基于COM的VC/Matlab混合编程及其在SAR图像分类中的应用

为实现合成孔径雷达(SAr)图像分类算法的测试与评估,将VC/Matlab混合编程技术应用到SAR图像分类平台开发中,分析与比较了4种VC/Matlab混合编程方法及各自优缺点,并着重研究了基于组件对象模型(COM)的VC/Matlab混合编程方法.使用Matlab COM编译器创建了SAR图像分类算法组件,在VC中调...     

伪装网遮蔽目标多波段多极化SAR图像融合检测

针对伪装网遮蔽作为对抗侦察与监视的常见手段,而多波段多极化SAR图像具有提供被遮蔽目标互补性的不同特性信息的特点;本文提出基于改进Neyman-Pearson准则的决策级融合算法,实现对伪装网遮蔽目标的检测.该方法根据理论定性分析与实测数据定量分析,探讨了波段、极化方式对伪装网遮蔽目标探测的影响,并比较了像素级与决策级...     

基于数据驱动的信息融合及其在车辆声辨识中的应用

传统多源信息融合方法大都依赖于事先建立的理论机理模型,一般会引入一定的简化操作。然而实际中的应用往往会较为复杂,建立的理论模型一般存在一定的偏差。在某些情况下,满足性能要求的理论模型甚至无法给出。针对这样的缺陷,该文根据数据驱动的思想,提出了两种基于数据驱动的信息融合实现方法。通过联合利用基于数据的特征集与基于模型的特征集,有效弥补了模型中缺失的信息,从而提高信息融合的性能。将其运用在一个基于声音信息融合的地面车辆辨识实例中,获得了良好的识别性能,展现出将数据驱动处理思路引入信息融合的可行性和优点。     

UML和ICONIX在SAR图像融合平台建模中的应用

分析了SAR图像融合平台的基本功能,针对该系统的人机交互特性及其执行流程的复杂性,采用了一种基于UML和ICONIX过程的面向对象分析与设计方法对该系统进行建模.首先对系统功能进行分析,然后结合图像融合用例,具体阐述UML在分析系统域模型、用例模型、健壮性及顺序图中的应用.结果表明,该方法对于快速、清晰地理解系统结构和对象交互过程是十分有效的.该系统的分析和建模过程对开发复杂图像处理软件具有一定的借鉴意义.     

被动声预警系统信息融合及组网技术研究

阐述被动声预警系统结构、信息融合结构和实现的基本方法，提出一种切合工程实际，灵活机动的积木式蜂窝组网结构，以及进一步研究该系统所面临的问题。     

基于多传感器数据融合技术的自动控制系统状态估计

给出了基于多传感器数据融合技术的自动控制系统状态估计的结构与算法。仿真实验表明，应用多传感器融合技术有利于提高系统状态估计的性能。     

多源信息融合中的位置级融合评述

简要介绍了信息融合理论中的位置级融合的理论及相关算法，并分析了鲁棒融合的必要性、状态与噪声的相关性、研究非标准非线性系统融合算法的重要性及信息融合在工业过程控制系统中的应用。     

基于像素分类的自适应SAR图像融合算法

提高纹理清晰度、保护边缘信息是合成孔径雷达（SAR）图像融合的重要目标。针对该问题,提出了一种基于像素分类的自适应SAR图像融合算法。首先使用canny算子提取图像的边缘并分类,然后利用混合高斯模型和隐马尔可夫树模型对小波系数进行建模;在此基础上使用EM算法求得模型参数,并进一步得到隐状态的概率,也就确定了小波系数的混合高斯分布;接着对两个待融合小波系数不同的类型组合采用不同的融合策略,并以隐状态概率加权;最后通过小波反变换、边缘分类增强获得融合以后的图像。实验结果表明,和传统的融合算法相比,该算法取得了更好的融合效果。     

基于多小波域Besov球映射的SAR图像去噪算法

针对单小波域难以准确描述SAR图像不同平滑区域特征的不足，提出一种基于多小波域Besov球映射去噪算法。首先利用统一小波隐马尔可夫树模型和Besov标准求一组小波基Besov球半径，然后交替使用基于不同小波基的Besov球映射算法估计原始图像信息。实验结果表明，该算法具有很好的去噪效果和边缘结构保护能力，大大优于其他单一小波去噪算法。     

多声传感器异步融合算法

声探测定位技术是利用声传感器接收特定声波信号以确定声源的一种无源定位技术,它具有隐蔽性好、不易受干扰等优点.本文研究了仅能提供方位角信息的异步多声传感器无源探测系统数据融合问题,提出了一种适用于声传感器的在线估计可变周期融合算法.该算法首先采用伪线性算法,将非线性量测方程线性化;然后通过采用参数在线估计和基于运动模型向前追溯确保时间同步的方法,解决了目标跟踪时信号传输时延和传感器异步的问题.通过Monte Carlo仿真表明,在参数在线估计中,步长选取适当时,该算法可以满足声探测系统的精度要求,并且具有收敛快、精度高、稳定的特点.