基于神经网络和不变矩的路面破损图像识别

提出了一种应用BP神经网络识别沥青路面破损图像的图像分割方法.将路面图像等分,用灰度方差值描述子块图像特征,利用BP神经网络对子块图像进行模式分类,并将图像子块模式矩阵的不变矩作为图像的整体特征,在此基础上设计了基于全局优化算法的前馈神经网络分类器,并进行了图像识别试验,对二值图像进行特征提取,提出了学习算法,以加快收敛速度,从而实现图像识别.     

长线阵联合阵形估计系统研究

针对长线阵易发生阵形畸变问题,提出一种基于非声传感器和水动力模型求解的联合阵形估计系统。该系统在充分利用非声传感器信息的基础上,进一步根据拖线阵水动力模型,求解实时阵形,实现阵形估计。仿真实验及数据分析表明,与传统的阵形估计算法相比,该系统的估计精度提高10%以上,对工程实践具有较高的指导意义。     

基于多普勒-随机共振技术的高精度阵形估计系统研究

潜用拖曳线列阵声呐在拖曳过程中,随着潜艇的运动状态变化,其线阵阵形会产生一定的畸变。速度越慢,其畸变幅度越大。阵形畸变,将影响声呐的探测性能。为有效提高拖曳声呐的探测能力,需对阵段不同拖曳状态进行阵形变化研究。基于以上研究需求的基础上,使用随机共振技术和阵元多普勒频移特性,在实验室或湖上构建了阵形估计系统,该系统可对不同拖曳状态的测试阵段实时地精确估计阵形,满足拖曳线列阵声呐阵形估计技术研究的需求。     

基于瞬时频率的双曲调频信号距离估计误差分析

双曲调频信号的多普勒不变性可使运动目标匹配滤波输出的能量损失达到最小,从而可对运动目标有很高的检测能力,在运动目标检测与参数估计中具有独特优势,但同时也给目标距离的估计带来一定误差。在双曲调频信号模糊函数、多普勒不变性和匹配滤波特性的基础上,对距离分辨力和测距误差进行了分析,提出了基于瞬时频率的距离误差计算公式,可直接应用于目标距离的补偿以及目标跟踪中量测方程的校正,提高声呐的工作性能。     

独塔自锚式悬索桥有限元建模

本文以某自锚式悬索桥为实例，应用有限元法建模，并将模型分析数据与实测数据进行对比，确定其合理性，为该桥的长期监测和安全评估提供基础。     

基于塔形小波和特征加权的墙地砖纹理图像分割方法

目的基于小波变换的图像分割方法对随机纹理图像进行分割.方法通过墙地砖表面的原始纹理特征,改进原有的图像分割算法,对原始纹理图像进行高阶小波分解.结果图像整体中的背景纹理边缘被有效去除,降低了图像纹理带来的干扰,在有效提取近似信息的基础上提高了系统的实时性.结论根据墙地砖的纹理特征,采用基于塔形小波的改进分割方法,对墙地砖的原始图像进行处理,提高了边缘准确性和区域性,降低了分割错误率.     

基于双曲调频距离误差的目标跟踪修正算法

双曲调频信号的多普勒不变性可使运动目标匹配滤波输出的能量损失达到最小，在运动目标检测与参数估计中具有独特优势，已广泛应用于新型主动声呐。然而其多普勒不变性在提高检测能力的同时，会引入目标距离估计误差，从而影响主动声呐跟踪性能。文章在分析双曲调频信号距离估计误差的基础上，提出了目标跟踪算法的误差修正方法，通过将距离估计误差公式与传统观测方程及滤波算法进行融合，实现目标跟踪算法的误差补偿，显著提高了算法的跟踪性能，尤其是对快速运动目标的跟踪性能。