基于视觉识别与毫米波雷达的桥梁防撞预警方法

针对桥梁防撞监测过程中船舶识别速度较慢、效率较低等问题,提出一种基于视觉识别和毫米波雷达的桥梁防撞预警方法.建立基于YOLO算法的船舶目标识别模型,通过对船舶数据集目标框的重新聚类分析,优化YOLO算法模型参数.利用多尺度训练方法,增强船舶目标识别模型对不同尺度船舶的适应性和识别精度.通过毫米波雷达来获取船舶的轨迹信息,以实现船舶安全距离的准确判断.试验结果表明,采用基于视觉识别与毫米波雷达的桥梁防撞预警方法,船舶识别准确率为97.30％,单幅图像识别时间约为32 ms,预警成功率为93.33％,可以有效实现桥梁的防撞监测和预警.     

基于导轨面图像特征雷达图的磨损状况识别

为解决精密机床导轨面磨损缺陷及缺陷程度的识别问题,提出一种基于导轨面图像数据雷达图重心特征的表面磨损识别方法。首先提取导轨面图像数据的灰度均值、歪度、峭度、扁度和投影方差作为磨损状况识别的原始特征;然后采用雷达图技术将特征数据可视化,并提取雷达图的重心特征;最后采用支持向量机技术设计分类器,同时采用雷达图重心特征和磨损缺陷原始特征进行分类,并与实验检测的导轨面磨损数据进行对比分析。计算和实验结果表明: 基于雷达图的图像数据重心特征可有效地识别导轨面是否磨损,并能在一定程度上判别导轨面的磨损程度。     

基于BP神经网络的防空目标识别方法

防空目标识别是指利用雷达或其他传感器设备获取空中目标的特征信息,并利用已掌握的各种目标先验知识来识别未知目标的类别属性。该文在提取高分辨雷达目标回波信号特征的基础之上,建立了基于BP神经网络的防空目标识别模型,并利用经归一化处理的数据样本对所建立的BP神经网络进行训练及误差分析,得到稳定的权值和阈值。仿真计算结果表明,当学习样本足够多时,利用神经网络的记忆、联想、容错功能,所构建的模型能够有效保证识别的正确性并克服由于传感器误判导致的目标识别错误,使识别过程更稳定可靠,识别结果更准确。     

频谱拟合法提高探地雷达垂直分辨率

探地雷达分辨率限制着探地雷达对目标的识别能力。本文通过对探地雷达回波波形分析,提出利用回波频谱信息提高探地雷达垂直分辨率。首先通过构建电磁波在分层媒质中的传输模型,得到探地雷达对四层介质的频谱传输函数;接着通过计算不同目标厚度模型对应的回波频谱,来拟合真实回波频谱,从而根据拟合误差曲线提取目标厚度。此方法避免了传统反褶积法求取反射系数不唯一、误差大的缺陷。通过对仿真数据和实验数据的处理,证实了本文所提方法起到了提高垂直分辨率的效果。     

基于并行结构的Gabor小波神经网络算法及应用

给出了一种基于并行结构的Gabor小波神经网络算法。根据多CPU系统的并行结构和神经网络本身并行性的特点,设计了用于图象目标识别的Gabor小波神经网络算法,算法的输入层包括Gabor小波尺度、平移和频率调制参数的运算;隐层是在并行CPU中实现神经网络算法及优化;输出层是Gabor小波神经网络的分类结果。对4类飞机图像目标进行了仿真实验,识别率达到98％以上,识别时间为40 ms。     

雷达、红外告警系统数据库与目标识别

本文介绍了雷达的工作原理及雷达、红外告警参数,并根据此参数提取了三个飞行目标的特征。在此基础上设计了雷达、红外告警系统目标特征数据库结构,同时给出了雷达告警目标识别算法。在文章最后给出了系统的运行实验结果,对系统进行了分析并给出了改进建议。     

基于局部特征提取的目标自动识别

提出一种基于局部特征提取的目标识别方法,用于自动识别不同尺度,视角和照度条件下的目标.首先,建立图像的尺度空间;结合海森矩阵和Harris算法提取局部特征点,计算该特征区域的方向和灰度梯度及方向;统计出每块子区域的标准灰度梯度直方图,得到128维的特征向量.然后,基于主成分分析的降维算法来降低特征向量的维数,加快识别的计算速度.最后,采用特征空间分类器增加目标识别的速度.实验结果表明:基于局部特征提取的目标识别达到了较高的识别率,在视角、尺度和照度变化下的识别率分别为61.9％,80.5％和84.4％,平均识别时间为130.9 ms.与尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁棒特征(SURF)算法相比,本算法不仅在不同的视角,目标尺度及照度条件下具有较高识别率,而且识别速度比SIFT方法高.     

基于加权核函数的雷达目标一维距离像识别

本文提出一种基于加权核函数的雷达目标识别方法。该方法既对基函数加权,又对特征加权,并利用最大后验准则估计其加权系数,然后,根据权系数具有稀疏性这一特点,只保留少量有利于分类的基函数和特征元素,从而实现了基于核甬数分类器的最优化和特征选择的最优化。对三类实测飞机目标的仿真实验结果表明:加权核函数方法的识别性能比常规核函数方法有了较明显的改善。     

基于特征的快速编程技术在飞机整体肋类零件中的应用

针对飞机整体肋类零件数控加工编程中存在的重复工作量大、质量不稳定、经验依赖性强等问题,面向主机厂推广基于特征的快速编程技术。介绍了基于特征的快速编程系统及其关键技术,以飞机整体肋类零件特征定义为基础,通过特征识别技术获取加工特征,结合现有典型工艺知识,实现自动工艺决策和数控加工刀轨的自动生成。以具有典型特征的飞机整体肋类零件对基于特征的快速编程系统进行验证。结果表明,该技术切实提高了飞机整体肋类零件数控编程的效率和质量,并已在航空制造企业得到成功应用。     

江西省飞机颠簸统计特征及其气象条件分析

文章利用中国民用航空华东地区空中交通管理局江西分局空中报告、风廓线雷达数据和ERA5再分析数据,分析了江西省飞机颠簸的统计特征及气象条件,计算了水平风垂直、空间和时间切变,并给出了气象指标阈值,以期为飞机颠簸预报提供参考。     

CINRAD雷达同步观测技术思路与实践

由于参加组网拼图的雷达时间不同步,造成数据在拼图中出现系统性误差,使雷达资料可比性降低。通过对雷达体扫过程的研究和针对SC雷达同步实践,结果表明：①GPSNet授时系统不仅是雷达同步观测的重要时间系统,而且在气象业务内网中,将为统一全网设备时间和保障气象信息时基坐标发挥作用;②雷达体扫开始时间设置为6min正点,VCP21雷达体扫持续时间应控制在5rain45S;③雷达体扫同步控制程序一方面要准确判断正点时间并控制数据采集程序取样,男一方面还要保留各雷达站本地化信息和监控等信息;④同步控制程序应与雷达型号无关,是一个通用的控制程序。雷达同步观测实践证明：雷达同步观测技术思路是可行的,进一步完善后具有推广意义。     

利用CINRAD雷达产品进行风暴外推与预警

CINRAD雷达产品十分丰富,在CINRAD雷达导出产品中,有专门针对风暴外推与预警的雷达产品,即风暴路径信息STI,冰雹指数HI,中气旋M,龙卷涡旋特征TVs和风暴结构SS（产品标号58—62）,这些雷达产品都有较完善的算法。在日常业务中,一般都是使用图像产品,很少使用匹配二进制数据文件产品,但要实现客观预报方法,就必须将这些分散的二进制数据文件组成一个统一标准格式的ASCII码“产品属性表”文件。这个文件把与风暴有关的雷达产品的特征汇集在一起,同时还增加了风暴单体质心回波强度、质心回波顶高和质心VIL等其它信息。风暴外推预警图使用多图层显示方式,分别显示这些雷达产品数据和ET、VIL等数据,并配有GIS地理信息。在做风暴外推预报时,考虑了高层引导风的作用和下垫面的影响;当风暴单体满足一定条件时,将考虑风暴的右移特性。     

新余雷电天气影响系统与雷达回波产品分析

利用常规天气图资料、地面观测资料、南昌多普勒天气雷达资料和闪电定位资料,对2004—2008年新余雷电过程的气候概况、天气影响系统和雷达回波产品等进行研究分析,结果表明：（1）新余雷电具有明显月分布特征,主要集中在7—8月;雷电的日变化主要集中在13：00—20：00,17：00出现次数最多,而夜间到上午则很少出现。（2）有利于新余发生雷电的天气影响系统有：地面冷锋和西南倒槽、高空低槽和切变线、低空急流和副热带高压。（3）南昌站单站有利于产生雷电天气的物理量参数有10个,满足其中5个以上就有可能出现雷电天气。（4）雷电天气的雷达回波产品主要有：回波顶高度ET,基本反射率CR,垂直积分液态水含量VIL。（5）雷电天气预警信号的发布标准有3种：一般雷电发布雷电黄色预警信号;较强雷电发布雷电橙色预警信号;强雷电发布雷电红色预警信号。     

L波段测风雷达标校技术解析

根据GFE(L)1型二次测风雷达(简称L波段雷达)的标定实践经验,从粗精搭配、水平调整、仰角方位距离标校、三轴一致性调整等方面,详细剖析了L波段雷达检查标校的要点。甘孜站的实践标校工作表明L波段雷达与701雷达的标定方法与技巧基本一致。     

机载合成孔径雷达原理及应用

论文阐述了合成孔径雷达与实孔径雷达工作原理的差别,分析了采用线性调频信号提高雷达距离向分辨力和孔径合成提高方位向分辨力技术途径,并对机载合成孔径雷达的应用及发展做了简要介绍和说明.     

空间失稳目标线阵激光成像建模及参数优化

线阵激光成像雷达兼具激光测距和线阵成像的优点,是空间失稳目标远距离精密测量的重要工具,其获取的线阵图像既能用于运动估计也能用于空间目标三维测量。为模拟不同平面分辨率线阵激光成像雷达对空间失稳目标的数据采集,本文根据线阵激光成像雷达的成像机制及空间失稳目标的运动规律提出了一般性的空间失稳目标线阵激光成像建模方法,为不同地面验证方案提供了数据支持。同时,为优化雷达参数选取,本文通过计算单位区域特征获取率提出了一种基于数据采集完整性评估的线阵激光成像雷达参数优化方法,实验分析了与成像分辨率相关的性能参数对多种运动形式空间失稳目标数据采集的完整性。实验结果显示数据采集完整性与线阵规模及采样频率正相关,在线阵规模达到100元以上、采样频率200Hz以上,与空间目标自身运动形式几乎无关,建立的对应关系将为参数优化提供指导和参考依据。     

L波段雷达供电流程及故障检修

根据GFE(L)1型测风雷达原理及电路图,结合雷达分机结构,综合整编出了全机电源供给概况和供电流程详解图,内容集实用性、综合性、资料性于一体。文章阐述了全机电源的产生、变换过程,各分机之间电压传输路径和方向以及供给各分机、功能板(盒)、器件等的电压种类及正常数据,为L波段测风雷达的故障判断和维修提供了依据。实践证明:根据供电流程进行故障分析、判断和检修,大多数雷达故障均可解决,可收到事半功倍的效果。     

基于人工蜂群支持向量机的电动汽车制动意图识别方法

在电动汽车再生制动系统中,根据驾驶员不同的制动意图制定对应的再生制动控制策略可以有效地提高汽车的制动安全性、舒适性和经济性,而准确并快速识别驾驶员制动意图是制定控制策略的基础。以准确并快速识别驾驶员的制动意图为主要目标,以搭载线控制动系统的电动汽车为研究对象,设计并实现了一种基于人工蜂群支持向量机（ABC-SVM）的驾驶员制动意图在线识别方法。首先对制动数据进行预处理,用近邻成分分析（NCA）特征选择算法选取有效特征,再用ABC-SVM算法建立制动意图识别模型,最后进行在线识别。离线验证和在线试验结果表明,NCA算法能有效筛选掉信号噪声导致的不相关特征;相比于模糊推理、反向传播（BP）算法、粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）和遗传算法支持向量机（GA-SVM）识别算法,ABC-SVM算法能够更加准确、快速地识别驾驶员的制动意图。     

Target detection and classification by measuring and processing bistatic UWB radar signal

This paper presents a novel method to detect and classify targets obscured by foliage based on real data collected by a bistatic ultra-wideband (UWB) radar system. The type of the target which passes between the transmitter and receiver can have significant effects on the shape of the received waveform. The signal measured by the bistatic UWB radar is related to the type of the target. From these received signals, we extract features that are representative of the target types. Then, we develop target type classification and recognition algorithm based on machine learning techniques. An improved support vector machine (SVM) classifier is developed to perform target types classification and recognition. A novel chaotic differential evolution (CDE) optimization approach using tent map is adopted to determine the parameters of SVM. The effectiveness of the proposed approach is verified by experiments taken in the forest.     

脉冲多普勒天气雷达数据质量控制之解速度模糊处理

在雷达硬件标定正确的情况下,多普勒天气雷达基数据的质量主要受到3个因素的影响[1]。这3个因素分别是地物杂波、距离折叠和速度模糊。在本文中我们主要分析了其中的速度模糊现象出现的原因,着重介绍交错脉冲法（也叫双脉冲重复频率法,即DPRF）解速度模糊,同时结合3830天气雷达解速度模糊的特点,证明了交错脉冲法可以有效地扩大无模糊测速范围。