一种基于C-均值聚类的测量图像增强算法

针对低质量红外测量图像人工搜索目标困难的问题，提出一种新的测量图像增强方法。该方法基于模糊C-均值聚类技术，对测量图像进行聚类分析，将各类分别赋予不同的灰度值，可增大目标边缘梯度。给出了此算法的具体原理和算法实现步骤。实验结果表明：此算法能够确保不损失目标信息的前提下，可最大限度地增强弱小目标图像。     

超高速数据采集技术发展现状

介绍超高速数据采集技术发展现状和动态，概述当前领先的几种超高速数据采集板卡；给出了目前主要超高速ADC芯片，对超高速ADC芯片静动态性能指标进行了描述。     

相控阵测量雷达跟踪起伏动目标精度分析

目标不同的航路及其运动特点对雷达测量数据质量影响很大.为了估算整个航路目标动态定位精度,依雷达测量目标工作原理,给出航路分段处理原则.对雷达测量数据与GPS测量真值比对的一次差,提出了基于三次B样条的雷达系统误差分离方法.通过处理某飞行任务的大量测量数据,估算出了不同航路的雷达动态测距、测角系统误差和随机误差.结果表明,雷达测距系统误差与斜距成正比;测角系统误差为设计指标的2倍多;其随机误差与设计指标相符.     

红外信标源的优化设计

红外信标源是靶场红外跟踪测量系统的辅助设备,从选择红外电热元件的最高工作效率温度、设计高效的红外电热元件、用耐高温高发射率的材料制作反射罩以及选用优质的隔热保温材料等方面对红外信标源进行优化设计.     

雷达数字信号并行处理探讨

并行处理是雷达数字信号处理方面的重要研究课题,并行处理结构是实现雷达数字信号处理的基础,给出了三种并行处理结构.对系统并行性和应用问题并行性进行了描述,归纳出了并行处理系统实现的目标和设计要点.总结了雷达数字信号处理的6个特点,并分析了雷达数字信号处理的并行性问题.     

光电经纬仪不规则点阵的识别方法

在电子经纬仪测量过程中，点阵图像经常出现不规则的形状，导致识别误码率很高．基于BP神经网络技术，提出了一种适合各种形态点阵特性的识别方法，以增强对不规则点阵和图像噪声的适应能力，从而提高点阵识别的精度．实验结果表明，这种方法具有较高的抗干扰性和抗畸变能力，准确率高，满足事后数据处理要求．     

飞行器多进程实时测控软件测试

在飞行器测控系统中，应用软件的质量直接影响着系统的可靠性。本文介绍飞行器多时程实时测控软件结构和特点，并给出其测试要求，方法和技巧，提出了建立测试数据字典概念，实践证明提高了测试效率。     

基于LVQ神经网络的测量图像预处理方法

针对CCD分辨率高、灰度位数高会导致测量图像数据量大,严重影响处理速度,而一般降维预处理又容易丢失目标细节的问题,基于LVQ神经网络和模糊C-均值聚类技术,提出了一种新的智能降维方法。首先,对测量图像中的目标和背景分别按不同类数进行聚类;然后,完成神经网络的训练,实现对图像进行均匀降维。实验结果表明,该方法在不影响目标信息的基础上,可大大地降低测量图像的数据量。     

红外测量图像不完整目标恢复方法

针对运动目标序列红外测量图像中，目标时常因被尾烟遮挡，造成目标图像部分缺损，导致目标识别困难的问题。采用HopFiled神经网络自动聚类分割技术，利用已处理的多帧图像进行网络训练，使用训练后的网络对目标缺损区域进行联想记忆，从而恢复目标图像的缺损区域。实验结果表明：此方法对目标图像缺损区域有理想的恢复能力，并对噪声具有一定的抑制能力。     

基准站偏差对GPS静态相对定位影响的研究

GPS静态精密定位试验中,由于某些原因导致GPS基准站天线抖动,给测量结果引进了系统误差。依据伪距差分定位原理,推导出了基准站坐标偏差对GPS静态相对定位结果影响的数学公式。通过实测数据分析,得出了基准站站址偏差对差分GPS数据精度的影响程度及规律,与推导出的公式完全一致。