基于多重分形特征的防空雷达目标分类方法

在介绍常规雷达飞机目标回波数学模型的基础上,利用多重分形测度分析手段,分析了常规雷达飞机目标回波的多重分形特性及其多重分形特征的提取方法,并从模式分类的角度,提出了利用多重分形特征对喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机等三类飞机目标进行分类的方法.实验表明,上述三类飞机的目标回波数据具有显著不同的多重分形特征,所定义的多重分形特征参数可以作为飞机目标分类和识别的有效特征,仿真实验验证了所提方法的有效性.     

应用形态学与图像流法的空间小目标提取方法

针对光电探测所得低信噪比图像序列,提出了一种结合形态学和图像流法的空间小目标提取方法。根据非线性滤波器在保护图像细节方面的良好性能,在图像预处理中采用非线性的形态滤波器进行背景估计和对消。在利用多帧图像进行目标提取时,针对多帧图像积累的有效性保证问题,采取了在积累前进行图像形态膨胀的方法,通过图像流法进行多帧图像航迹关联。形态操作中采用模板分解的措施大大减少了运算量。实验结果显示,采用该方法可以提取信噪比为2的小目标,验证了方法的有效性。     

利用图像校正的快速目标识别算法

提出了一种基于图像校正的快速目标识别算法,特别适合于航拍照片中地面上面目标的识别。算法可以使目标模型单一化,在很大程度上克服了目标识别模型复杂、数据运算量大、计算实时性差等缺点,提高了目标识别的实时性和精确性。首先对图像进行感兴趣区域的检测;对检测出的区域进行图像的正视校正;然后对校正后的区域进行特征提取;最后进行目标识别,并输出目标信息,完成识别过程。实验表明,该算法用于大倾角航片目标识别是有发展潜力和前途的。     

基于RTF的高光谱图像去噪方法

高光谱数据中包含丰富的光谱和空间上下文信息。早期的高光谱图像去噪方法是单波段的、仅利用了高光谱数据的空间上下文信息。近年来提出的一些去噪方法综合利用了光谱和空间上下文信息,但是在对大尺度和全局上下文信息建模以及模型与图像内容自适应等方面存在局限,导致去噪结果出现过平滑的现象。针对上述问题,提出了一种基于回归树场的高光谱图像去噪方法:首先选择需要处理的高光谱波段;然后构建基于回归树场的高光谱去噪模型;最后利用基于特定代价函数的模型训练方法同时得到模型的结构和参数、输出去噪后的图像。实验结果表明,该方法能够充分利用高光谱数据的光谱和空间上下文信息,在有效去除噪声的同时很好地保存了图像中的重要细节,与BM3D和CRF相比,其PSNR提高了0.8~1.1 dB。     

野外复杂背景下红外图像的目标检测

野外复杂背景下红外图像序列目标检测是红外野外监视中的重点问题。大量的背景物增加了目标检测的难度。文中针对野外复杂背景下红外图像序列的特点,提出了一种实用的运动目标检测算法。该算法包括两个处理步骤：首先,在场景配准后利用帧间差图像提取目标的运动信息,并据此进行目标的粗检测;其次,合目标运动在时间和空间上的相关性进行精检测。粗检测的低漏判度和精检测的低误差率保证了算法的可靠性。在检测的同时算法确定了目     

一种基于Kd-tree射线追踪法的卫星RCS预估方法

针对空间卫星目标的雷达散射截面（RCS）预估问题,提出了一种基于Kd-tree射线追踪法的 改进物理光学（PO）方 法,实现了对具有较强耦合结构的卫星目标电磁特性计算。基于卫星目标的三维面元模型, 建 立了其对应的Kd-tree空间分割描述结构,将其用于射线追踪,结合PO方法就可以得到给定 模型的RCS预估值。数值计算结果表明,改进方法和MoM方法相比,具有相同计算精度但计算 效率高得多,相比单纯PO方法,改进方法也更接近测量值。     

部分遮挡目标的稳健局部特征点提取方法

部分遮挡目标的特征提取是目标检测中的难点问题。针对这一问题,提出一种基于稳健性度量统计分析的部分遮挡目标稳健局部特征点提取方法,该方法建立在目标图像训练集的局部特征点逐步提纯基础上。它首先对目标在不同条件下获取的图像集分别应用SIFT提取相应局部特征点;然后基于统计分析对局部特征点进行粗提取,再通过计算置信度进一步筛选出较稳健的局部特征点;最后分析局部特征点的空间分布等因素提取出最稳健的局部特征点集。实验结果表明,该方法耗时仅为SIFT检测算法的30%,并且保证了检测精度。     

基于分形压缩特征的雷达目标识别研究

利用分形构形的基本理论,对雷达目标散射回波信号进行分形压缩逼近,通过分析压缩,对原始散射信号波形数据进行压缩,从而有利于目标识别．有此基础上,利用散射回波信号的分形压缩特征进行了目标识别研究．实验仿真结果证实本文方法行之有效     

同构集群中并行计算熵研究

分析同构集群中的并行计算熵,验算并行计算熵对负载均衡程度的影响.研究结果表明,同构集群的最大相对负载率随着并行计算熵的递增而递减,当且仅当负载完全均衡时,并行计算熵达到最大值.并行计算熵能较好地衡量同构集群的负载均衡程度,可有效提高同构集群的性能.     

基于TI-UKF的短航迹在线空间配准方法

为了提高多传感器系统的综合性能,对时空配准的理论和方法进行探索具有重大的现实意义。近程跟踪定位系统中,由于目标距离近且速度快,导致可用于配准的数据量很小,航迹短,在配准算法尚未收敛时观测数据已结束,从而为多传感器的时空配准带来困难。本文针对近程跟踪定位系统中的这些特征,将航迹迭代的思想结合近程系统航迹较短的特点,提出一种基于航迹迭代的无迹卡尔曼滤波(TI-UKF)的空间配准方法,对以雷达和红外传感器为探测手段获取的目标数据实现空间配准。实验采用曲线运动模型,模拟4条航迹,对雷达和红外传感器的空间配准进行实验,验证本文所提算法的有效性和系统偏差的收敛速度。实验结果表明,所提算法是有效的,且具有较强的应用价值。