基于大数据的网络通信传输效率控制

当前,传统的网络通信传输效率控制方法收敛速度慢、传输效率低的问题逐渐显露出来,为此提出基于大数据的网络通信传输效率控制研究。在大数据分析下提出了网络通信传输效率控制方法,通过大数据的降噪处理技术清楚网络通信传输信道中存在的干扰信息,为网通通信系统提供良好的控制环境;运用蚂蚁算法来控制网络通信系统选择出传输的最佳路径,提高网络通信传输效率;经过试验证明了所提出的方法具有较高的实用性和可行性。     

信号调理器对动态测试的影响

信号调理器是动态测试系统的重要组成部分，带宽、放大倍数和滤波是衡量其性能的主要指标。动态测试系统的输出信号幅值和相位是表征测试结果的重要参数。本文研究信号调理器性能对动态测试系统输出信号幅值和相位的影响，试验并分析带宽、放大倍数和滤波对输出信号幅值和相位造成的衰减。对提高动态测试结果准确度，优化测试系统动态性能具有重要意义。     

基于时空的弱点状运动目标检测技术

如何在复杂背景下持续有效地检测目标位置,一直是研究者们需要面对的主要挑战。本文在研究红外点状移动目标特征的基础上,根据目标无纹理,无形状的特性,提出一种改进的形态学目标增强算法,并利用目标连续时空不变性检测目标。首先,建立多尺度的图像金字塔,在每层上采用改进的形态学算法快速、粗糙定位小目标。然后进一步的根据目标在时空上的位置相关性,提出基于目标运动特征分析的精确检测方法。得到精确稳定的检测结果。最后实验结果表明与经典的形态学检测算法及其他算法相比,该技术能更有效地检测弱小目标,具有更高的鲁棒性。     

基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。     

基于多尺度滤波的视网膜血管分割算法

眼底视网膜血管图像的纹理与结构信息可作为医学对相关疾病诊断的重要依据。针对视网膜血管存在伪影与尺度结构复杂等难题以及微血管分割较低等问题,提出一种基于多尺度滤波的有监督学习视网膜血管分割算法。采用二维K-L变换综合分析彩色图像三通道的频带信息得到视网膜灰度图像,并利用受限对比度直方图均衡化增强血管与背景的对比度,利用Retinex降低伪影与视盘的干扰;由多尺度高斯匹配滤波、多尺度形态学滤波、Frangi滤波以及2D-Gabor滤波提取相关血管特征,并将提取好的特征集由AdaBoost初步提取血管;利用血管连通域信息去除初分割结果的非血管像素,获得最终的血管图像。该算法在DRIVE与STARE数据集上实验,准确率分别达到96.34%与95.83%。     

便携极低速对流层散射通信系统优化设计

针对便携极低速对流层散射通信系统的远距离应用,在分析散射信道快衰落特性的基础上,提出便携极低速通信系统分集接收方案,并给出不同分集重数情况下的误码性能理论曲线,在此基础上提出采用失真自适应接收的抗多径波形以获取最大隐分集增益,设计并实现高效低时延LDPC编码和窄带滤波器。仿真结果表明,纠错编码可获得5 d B编码增益,窄带滤波解决了极低速远距离通信存在的多普勒效应问题。在系统测试平台上对便携极低速散射通信系统性能进行实测,测试结果表明,该优化设计方案可有效提升系统能力。     

导引头跟踪回路滤波特性仿真分析

反辐射导引头是反辐射导弹的重要组成部分,陀螺稳定平台导引头是最常用的一种导引头,给出了制导控制所需的视线角速度信息。但由于平台的随机扰动和被动导引头的测向噪声,导致导引头无法实现视线角速度的准确测量,因此需要对跟踪回路进行滤波,以得到满足制导要求的视线角速度信息。惯性环节滤波器和矩形窗平均值滤波器是2种常用的数字滤波器,通过Simulink仿真对采用这2种滤波器的跟踪回路特性进行了分析,比较了时域和频域的差异性,给出滤波方法的选择依据。