深圳机场企业营运管理系统的开发

本文根据笔者从事深圳机场企业营运管理网络系统的经验，介绍了该系统的项目背景、设计思想、总体方案和应用系统的开发，以及同机场其他弱电系统的联网接口等。     

一种机场场面MLAT监视系统的目标状态检验方法

由于GDOP(Geometric Dilution of Precision)的影响,MLAT系统的定位噪声与目标几何位置有关,这将造成传统检验方法的性能下降。针对该问题,本文提出了一种应用于机场场面MLAT监视系统的目标静止/运动状态检验方法。通过所构造的归一化检验量,该方法可消除GDOP对检验性能的影响。所提方法的检验原理如下：当目标处于静止状态时,所构造的归一化检验量是中心化的Chi分布;当目标处于运动状态时,所构造的归一化检验量为非中心化的Chi分布。一种对应的滑动窗口检验方法被同时提出以便满足不同的性能要求。本文所提出方法经过了严格的理论推导和性能分析,并通过仿真实验证明了其有效性和合理性。该方法已在某机场实现了工程应用。     

基于Sybase数据的民航机场营运系统集成解决方案

近年来,民航机场的建设发展迅速,一大批大中型机场进行了改扩建,与之配套的机场营运信息系统也随之受到重视。本文介绍了基于Sybase数据库的民航机场营运系统集成解决方案,以具体的完成案例阐述了民航机场营运信息系统的设计原则、系统方案、应用系统及Sybase数据库的应用和对Sybase系统应用的体会。     

采用动态分割与自适应滤波的弱小目标检测

为了增强红外或者可见光图像数据中的弱小目标检测,提出了一种采用模糊C均值（FCM）聚类与迭代最小二乘（RLS）自适应滤波相结合的背景抑制方法。假设待检测目标在图像帧上具有极小的空域扩展度,且受到强背景杂波的干扰。对输入的图像首先采用FCM聚类划分为灰度准平稳的子域,再将整帧图像均匀划分为相同的子块,然后在每个子块中针对每类子域利用RLS滤波估计背景杂波并另以去除,结果只剩下目标信号与残留噪声。大量仿真试验表明与其它传统方法相比具有更好的检测性能。     

多分类器融合的快速高维特征聚类图像分割

提出一种多分类器融合的快速高维特征聚类图像分割方法,将图像高维特征数据的分类分解为基于灰度(颜色)特征的最佳模糊分类以及基于空域约束的统计分类等多个低维特征数据的分类.通过多分类器融合的方法将不同分类器得到的分类结果进行优化整合,得到最后的分类结果.实验证明:与其它图像分类算法相比,该方法拥有更好的分割性能并大大提高了计算速度,最大限度地保证了分割算法计算的简单有效性.     

多点定位中A/C模式混叠信号的时域分离算法

多点定位是空中交通管制的新兴技术,抗干扰技术是多点定位系统走向实用的关键.针对多个目标发射信号的混叠问题,在分析A/C模式混叠信号时域特征和规律的基础上,定义了脉冲重叠度和脉冲描述字,并将混叠信号的分离归结为其子脉冲的分离和归位.再根据混叠子脉冲的脉宽、幅度、相位等特征,提出了混叠子脉冲的分离方法,进而实现了整个A/C模式脉冲串的解混叠.仿真验证了算法的有效性.