基于DRGAN和支持向量机的合成孔径雷达图像目标识别

为解决SAR图像目标识别中样本缺乏和方位角敏感问题,提出了一种基于DRGAN和SVM的SAR图像目标识别算法。首先,采用多尺度分形特征对SAR图像进行增强,经过分割得到目标二值图像,基于Hu二阶矩估计目标的方位角。然后对估计得到的目标方位角进行量化编码,结合原始图像作为输入,对设计的DRGAN模型参数进行训练与优化。由于DRGAN中的深度生成模型将目标姿态与外观表示进行解耦设计,故可利用该模型将SAR图像样本变换到同一方位角区间。基于变换后的训练样本分别提取归一化灰度特征,利用SVM训练分类器。采用MSTAR数据集在多个不同操作条件下对提出的算法进行测试,实验结果表明,在带变体的标准操作条件下,能够达到97.97%的分类精度,优于部分基于CNN模型的分类精度,在4种扩展操作条件下的分类精度分别为97.83%,91.77%,97.11%和97.04%,均优于传统方法的分类精度。在SAR图像目标方位角估计存在一定误差的情况下,训练得到的GAN模型作为SAR图像目标旋转估计器,能够使得在不进行复杂样本预处理的前提下,仍然取得较高的SAR图像目标识别精度。     

基于“当前”统计模型的混合网格多模型算法

针对混合网格变结构多模型算法中用于描述目标运动模式的加速度估计不准确引起跟踪精度下降的问题,本文提出了一种基于“当前”统计模型(Current Statistics,CS)的混合网格多模型算法(Hybrid Grid Multiple Model, HGMM)。该算法以基于“当前”统计模型估计得到的加速度均值为依据进行网格划分,在线生成目标可能的模型集合,采用交互式多模型算法进行目标跟踪。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能测试分析,仿真结果表明,该算法提高了对机动目标的跟踪精度。     

基于数学形态学的细胞图像分割

该文提出了一种基于数学形态学理论的方法,用于分割细胞图像。首先利用灰度形态学中的重构运算对输入图像进行滤波来削弱或去除噪声的影响,然后取其形态学梯度并结合Top-Hat和Bottom-Hat两个变换来增强梯度图像的对比度,最终由分水岭算法完成分割。关于过分割的改进,该文引出一个特殊的Otsu阈值来标记图像,得到的结果无需进一步的后处理。     

基于声与图像融合的车辆识别硬件系统设计

该文介绍了利用无线传感网络布置传感器终端来采集声信号和图像信号.在终端节点上,利用声传感阵列采集声信号并通过信号调理电路处理再进行AD转换;在网络协调器上,利用V4L2采集图像信号并通过S3C6410的MFC模块进行H.264编码然后UDP传送.该文介绍的硬件设计实现了实时的声信号和图像的采集,最后通过信息融合可以对各...     

基于OPG理论的自适应滤波器设计及其在图像处理中的应用

本文基于单参数变换群理论提出了一种新的自适应滤波器的设计方法,并且给出了滤波器与图象卷积的算法.参数变化后的滤波器的可以表示为事先给定的一组基本滤波器的线性组合.这种滤波器在不同方向、尺度和位置上和图像进行卷积时,可以显著提高运算效率.最后给出了一个图像边缘提取的算例,表明这种方法是有效的.     

基于CPCRLB的隐身目标协同检测与跟踪

针对雷达组网对隐身目标协同检测与跟踪时的动态分配问题,将条件后验克拉美罗下界(CPCRLB)用作系统跟踪性能的度量,结合改进二值粒子群优化(NBPSO)和粒子滤波,提出了一种基于CPCRLB的隐身目标协同检测与跟踪算法。该算法将雷达的动态分配问题转化成组合优化问题,根据新生目标的隐身特性对雷达分配方案的约束,借助分布在边界的检测粒子计算不同的雷达分配方案对新生目标的检测概率,并以已跟踪目标的CPCRLB 衡量跟踪精度,采用NBPSO全局搜索最优分配方案,最后进行粒子滤波与协方差交集融合。     

充液挠性飞行器的变结构控制

给出了带有多个挠性附件的充液飞行器的动力学方程，针对此模型采用变结构控制方法设计了系统的控制器。控制任务包括操纵天线使之跟踪事先给定的运动规律，并保持星体在惯性空间稳定，同时有效地抑制附件的弹性振动。通过仿真算例验证了此控制律的有效性。     

面向一体化应用的电磁信号智能检测方法研究

针对复杂电磁环境中信号检测受限于低信噪比的问题,基于信号与噪声一体化的思路,提出了一种以电磁空间的所有电磁辐射信号为背景,并结合深度学习算法的电磁信号检测方法。首先建立动态场景的电磁环境模型,包括了通信基站信号、雷达信号、干扰信号等,其次使用加高斯窗傅里叶变换提取电磁信号时频域的能量分布特征,最后采用卷积神经网络进行特征选择分类,实现信号检测。仿真结果表明,该方法在一定程度上减轻了信号检测受限于信噪比的问题,克服了传统能量检测方法和基于SVM检测方法的缺陷,提高了低信噪比下电磁信号的检测性能。      

极化智能天线的二维矢量波束形成方法研究

针对智能天线的匹配接收与干扰抑制等问题,将现有的基于均匀线阵的极化波束形成方法拓展到二维平面阵,提出了一种基于二阶锥规划的二维极化波束形成方法。在二维观测平面内,该方法通过对主瓣区域进行极化匹配设计以提高系统接收增益和主瓣干扰的抑制能力,在旁瓣区域将零陷凹面与极化约束进行叠加设计以最大限度提高干扰抑制能力,并建立最优的矢量波束优化模型,进而转化为两个等价的标量优化问题,可使用二阶锥规划求解。仿真结果表明:相对于现有的均匀线阵极化波束形成方法而言,该方法能够在方位-俯仰的二维平面上实现极化波束的约束优化,包括了主瓣极化匹配、零陷凹面的极化约束,提高了极化波束形成方法的工程实用性。      

基于混合三角变异差分进化算法的平面稀疏阵列约束优化

针对旁瓣零陷凹面约束的稀疏平面阵列优化及算法早熟等问题,该文基于参数自适应的思想,提出一种混合三角变异差分进化算法。通过引入旁瓣零陷凹面约束矩阵,构建自适应惩罚函数,时变权重组合变异策略与交叉策略,提高算法前期全局搜索能力和后期收敛能力,最终实现峰值旁瓣电平和旁瓣零陷凹面的平面阵列约束优化。仿真结果表明,对比混合三角变异策略前的算法,该算法在完成稀疏阵列峰值旁瓣电平优化的同时,能在指定旁瓣区域完成零陷凹面设计,降低有源干扰影响。