密集杂波环境下的轨迹起始

光电测量系统在检测过程中,可以得到观测对象的多种特征信息。根据测量对象在空间的运动规律和特征变化规律,对具有不同特性的目标可以动态的改变轨迹起始的响应时间,对测量对象分别进行位置和特征的关联,并将关联后的结果按照一定的规则进行分叉和剪枝。实验结果表明,这种方法克服了传统的滑窗法在密集杂波环境下容易丢失跟踪目标和关联错误的弱点,减小了噪声带来的虚警率和漏警率,适合于密集杂波环境下稀疏目标的轨迹起始,有利于工程应用。     

一种水下多亮点目标模拟器的设计

以物理声学法为基础,推导了典型的多亮点水下目标回波的参数计算公式,利用MATLAB仿真验证了不同的入射角对该多亮点模型的影响,给出了水下目标回波的仿真结果。在此基础上,设计了基于线列阵的多亮点目标模拟系统的总体技术方案,提出了解决系统实时性等问题的具体办法。     

排爆机械臂多目标轨迹规划研究

针对排爆机械臂轨迹规划问题,提出多目标轨迹规划方法。建立三次样条曲线分段轨迹描述方程,采用外加虚拟点法保证三次样条曲线可任意指定轨迹初始速度、加速度,提出灵活性优化目标以提高机构灵活性;将优化目标及运动学约束以轨迹方程参数表示,转化为对各段运动时间的寻优;采用CNSGA-II对排爆机械臂运动进行多目标轨迹优化,处理非线性约束最优化,建立排爆机械臂多目标轨迹规划算法流程。结果表明,该方法能有效提高规划结果灵活性,各项目标均优于线性加权单目标规划,所得轨迹平滑可控。     

水下目标壳体的镜反射亮点回波结构

文章从工程应用角度讨论水下目标壳体镜反射亮点回波结构。在声呐频率范围内把水下目标壳体作为多层平板处理。应用声线方法和递推关系导出任意多层平板的反射系数。忽略耦合水层两边的多次反射后，得到一组适合于瞬态和亮点分析的反射系数近似公式。利用这组公式依次讨论了：（1）未敷设吸声覆盖层的单层壳体；（2）未敷设吸声覆盖层的双层壳体；（3）敷设吸声覆盖层的单层壳体；（4）敷设吸声覆盖层的双层壳体等4种情况的镜反射亮点回波结构。并给出了数值计算的算例。     

目标反射亮点仿真技术研究

研究了目标反射亮点的数学模型及仿真系统的硬件结构，并将目标回波亮点模型进行了简化，使之能够用于工程实现。在此基础上对用于声制导鱼雷半实物仿真系统的目标模拟器进行了设计，在试验中能够实现预定的功能。     

一种工业机器人多目标轨迹优化算法

为解决工业机器人工作效率低、能耗损失严重和关节冲击磨损较大的问题,提出了一种基于布谷鸟搜索（cuckoo search,CS）算法和非支配排序遗传算法-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的混合算法（简称为CSNSGA-Ⅱ）,用于机器人的轨迹优化。采用5次非均匀有理B样条（non-uniform rational B-splines,NURBS）曲线作为工业机器人的轨迹规划曲线,同时以运动时间、能耗和冲击磨损为优化目标构建相应的多目标轨迹优化模型,并在速度、加速度和加加速度的约束下采用CSNSGA-Ⅱ进行轨迹优化。CSNSGA-Ⅱ以Tent混沌映射初始化时间序列,采用不可行度算法将解分为可行解与不可行解,并利用改进的CS算法对不可行解进行处理。利用MATLAB软件对6R勃朗特机器人进行建模仿真,并对得到的非支配解集和归一化加权迭代最优值进行对比分析。仿真结果表明,相比于NSGA-Ⅱ、多目标粒子群优化（multi-objective particle swarm optimization,MOPSO）算法,所提出的CSNS...     

基于假设理论的序列图像中多目标检测和跟踪

本文提出一种基于目标检测的多维假设多目标检测和跟踪方法,此算法对于序列图像的照明变化和遮蔽现象具有很高的鲁棒性.首先,对序列图像进行背景抑制、时域滤波和杂波剔除的预处理,得到单帧的初始目标检测结果.对于初始检测中存在的漏检和误检现象,采用基于假设理论的跟踪概率模型优化初始检测轨迹;将目标的跟踪信息反馈于目标检测模块,形成一闭环自适应跟踪系统,达到多目标的最优检测和跟踪.实验结果表明了所提出的方法在多目标检测和跟踪中的可行性和有效性.     

多方法融合技术在多目标位置检测中的应用

提出了将多种技术融合一体定位多目标的方法。首先根据计算机视觉原理，采用正交光轴的双摄像机配置检测系统；然后建立去除复杂实际背景和自适应二值化的动态图象预处理模型，并根据矩法搜索和求取目标质心；再利用神经网络模拟人眼感知事物的功能，确立图象点与空间点的映射关系，并将目标质心象点坐标作为输入节点，采用两个BP网并行处理左右两幅图象，快速求得目标空间位置。实践表明，此方法具有一定的实用性，并且在实际应用中取得了满意的效果。     

浅海目标特性的动态模拟

基与亮点模型[1],本文推导了浅海多途环境中目标声散射回波传递函数的表达式,给出潜艇近场声散射回波随着海况、声源的相对速度、距离、方位角变化的动态模型.     

声纳目标运动分析的实现方法

目标运动分析是声纳的一个重要问题。为了能够有效地估计目标运动状态,选择适当测度集合是第一步。开发出有力的估计算法是解决目标运动分析的另一个关键步骤。本文简练地回顾了声纳目标运动分析的实现方法。在本文中,目标运动分析被松散地分成两大类。一类是经典的目标跟踪方法的一部分,它把数据融合作为整个估计过程的不可分割的一部分;另一类在估计目标状态时并没有利用数据融合。     

被动声纳目标识别技术的现状与发展

在现代被动声纳系统中，水下目标的自动识别是关键技术之一。文章对被动声纳目标识别的特征提取、特征选择和分类器设计方面进行了回顾。对LOFAR，DEMON和小波变换等特征提取技术进行了讨论，分析了特征优化的重要性和专家系统和神经网络等分类器的优缺点，并简要分析了该领域的过去、现在和未来。     

Monte Carlo simulation of transport process of the sputtered species in the facing target sputtering technique

In facing target sputtering (FTS) technique two targets facing each other are sputtered simultaneously and the particles are collected in the off axis position. When these two targets constitute two different materials having different sputtering yields, the deposited films show a gradation in composition along the axis parallel to the targets. The process parameters involved, increase the complexity of understanding the composition profile of the deposited films. Here an attempt has been made to simulate the transport behavior of the sputtered species, which leads to the theoretical realization of the variation in composition. The simulation has been performed for SmCo system using the Monte Carlo approach based on the empirical formula proposed by Sigmund and Thompson. The theoretical results have been compared with the experimental results obtained and are explained in detail.     

The effect of random grain distributions on fatigue crack initiation in a notched coarse grained superalloy specimen

Coarse grained superalloys are of large interest in high temperature applications, and can be found in e.g. gas turbine components, where great care must be given with respect to high temperature fatigue. Due to the large grain size, the material behaviour at e.g. sharp notches cannot be considered homogeneous. As a consequence, the fatigue behaviour is likely to expose a large variation. In order to numerically investigate this variation, a Monte Carlo analysis has been carried out by 100 FE-simulations of notched specimens, where placements and orientations of the grains were randomised. Furthermore, each grain was modelled as a unique single-crystal, displaying both anisotropic elastic and plastic behaviour and tension/compression asymmetry. The effect of randomness was investigated by the obtained dispersion in fatigue crack initiation life. It was concluded that the fatigue life behaviour of coarse grained nickel-base superalloys may show a considerable variation, which cannot be captured by one single deterministic analysis based on data for a homogenised material. Furthermore, the dispersion is of such a magnitude that it needs to be taken into account in industrial applications where highly stressed coarse grained materials are used.     

一种基于气泡群的低频主动声呐目标模拟器设计

为了在水声测试过程中提供尺寸小、成本低、应用灵活、低频和高目标强度的目标模拟器,文中根据水中气泡群具有强散射这一特性,提出了一种面向主动声呐试验的气泡群模拟器设计方法。基于等效介质理论 (EffectiveMedium Theory, EMT)建立了气泡群声散射模型。首先将气泡群划分成立方体网格,然后应用图像处理方法获取立方体网格内气泡群的尺寸分布函数,接着使用 EMT 计算了每个立方体网格中的声反射系数和声波入射到立方体网格中产生的衰减,最后利用声波叠加原理计算了模拟器的反向散射目标强度。不同参数下的数值分析结果表明,气泡群尺寸分布函数呈伽马分布时,目标强度较高;目标强度随着尺寸分布区间减小和孔隙率增大而变大;共振频率随孔隙率增大而降低。结合气泡群孔隙率分布模型,文中给出了一组在低频时具有较高目标强度的小尺寸模拟器设计参数,可供相关设计者参考。     

基于字典学习的主动声呐目标分类方法

主动声呐目标分类在军事和民用方面都有重要的应用和价值。文章基于稀疏表示理论,结合K-奇异值分解和正交匹配追踪算法,提出一种基于学习字典的稀疏表示分类方法（Dictionary Learning Sparse Representation Classification,DLSRC）。首先,利用K-奇异值分解算法训练各个类别目标回波信号,得到带有目标特征信息的类别字典,类别字典对信号具有良好表征能力并且带有目标类别信息;然后,利用正交匹配追踪算法和各个类别字典稀疏分解测试信号,得到各个类别字典下的稀疏系数后重构信号;最后,根据各个重构信号与测试信号的匹配度判定类别,得到分类准确率。结果显示,200个测试数据在信噪比分别为-5、-3、6 dB时,DLSRC法的分类准确率分别达到87%、89%、95.5%。不同信噪比下基于学习字典稀疏表示分类方法的准确率均高于已有的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、K-最近邻（K-Nearest Neighbor,KNN）和柔性最大值分类器（SoftMax）等分类方法,具有较好的分类性能。     

被动声纳目标识别系统设计研究

目标识别是声纳的主要功能之一,其性能包括识别正确率、泛化能力和识别距离。由于数据样本的保密特性,声纳目标识别系统设计有其自身特色。在设计过程中,应首先降低对数据样本的依赖,把目标辐射噪声的机理分析、组成、运动规律等知识巧妙地运用到系统设计中;其次还应尽可能提高泛化率,以提高声纳目标识别系统对未见过的样本的正确识别能力。讨论了声纳目标识别流程、声纳目标识别系统的设计方法;在声纳目标识别系统的性能评估中,给出了目标识别距离的估算方法。     

改进的Mean Shift算法在前视声呐运动目标跟踪中的应用

多波束前视声呐具有成像速度快、分辨率高的优点,是进行水下目标探测、跟踪和监控的重要设备。针对多波束前视声呐运动目标的跟踪问题,提出了一种改进的MeanShift算法。该算法利用经典的MeanShift算法实现目标的帧间定位,通过基于图像序列的背景消减法实现运动目标分割,根据分割后目标的位置和大小对Mean Shift跟踪框进行更新,并重新建立跟踪模型来迭代实现目标的准确定位和跟踪。实验结果表明,改进后的算法可实现目标跟踪框随目标大小和形状的更新,对目标的定位更加准确。因此,该算法具有应用于水下目标精确跟踪和定位的潜力。     

声纳输出的弱目标信息提取方法仿真分析

针对存在艇外平台强干扰的情况,对波束域MVDR（b-MVDR）和后置波束形成干扰抵消器（PIC）的弱目标提取能力进行了仿真分析。考虑到艇外平台与目标往往处于同一波束的实际情况,提出首先采用密集波束形成,再进行弱目标提取的方法。仿真结果表明：对艇外平台与目标处于同一波束的情况,PIC的目标分辨能力更强;在干扰较强时,PIC方法表现出更强的弱目标提取能力,但随信干比的增加其能力不断降低;而b-MVDR方法则在各种信干比下均具有良好的性能。