地雷智能声引信识别定位技术

本文研究地雷智能声引信识别和定位技术.首先讨论基于小波变换的声信号特征矢量提取技术,然后推导并给出时延估计的最大似然算法和圆阵定位算法,同时给出一些仿真实验结果,最后给出系统实现框图,并分析其工作原理.     

直升机时延估计的自适应算法研究

简述了ＬＭＳ自适应滤波算法，在此基础上，提出了利用自适应滤波技术，实现直升机定位中的时延估计，并用三点内插算法来改善时延估计的精度。对某直升机噪声的野外实测数据，进行了计算机数值计算和仿真，仿真结果是令人满意的。     

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。     

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。     

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。     

广义相关技术的应用研究

综合分析了几类广义互相关器的性能，简要介绍了极大似然估计器的原理。在此基础上，利用极大似然算法和ＷＯＳＡ谱估计技术，实现了直升机目标定位中 时延估计，通过计算机数值计算和仿真，得到了令人满意的结果。     

评定引信和战斗部配合效率的新方法

在导弹近炸引信起爆延时具有随机性基础上建立一种用延时及其数学特征表示的评定引信和战斗部配合效率的简便方法，并有关应用问题进行了讨论。     

一种混合噪声调制的脉冲多卜勒雷达信号的平均模糊函数

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卜勒雷达信号。首次给出了该随机序列的模糊函数数学表达式，对其推导过程所采用的主要方法作了叙述，并对结果进行了分析。     

几种增大空地导弹落角的制导方式比较

为提高对加固掩体、地下指挥控制中心等硬目标的毁伤效果,新型空地导弹需要使用较大的落角攻击目标。文中首先对两种可实现大落角攻击的制导方式——过重补比例导引和Zarchan弹道成型制导律进行了仿真分析,并提出了"Zarchan弹道+比例导引"组合制导方式,仿真分析表明,该组合制导方式可实现接近90°的末端落角,比较适合于防区外发射空地导弹和高空投放的制导炸弹。     

基于改进LCM的红外小目标检测算法

如何在复杂背景和低信杂比条件下准确检测到小目标对于精确制导武器的发展和红外预警等具有重要意义。为了在复杂背景条件下提高图像信杂比并有效地检测出小目标,提出一种基于中心域与邻域灰度对比度的红外小目标检测方法。通过计算输入图像的对比度图和显著度图,提高了目标对比度同时抑制背景杂波;在此基础上自适应设定阈值分离出小目标。实验结果表明:与传统LCM（Local Contrast Measure）方法相比,所提出的方法能够取得更高的检测率和较低的虚警率,尤其是对于复杂背景下的弱小目标检测,相对于对比算法,优势更明显。