基于改进SIFT的SAR图像配准方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)配准方法在处理SAR图像时精度不高的问题,提出一种基于改进SIFT的精确配准方法。在提取关键点SIFT描述子及其邻域多尺度自卷积矩不变特征的基础上,利用基于典型相关分析的融合算法对SIFT与矩不变特征进行融合,形成新的关键点描述子,使用阈值实现粗匹配,并结合关键点的距离与邻域灰度相关性构建相似矩阵,采用奇异值分解方法精确确定匹配点对,求出仿射变换模型参数,从而完成图像配准。实验结果表明,该方法的配准结果优于SIFT方法,且配准精度达到亚像素级。     

SAR图像自动目标识别系统研究与设计*

研究了SAR图像自动目标识别系统。通过分析国际上先进的SAR自动目标识别系统的组成、算法实现、流程设计和所得到的结果,设计出SAR自动目标识别系统结构和识别流程图。系统结构主要由SAR图像特性库、特征库和模型库组成。识别流程在系统结构的基础上,分为检测、辨识和分类三步。最后给出了SAR图像自动目标识别系统的主要评价原则。     

多Agent装备维修保障系统集成决策模型

为应对战场环境的动态性与不确定性，使装备维修保障信息化系统的决策整体最优，提出一种装备维修保障系统集成决策模型：采用多Agent技术研究系统的集成问题，每个Agent进行单独决策，多个Agent之间相互合作、信息共享，达到决策的兼容与连续，在满足服务约束的条件下，建立装备维修保障信息化系统集成问题的多Agent决策模型。仿真结果表明，多Agent协调的集成方法可以优化系统的整体决策。     

实现装备技术保障资源可视化的方案研究

为适应未来高技术条件下的局部战争，赢得战争的主动权，依靠GPS(全球定位系统)的定位功能和GSM(全球移动通讯系统)网、移动通讯车的通讯功能，结合实际情况和未来战场装备保障的发展趋势，设计了一个可视化方案。     

光电武器装备故障智能测试系统研究

文中结合光电对抗装备发展和部队作战训练的实际，简述了专家系统应用于导弹武器系统故障诊断的重要意义，分别阐述了知识的表达、知识库的建立、推理机制等，并针对某型导弹建立了故障诊断专家系统，从而提高系统的效率和可维护性，加强导弹武器装备的技术保障能力。     

信号循环平稳特性及其应用

信号处理领域的很多时间序列都可以用循环平稳来建模，这是因为对信号的离散采样、扫描、调制、多址、编码以及物理现象固有的周期性都使信号呈现出周期性。循环平稳信号是一类非常重要的平稳信号，许多信号、干扰都表现出一定的循环平稳性，将信号的这种特性考虑在内的信号处理器，较之传统的信号处理器，可以得到性能上的提高。该文简要介绍了循环平稳信号的基本特性，主要介绍了该理论在各领域的具体应用。     

基于电磁特性SAR图像目标识别模板的建立

针对SAR图像目标识别过程中识别模板形成的缺点和难点,提出了基于电磁散射特性SAR图像目标识别模板的数学模型和成像原理。采用一种混合算法计算了复杂目标的雷达截面(RCS),由目标的散射系数σ或RCS值,通过宽带合成孔径原理求出物体散射特性的空间分布,建立了SAR图像目标识别模板。实验验证了其正确性、有效性,以及具有近实时性、目标姿态连续性和精确性等特点,为快速准确地获取SAR图像中的目标信息提供技术支持。     

动态维修任务调度的优化方法

战时维修机构承担的维修任务比较繁重,合理安排维修任务可以有效地提高武器装备作战使用的时间.为此,分析了战时维修任务的特点,以尽快恢复参战作战单元的战斗力为目标,提出一种动态维修任务调度的优化方法.考虑到问题的复杂性,首先把原问题分解为静态维修任务调度问题和动态维修任务调度问题,分别建立相应的数学模型,并提出模型的求解方法.动态维修任务调度模型以静态维修任务调度模型为基础,根据任务变化情况反复调用静态维修任务调度模型求解方法,实现了战场抢修任务的动态调度.模型求解方法简单,获得的近似解具有较高的精度,计算时间很短.针对战场瞬息万变的情况,利用该方法实现了近实时地动态维修任务调度.     

基于分形维数的SAR图像纹理特征的提取

提出了一种基于分数布朗运动模型提取SAR图像分形特征的方法,即沿不同方向,对功率谱密度运用线性拟合的方法计算方向分形维数,提取拟合线的斜率和截距信息,并将它们与图像的灰度信息结合起来构成一个多维特征向量组,然后利用FCM对SAR图像进行模糊聚类分割。实验结果表明,该方法能够较好地描述SAR图像的特征,具有良好的分割效果。     

基于Petri 网的虚拟维修过程建模

针对维修过程中复杂的活动关系,提出一种基于状态机Petri网的虚拟维修过程建模方法。对维修过程中的约束关系进行描述分析,建立了维修过程逻辑网模型,表达出整个维修操作过程,并结合示例验证模型的合理性。该方法解决了装备复杂维修过程的建模问题,可为实际维修提供技术支持。