一种多传感器时间配准方法

针对多传感器数据融合系统中观测数据时问不同步的问题，采用自适应α-β滤波算法与Lagrange插值法结合进行时问配准．与现有算法比较，此方法可与目标跟踪同步进行．仿真表明，该方法配准实时性强，且简单，可提高融合效率．     

基于深度学习的图像配准方法综述

图像配准是图像处理和计算机视觉领域中的关键技术。近年来,随着深度学习在图像处理和计算机视觉领域取得突破性进展,基于深度学习的图像配准方法也不断涌现。系统介绍了基于深度学习的图像配准方法,将其分为基于特征的组合配准方法、有监督学习的直接配准方法以及无监督学习的直接配准方法三大类,比较分析了各种配准方法的优劣。并以此为基础,对基于深度学习的图像配准方法未来的研究趋势进行了展望。     

基于回归分析的多传感器时间配准跟踪方法

为提高大数据量情况下目标跟踪数据处理效率,将各传感器获取的目标测量值在时间轴上依次排列,利用成组序贯数据回归分析的目标跟踪方法,实现时间配准与目标跟踪的同步处理.首先对滤波曲线两点回归分析,逐一预测各观测点到达时刻的置信区间,筛选关联点;然后按系统处理周期分组,对关联点进行成组观测数据回归分析,计算出观测融合点,再用观...     

基于畸变程度分割的SAR实时图像精配准方法

由于大气干扰、地形起伏、雷达平台不稳定等原因,无法避免合成孔径雷达(SAR)成像时图像的几何畸变,这种现象在无人机实时SAR图像上尤其显著.为解决SAR图像几何畸变的问题,提出一种基于图像分割的配准方法.该方法通过图像畸变程度对图像区域进行分类,针对不同的畸变区域计算各自的映射关系,最后利用图像拼接重构完成整幅图像的配准.实验结果表明,与基于变化域配准方法、基于灰度相关性配准方法、基于特征点方法相比,本文配准方法的稳定性和配准精度更高.     

基于投影的fMRI时间序列图像配准方法研究

利用投影技术,针对功能磁共振时间序列图像,介绍了一种新的自动图像配准方法。该方法将序列图像二值化后沿着水平方向或垂直方向进行投影,根据投影向量元素的位置和大小,快速地计算出图像的旋转、平移运动的变化参数。仿真实验和实际的功能磁共振应用证实了该方法的有效性。     

基于雷达外推的城市内涝实时预警

为提高城市内涝实时预警的预见期,提出一种基于雷达技术的城市内涝实时预警模拟方法.该方法通过雷达外推预测未来时刻雷达基本反射率,并将降雨量与雷达基本反射率的相关公式(Z-R关系)优化后用于降雨定量估算,获得未来时刻降雨量,最终以预测降雨为输入运用水力模型实时模拟得到未来时刻的内涝积水分布,进而实现城市内涝的实时预警.结果表明:基于雷达技术的城市内涝实时预警可以获得较为精确的内涝积水分布,并且保留了50 min以上预见期.与传统雨量计实时模拟方法相比,预见期可提高5～25 min,为防汛部门预留了更长的调度指挥时间.该方法以雷达预测的降雨空间分布为输入进行模拟,与雨量计的单点输入方式相比,充分考虑了降雨空间分布这一因素.     

自适应变长滑窗曲线拟合时间配准算法

针对曲线拟合的时间配准算法存在窗口长度选择的问题,提出了一种基于运动模式转变的自适应窗口长度选择算法．将目标运动模式分为类直线运动和曲线运动两种模式,通过对每个数据点目标运动轨迹斜率的近似运算,确定运动模式突变点以及目标在时间配准点的运动模式,从而自适应地确定配准点窗口长度．仿真结果验证了文中算法在大时延、目标大机动条件下仍然具有较强的可靠性．     

基于变电站多模图像的自动集成配准方法

针对采集的变电站多模图像,提出了一种改进的多模态图像的自动集成配准方法。变电站多模图像的尺寸不同,所以先对其进行小波变换,以变换后得到的两幅概貌图像为待配准图像,以六种配准方法中的每一种作为一个适应度函数。使用遗传算法进行搜索,分别寻找两幅概貌图像的最佳配准位置,再映射回小波变换前的多模图像,最后使用动态可信度进行集成。实验结果证明,该方法能实现不同尺寸的多模态图像的自动配准,速度较快,鲁棒性强,比单一的配准方法准确性高,并且可以不断地修正可信度,具有较强的适应性。     

机动目标的IMM扩展卡尔曼滤波时间配准算法

针对目前研究的时间配准方法是在目标运动模型已知的情况下进行时间配准,难以保证目标在复杂机动情况下运动模型多变时的时间配准精度。提出了机动目标的交互多模型扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)时间配准算法,该算法将交互多模型中的每个运动模型分别进行扩展卡尔曼滤波输出同时根据滤波过程中得到的残差计算每个模型的概率,根据模型概率和各模型滤波输出得到时间配准周期内最后一个采样点的测量数据,利用该点的状态和模型概率进行外推就得到时间配准周期和传感器采样周期不成整数比时配准时刻的位置。通过仿真结果表明该算法能够有效降低整体的时间配准误差。该算法提高了时间配准的精度,为数据融合提供了良好的基础。     

基于地心地固坐标系的多传感器实时配准方法

针对立体投影配准算法的不足,在分析广义最小二乘方法的基础上,提出了基于地心地固坐标系的实时配准方法.该方法选定一个传感器为数据处理中心,建立配准模型,采用序贯最小二乘方法和卡尔曼滤波方法来估计系统偏差,实现了误差的实时估计,便于工程应用实现.仿真表明了该方法的有效性.     

HLA变步长实时仿真方法研究

针对高层体系结构(high level architecture,HLA)的特点和现有的实时仿真方法及其缺陷,提出了变步长的实时仿真方法.研究发现,正确设置联邦成员前瞻量是实现该方法的关键.在介绍了该方法的具体实现的基础上,指出了目前所存在的问题,并对此方法进行了仿真测试.测试结果表明,变步长实时仿真方法的总体性能明显优于现有的HLA实时仿真方法.     

基于GNSS浮标的实时水深船舶导航模型

在海洋航行中,航道海水深度的预报对保证航海安全和航道的充分利用具有重要意义。通过在航道海面布设一些GNSS浮标,实时测定浮标所在位置海水面的高度,借助数据链,将经数据处理中心处理后的浮标实时水深传播给用户船舶,借以对船舶进行导航。对该导航模型的原理和方法及可行性进行了阐述。     

基于神经网络的配料补偿方法研究

介绍了自动配料系统控制方案的选用与构成,使用S7-200系列PLC实现了配料的自动控制.由于自动配料系统的复杂性,传统的补偿控制方法不能满足其精确度的要求.通过对影响配料精度因素的分析,设计了一种基于动态神经网络的配料控制系统.通过现场实际采集的配料历史数据,对系统进行仿真分析.结果表明,该方法可以有效减小配料误差.     

基于曲线拟合的PRS/IRS时间对准方法研究

针对被动雷达/红外（PRS/IRS）复合导引头的数据融合过程中两个不同采样频率的传感器测量数据时间不同步的问题,提出了基于最小二乘曲线拟合的时间对准方法,推导了最小二乘法的曲线拟合公式;分析了影响拟合精度的因素,提出了特定条件下同时满足实时性和拟合精度要求的最佳时间对准方案,并利用Matlab进行了仿真分析.仿真结果验证了该算法的有效性.     

面向无人机的逐点偏移式卫星导航欺骗干扰方法

针对无人机在失控肇事、干扰航管、窥视窃密、恐怖袭击等方面的危害,本文提出一种基于逐点拉偏式卫星导航欺骗方法,通过重构错误的导航坐标系诱骗目标无人机飞离敏感区域保护地面安全。该方法将整个无人机欺骗过程看作是单步位置欺骗拉偏的时间迭代过程,首先根据无人机的运动学模型以及外部量测信息估算出无人机的真实位置点以及真实控制输入量;然后考虑无人机飞行控制器对欺骗效果的影响,在真实控制输入量中抵消掉预先设置的欺骗控制力矩效果,设计构造虚假卫星信号使得GNSS/INS组合导航模式下的滤波估计无人机位置点仍靠近原始期望目标点,但发生了偏差;最后这种偏差产生的无人机轨迹跟踪控制输入量会导致无人机真实状态点往欺骗目标点偏移,实现单步卫星导航欺骗效果。单步欺骗过程在时间上的迭代运用,可实现无人机位置的逐点偏移式欺骗。仿真结果显示利用逐点偏移式卫星导航欺骗方法能使得目标无人机慢慢偏离原始轨迹而跟踪欺骗轨迹,且组合导航滤波器估计轨迹仍跟踪原始参考轨迹,达到了卫星导航欺骗的目的。本文提出的基于逐点拉偏式卫星导航欺骗干扰技术可用于保障重点区域/人员的低空安全防护。     

基于分离变量法的瞬态高温外推测试研究

提出了一种利用蓝宝石光纤黑体腔温度传感器外推测量高温的新方法,建立了测量瞬态高温的黑体腔外推模型,利用分离变量法对其求解.在此基础上,利用CO2激光器模拟瞬态高温热源,用传感器和高速红外测温仪同时测量黑体腔内外膜层温度变化情况.实验结果表明:利用分离变量法求得的外温度和红外测温仪测得的温度在变化趋势及峰值方面表现出了比较好的一致性,从而证明了外推模型的正确性.同时,利用Ansys软件对黑体腔的瞬态受热传热过程进行仿真,从反面验证了外推模型的正确性.     

基于图像生成的多模态视网膜图像配准方法

针对多模态视网膜的全局粗配准,提出了一种基于图像生成的多模态视网膜配准方法. 不同于当前主流的提取多模态视网膜图像血管再进行配准的方法,使用GAN模型对不同模态的视网膜图像进行像素级映射,再通过特征点匹配的方式计算图像仿射矩阵,实现图像粗配准. 基于彩色眼底图像与荧光素血管造影图像的实验结果表明,该方法与当前主流的视网膜粗配准方法相比,具有快速且鲁棒的优势.     

一种基于频域插值的非同频采样信号的补偿方法

在异地多天线信号合成中,非同频采样会给合成性能带来损失,因此需要对信号间的采样频率偏差进行估计并补偿。提出了一种基于频域变换的信号采样频率偏差补偿方法,该方法根据采样频率偏差估计值对信号进行不同点数的DFT,通过在频域对齐信号的采样点来实现采样频率偏差的补偿,从而达到提高合成信号信噪比的目的。利用两路QPSK信号进行了仿真验证,给出了利用快速傅里叶变换来减小计算量的方案。结果表明,该算法能够较好地对采样频率偏差进行补偿,且能够通过选择不同的FFT算法来节省计算量,为采样频率偏差的补偿提供了新的解决思路。