基于ATmega8515单片机的CAN总线数据采集系统

针对某武器系统的特点,设计了基于CAN总线的数据采集系统。对数据采集系统的组成、工作原理和采取的技术手段进行了详细论述。详细描述了ATmega8515单片机的开发方法,包括电路的设计和驱动程序的设计等。为了避免对武器系统的干扰,该数据采集设备与采集对象的电气连接部分,均采取了隔离措施,采用了只听方式接收数据,不向CAN总线发出任何信号。本设备利用GPS-OEM板和单片机实现标准时间的精确计时,满足实时性的要求。     

一种基于小波多尺度边缘检测的图像融合算法

该文提出了一种新的基于多尺度边缘检测的小波图像融合方法,是一种利用图像边缘特征的小波图像融合方法,融合过程利用了图像的多尺度边缘信息。为了更好地保持图像的边缘,该文在图像融合过程中将图像去噪与边缘检测相结合。提出了一种物理意义明确的小波最佳分解层数的确定方法。利用统计分析的评判准则,如熵、标准偏差等,评价二维多聚焦图像不同小波分解层的融合效果,表明该方法提高了图像的熵和标准偏差的值,算法效果良好。     

基于粗糙集与小波分析的图像融合算法

提出了将粗糙集理论与小波理论相结合的图像融合算法。对含有椒盐噪声图像进行了图像融合实验,用粗糙集对源图像增强,然后再用Db4小波对源图像进行图像融合。用熵作为图像融合效果评价准则,仿真结果表明得到的融合图像熵值比源图像大,视觉效果比源图像更好。     

基于机会发射的无源雷达系统发展评述

基于机会发射无源雷达系统采用的是一种古老而特殊的雷达体制，由于其具有潜在的隐蔽和反隐身等特性，近年来倍受媒体关注。专家们认为它将成为今后10-20年内雷达系统的一个重要发展方向。本文分三个阶段对这一系统的发展作了阐述，并评述了各个阶段的技术特征，最后对开展基于民用机会发射无源雷达系统关键技术的研究提出了几点建议。     

多传感器图像融合综述

图像融合是在多测度空间综合处理多源图像和图像序列的技术。图像融合分为：像素层图像融合、特征层图像融合和符号图像层融合。本文讨论了图像融合各层次的融合算法以及红外图像、可见光图像、多谱图像、雷达图像等的融合问题，提出图像融合的结构模型，并对图像融合的发展方向进行了展望。     

像素级图像融合方法与融合效果评价

图像融合的目的是将同一场景的多幅图像的互补信息合并成一幅新图像,以便更好地完成场景进行监视和侦察等任务,是在多测度空间综合处理多源图像和图像序列的技术。融合图像更适合人的视觉和便于图像的后续处理,如图像分割、特征提取等。介绍了像素级图像融合的几种方法,按空间域和变换域对各种方法进行了分类,并对各种方法进行了比较;融合图像应保留原图像的重要细节信息且不引入虚假信息;介绍了用交叉熵进行图像融合效果评价的方法。     

基于多小波分析的图像融合算法

从电磁波频谱带宽的角度,提出了图像融合的一种物理解释。介绍了多小波变换的一般理论,描述了多小波图像融合的方法。用GHM多小波、CL多小波及Db4单小波对可见光与红外图像进行了融合。利用平均熵作为判定准则,比较了GHM多小波、CL多小波及Db4单小波的融合效果,实验结果表明CL多小波算法效果最好。     

基于小波分析的图像融合评述

图像融合是将同一场景的多幅图像的互补信息合并成一幅新图像,以便更好地对场景进行监视和侦察。小波分析具有多分辨等特点,可以有效地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起,得到比任何一幅源图像效果都好的图像。阐述了基于小波分析的图像融合的基本原理、方法及优点。比较了各种图像融合规则和融合算子的特点。介绍了基于小波包图像融合、小波框架图像融合和多小波图像融合方法。     

多传感器图像融合应用评述

近几年，图像融合成为一个热门研究领域，图像融合是多测度空间综合处理多源图像和图像序列的技术，通过融合处理，综合运用多源信息，得到性能比任一源图像好的图像，以便于图像的后续处理和更好地满足应用要求。从信息处理的层次上图像融合要分为：信号层图像融合，像素层图像融合，特征层图像融合和符号层图像融合。比较了不同层次图像融合算法的特点，讨论了红外图像，可见光图像，多普图像，雷达图像等的融合问题，给出了一个应用实例，并对图像融合的发展进行展望。     

机载PD雷达模拟器目标检测仿真研究

在针对机载航电设备系统的飞行训练模拟器中，雷达模拟器与惯导、气象与地理、电子对抗模拟器构成一个分布式交互仿真系统。目标的检测模拟是雷达模拟器设计中的一个重要问题。该文讨论在一定的气象条件、地理环境等情况下，模拟机载PD雷达设备完成目标自动检测的方法。根据PD雷达回波频谱特点，将其划分为主杂波、旁瓣杂波区和热噪声区三个区间，分别计算目标的信噪(杂)比，采用加权形式的随机数与检测概率进行比较的方法进行判断。进行了仿真实验，结果表明该方法判断过程明确，具有实用性。