直角坐标系下无向双环网络G(N;±1,±s)直径的研究

提出将直角坐标系引入无向双环网络的研究,通过直角坐标系,系统研究无向双环网络G(N;±1,±s)的直径、平均直径,验证直径的下界,得出平均直径的下界。最后给出直角坐标系下无向双环网络的仿真方法,该方法克服了传统L型瓦方法在无向双环网络研究中的不足,大大提升了无向双环网络的研究水平。  

一种斜视画幅遥感相机异速像移计算与补偿实现

以一种斜视胶片步进画幅相机为例，介绍了一种基于该相机的像移补偿策略及具体实现过程。画幅相机由于横向视场较大，使得每幅横向各个视场目标对应物距各异，最终导致目标像相对探测器产生了异速像移。对产生异速像移实质给出了数学推导，对偏流机构存在的必要性进行了分析，提出了一种利用两轴旋转扫描镜，同时结合旋转偏流机构和曝光帘缝的像移补偿方案。最后，在已知相机俯角和视场角等信息情况下，推导出了具体的像移补偿公式。  

视线坐标系带多普勒观测的雷达目标跟踪

雷达观测量与目标状态呈非线性关系，使目标跟踪成为非线性滤波问题，目标状态估计精度与跟踪滤波算法复杂度成了一对不可调和的矛盾。提出了在视线坐标系中建立观测方程，将笛卡尔坐标系中的目标运动方程转换到视线坐标系中，使得雷达观测量尤其是多普勒速度观测与目标状态呈线性关系，并推导得到了该坐标系下的卡尔曼滤波算法，比较了与标准卡尔曼滤波算法的不同。仿真结果表明，该算法不仅能改善跟踪滤波效果，还明显降低了算法复杂度，节省了运算时间。  

计算变形雅可比-傅里叶矩的改进算法

因其特殊物理性质,不变矩在模式识别中被广泛采用,但多数正交不变矩是在极坐标系中定义的,相关计算常常采取图像函数的极坐标变换,由此带来的量化误差和算法复杂度等尚未得到很好的解决。本文对变形雅可比-傅里叶矩(PJFM′s,Pseudo-Jacobi-Fourier moments)的常用算法进行改进,提出一种直接在笛卡尔坐标系中计算PJFM′s的算法,并将其应用于二值图像的重建实验。实验结果表明,该算法在计算误差和计算速度方面都有明显的改善。  

非笛卡儿张量分析在计算电磁学中的应用

采用以非笛卡儿张量分析为基础的广义矩阵法，来推求任意曲线坐标系中计算电磁学的基本方程－Ｍａｘｗｅｌｌ方程，从而根据物理问题的边界几何形状，可以简便地导出选用的三维空间任意曲线坐标系中的解析式。本文提出了Ｍａｘｗｅｌｌ方程组基本的，适用于任意坐标系的张量公式及广义矩阵公式，还揭示了推求正交或非正交的曲线坐标系中Ｍａｘｗｅｌｌ方程组的示例。该法还可推广到求四维场的表达式等诸方面。  

一种直角坐标系下机动目标匀加速圆周运动新模型

针对机动目标跟踪过程中运动模型分散繁杂的缺点,提出一种能描述多种运动形式的匀加速圆周运动模型。首先,给出了匀速圆周运动目标的状态向量描述。在此基础上,针对匀加速圆周运动的特点,建立了直角坐标下目标速度模型。通过巧妙利用微积分方法,推导出匀加速圆周运动的位置和加速度模型。最后,通过数学证明和仿真实验,验证了该运动模型的有效性。  

Fourier-Mellin矩在图像识别中的应用

为了验证Fourier-Mellin矩图像识别中的识别能力,本文研究了其在两种坐标下的计算和重建效果、抗噪性试验。在笛卡尔坐标下,图像重建直接计算,不必转换为极坐标,避免极坐标在了转换时产生的几何和计算误差,试验表明:笛卡尔坐标下,Fourier-Mellin矩的重建比极坐标下更精确,并且OFFM矩对噪声有很好的鲁棒性。  

基于修正无偏转换测量的交互式多模型算法

雷达系统中的目标跟踪技术不仅需要从噪声中将能够直接测量得到的信号提取出来,估计出不能直接测量的诸如目标加速度等信息;而且还要处理从球坐标系到笛卡尔直角坐标系下量测的非线性转换。针对此问题,本文提出了集交互式多模型和修正的无偏转换测量两者优点的IMM-MUCMKF跟踪算法。理论分析和仿真结果表明,本算法的跟踪性能要优于集交互式多模型和不敏卡尔曼的IMM-UKF算法。