分析。     

基于信道辨识的自适应Turbo-OFDM系统性能研究

研究了信噪比对系统性能影响的规律,将信噪比分布分为高信噪比区、中信噪比区和低信噪比区3个区域。当部分平均信噪比分别取3个区域典型值时,引入迭代增益,判断典型信道状态对应的最佳迭代次数。将数据子信道对应的接收信噪比进行排序,计算部分平均信噪比,利用其进行聚类分析,对当前信道进行辨识,在不同的信道状态下,自适应选择迭代译码次数。仿真结果说明,在平坦慢衰落信道下,采用OFDM系统中基于信道辨识的自适应Turbo码译码算法,可以兼顾系统性能和译码速度,得到较低的平均误比特率和较高的平均译码速度。     

自适应机翼的控制系统设计及其试验研究

针对自适应机翼的特点和研制要求,研究了控制系统的设计与实现,较好地解决了飞行中机翼参数时变的问题,并使系统对控制律做了合理的约束,根据最优控制理论对具体方案进行了理论分析和物理试验。结果表明,采用具有辅助模型自适应控制理论的控制器能够有效、准确、快速地达到设计目标跟踪和设计状态回归两项重要指标,系统的鲁棒性、收敛性和稳定性都得到明显体现,且能很好地实现在线控制。