一种混合噪声调制的脉冲多普勒雷达信号分析

本文研究了随机脉冲位置调制与脉冲之间随机相位调制相结合的脉冲多普勒雷达信号。首次给出了该随机序列的模糊函数数学表达式，对其推导所采用的主要方法作了叙述，研究了该序列的产生方案，最后对结果进行了分析。     

捕控指令电视末制导空地导弹目标截获概率分析

简述了中远距复合制导空地导弹的制导机制,建立了该类导弹在中、末交接段截获目标的概率模型。在此基础上,分析了捕控指令电视末制导空地导弹的目标截获概率,并给出了仿真结果及结论分析。     

随机脉位调制脉冲串雷达信号的平均模糊函数

本文研究了随机脉位调脉冲串雷达信号。给出了该随机序列的模糊函数数学表达式,分析了调制数变化对结果的影响,结果表明适当选择其调制参数,其模糊函数可作到近似图订形。所以,这种信号是一种较佳的雷达信号。     

开发白城风能电力资源的可行性分析

白城市位于东北３省西部，吉林省的西北部，是吉林省西北部地区的政治、经济、文化中心，也是国家区域经济重点规划的能源基地中心，作为东北电网的中部支柱和东北与内蒙４省区的电力负荷中心，白城的地理位置十分重要。１白城的风能资源优势白城市辖区内有５个县（市、区），面积达２．６万km２，人口２００万。白城市５个县（市、区）中有３个是国家扶贫开发工作的重点县（市、区），区域经济基础比较薄弱，是吉林省欠发达地区之一。白城地区自然资源的现状是少煤、干旱缺水，风能储量大。白城市辖区内风能资源丰富。白城市气象局提供的１…     

一种混合噪声调制的脉冲多普勒雷达信号分析

本文研究了随机脉冲位置调制与脉冲之间随机相位调制相结合的脉冲多普勒雷达信号。首次给出了该随机序列的模糊函数数学表达式,对其推导所采用的主要方法作了叙述,研究了该序列的产生方案,最后对结果进行了分析。     

采用特征直方图的红外焦平面阵列盲元检测方法

红外探测器受材料和工艺等的限制，普遍存在盲元问题，降低了红外成像系统的图像质量，影响了目标检测系统的检测概率和虚警率，因此，有效检测盲元是红外图像处理领域的一个重要研究方向。在分析了有效像元校正模型的基础上，指出均匀辐照下红外焦平面阵列（IRFPA）有效像元非均匀校正后灰度图像的均值（MEAN）和标准差（STD）具有正态分布特征，对特征直方图采用自适应正交投影分解法进行高斯分解，得到有效像元校正后的MEAN和STD特征分布区间，最终得到盲元的分类准则。对IRFPA进行的验证实验结果表明，该方法获得了令人满意的结果，证实了所提出检测方法的有效性和科学性。     

采用时空上下文的抗遮挡实时目标跟踪

针对目标跟踪算法在光照变化、背景干扰、目标形变及遮挡时出现的跟踪稳定性下降甚至失败的问题，提出了一种采用时空上下文的抗遮挡实时目标跟踪算法。首先，在时空上下文模型框架下采用自适应降维的颜色特征构建目标外观模型，提高算法在复杂场景中对目标的辨别能力；然后，联合置信图响应的峰值和峰值旁瓣比对目标跟踪的状态进行评估；接着，利用目标模板之间相关系数的变化进一步判断目标是否被严重遮挡；最后，当目标跟踪出现波动时，降低目标模型更新速度，并通过Kalman滤波修正目标位置，当目标被严重遮挡时，则根据Kalman滤波预测目标位置，同时停止更新目标模型，在脱离遮挡后重新捕获目标并进行跟踪。选取了36组具有多种挑战因素的彩色视频序列测试算法的跟踪性能，并与其他表现优异的目标跟踪算法进行了对比分析。实验结果表明，所提算法具有较强的抗遮挡能力，并且在光照变化、背景干扰和目标形变等不利因素影响下仍具有较好的跟踪鲁棒性，同时能够满足目标跟踪的实时性要求。     

非高斯噪声中随机信号的渐近最优检测

本文研究了非高斯噪声中随机信号的检测问题。基于随机信号的参数模型和广义似然比检测理论,导出了非高斯噪声中随机信号Rao检测的数学解析式,其检测性能渐近等同于广义似然比检测但计算更有效。仿真结果表明,该检测器性能大大优于传统的能量检测器以及高斯噪声假设下的广义似然比检测器。     

基于DBSCAN聚类算法的异常轨迹检测

现有的异常轨迹检测算法往往侧重于检测轨迹的空域异常,忽略了对轨迹时域异常的检测,并且检测精确度不高,针对此类问题,提出了基于增强聚类的异常轨迹检测算法。首先,采用基于速度的最小描述长度（VMDL）准则把轨迹简化成有序线段;然后,使用改进的线段间的距离定义,基于DBSCAN算法把线段分为不同的类,以建模局部正常运动模式;最后,采用先检测空间异常性再检测时间异常性的二级检测算法,检测时空异常轨迹点。在多个测试集上的实验结果表明:该算法可以检测位置、角度、速度等三种时空异常轨迹点,相对于其他算法,明显提高了异常轨迹检测的精确度。     

改进的神经网络红外图像非均匀性校正方法

为解决传统基于神经网络的红外图像非均匀校正算法存在的目标模糊、拖影等问题,提出了一种增强型神经网络方法。该方法首先采用边缘保护滤波器得到期望值,以达到利用景像的边缘信息来指导校正系数更新的目的,在此基础上,通过自适应学习率以稳定和加速学习过程,实验结果表明,该方法解决了目标模糊和拖影问题,同时有效改善了非均匀性校正的效果和效率。