加油站静电检测方法研究与仿真

研究加油站的静电准确检测问题。加油站对静电要求较高,弱静电信号在混合干扰性气体的情况下,静电离子的离散浓度和移动速度都发生明显的变化。传统静电检测方式多是基于静电传感器,对移动的静电电荷的离散浓度进行判断,完成检测的。一旦静电电荷被干扰气体干扰,发生电荷离散浓度变化,传统的检测方法检测的准确性将明显下降。为此提出一种基于轮转式静电探测算法。采用轮转式校验方阵获取加油站中的静电信息,并依据轮转式中心定位弱估计静电感应原理,检测出加油站内可能存在的静电荷区域。实践证明,轮转式方法能够大幅减少加油站混合气体对静电荷分布的干扰,保证检测的准确性,取得了令人满意的结果。     

直流微电流测量的研究进展

直流微电流测量技术广泛应用于核辐射检测、静电检测、空间辐射探测等领域,是一项特色极值量测量技术,涉及高阻抗运放电路设计、泄漏电流防护等多项技术。直流微电流测量技术研究主要从电阻式和电容式反馈电路着手,分析测量电路的工作原理和传递函数,重点分析漏电流、热电势、运算放大器和电阻参数对测量误差的影响,推导电路传递函数并仿真分析,最终提出减小各项参数对测量结果影响的方案。对近年来国内外直流微电流测量的方法进行了综述,分析了电流电压转换法、电流频率变换法和调制解调放大法。对国内外直流微电流测量仪器的现状进行调查,世界上出现了很多高精度的微弱电流测量仪器,使微弱信号测量得到很大的提升。     

基于正六面体结构测量阵列的磁异常定位技术研究

基于磁梯度张量的磁异常定位技术正逐渐成为磁异常探测领域内的研究热点。在磁偶极子模型条件下,利用磁梯度张量实现了一种使用八个磁传感器组成测量阵列的单点磁异常目标定位方法,针对定位可行性与约束条件进行了原理分析与技术论证。仿真结果表明该方法具有较高的定位精度,并且指出影响该方法定位有效性和精度的关键在于参数k的确定,对增强基于磁梯度张量的磁异常探测技术实用性具有一定指导意义。     

基于WSN的多声源目标定位算法

目标定位技术是无线传感器网络应用研究的一个重要领域,如何在传感器节点随机分布下,利用无源探测技术,对同时进入探测区域的多个目标进行实时的精确定位是目标定位的一个难点。基于声源能量衰减模型在最大似然算法的基础上,利用高斯—牛顿迭代算法解决了这个问题。通过对多个声源目标的仿真试验,结果表明,该算法实现了对多目标的精确定位,具有一定的实用价值。     

多超音速目标被动声定位技术研究

首先提出了基于激波信号的超音速目标被动声定位模型,针对多超音速目标被动声定位研究存在的困难,提出了一种基于遗传算法的多目标定位技术,解决了多目标被动声定位时的虚假目标问题。通过采用多测量站信息融合的方法,解决了定位系统对某些方向的目标存在探测精度低的问题。系统仿真结果表明,该方法可以提高定位系统的精度和可靠性。     

基于WinSock的单站无源定位仿真系统设计

定位仿真是舰船综合电子仿真系统中一项不可缺少的组成部分,它在舰艇电子对抗作战中起着目标探测、定位与识别的作用。基于单站无源定位技术,就定位仿真系统的实现以及与导演台之间的通信进行了研究,实现了导演台对各模拟台的不同定位算法的比较与分析,采用MATLAB与VisualC 混合编程的方法,简化了编程的难度,并得到理想结果。     

基于增强现实技术的电力设备运维检修仿真方法

为解决电力设备运维检修中,运行状态监测不够全面的问题,提出基于增强现实技术的电力设备运维检修仿真方法。基于步行者航位推算技术与GPS技术设计无线定位平台,无线定位检修人员并记录行动轨迹;拍摄电力设备运维检修图像,基于增强现实技术,结合MEEM算法与ORB算法设计增强现实三维注册技术;以3dsMax软件构建电力设备运维检修三维模型。融合定位结果、三维注册结果与模型,实现仿真中的虚实融合、人机交互。测试结果表明,该方法能够实现带电区域检测的仿真以及电力设备识别、运维检修状态检测的仿真,证明该方法拥有良好的仿真性能。     

基于涡流变化的高压断路器非接触带电检测技术

涡流变化对高压断路线圈的电流分布具有关联性，为了提高高压断路器非接触带电检测效果，提出基于涡流变化的高压断路器非接触带电检测技术。采用有限元分析方法构造高压电路器的涡流场3D分布模型，设计电磁耦合器进行高压短路器的电磁耦合控制，计算涡电流、漏感和励磁电感等参量值，采用非线性定量递归分析模型描述高压断路器的涡流变化及磁场分布，设计整流和滤波电路进行涡流整流调制，进行非接触式高压断路器的非接触带电检测电路设计。测试结果表明，采用该方法进行高压断路器非接触带电检测的动态耦合性好，电流振荡幅度低，获得了理想的非接触带电检测结果。     

预警卫星半实物仿真系统设计与实现

国防支援计划(DSP)是美国现役的预警卫星系统,主要对导弹进行早期探测和预警;为评估DSP卫星对目标的探测能力,文中分析了预警卫星的部署情况和工作模式,提出了预警卫星仿真系统的总体设计方案,确定该系统的功能模块以及实现方式;根据预警卫星双波段探测的工作模式构建了红外双色扫描探测模型,提出了基于双霍夫变换的多帧关联目标检测算法,利用目标的运行特性有效去除背景噪声,并结合双波段探测信息融合策略降低卫星虚警率;最后利用双星定位方法预估目标轨迹并对不同发射角目标的预测轨迹与真实轨迹之间的误差进行对比分析;通过试验运行,该系统达到了预期结果,具备对目标导弹的探测和跟踪能力,为导弹性能评估提供一种仿真手段和依据。     

基于视频传感器网络的目标跟踪模型研究

提出了一种基于视频传感器网络的模型,其核心思想是通过视频节点和非视频节点相互协作建立模型,对目标进行探测、跟踪和定位。在探测和跟踪阶段,通过非视频节点对目标进行探测。目标在移动过程中,由非视频节点实时地跟踪目标大致的移动方向和位置;在定位阶段,由视频节点完成对目标准确定位。仿真结果表明,在节点随机部署的情况下,该模型可以有效地实现对目标区域的全覆盖,通过非视频节点和视频节点的相互协作,发挥了非视频节点对目标探测和跟踪的优势,以及视频节点对目标准确定位特性。     

稀疏活动轮廓扩展形状脚本模型目标检测算法

传统的稀疏活动轮廓模型可以较好地解决目标微小形变情况下的定位问题,但是对训练样本要求比较严格,且在目标发生较大形变情况下采用学习到的可变形模板对目标进行定位会产生一定偏差。针对该问题,提出一种稀疏活动轮廓扩展形状脚本模型的目标检测算法。利用勾画样本通过扩展活动轮廓模型学习到组成目标的可变形形状图案,这些形状图案构成的形状脚本模型能够清晰地定义目标模式;采用递归sum-max maps结构进行搜索,用形状脚本模型匹配测试图像实现目标定位。经过多组实验,结果表明所提算法能较好地解决目标在发生较大形变、存在遮挡以及复杂背景下的定位问题。     

Non-contact physical activity estimation method based on electrostatic induction technique

We here present a method for measuring human physical activity, which is based on detecting the electrostatic induction current generated by the walking motion under non-contact and non-attached conditions. A theoretical model for the electrostatic induction current generated because of a change in the electric potential of the human body is also proposed. By comparing the obtained electrostatic induction current with the theoretical model, it becomes obvious that this model effectively explains the behavior of the waveform of the electrostatic induction current. The normal walking motions of daily living are recorded using a portable sensor measurement located in an ordinary house. The obtained results show that detailed information regarding physical activity such as a walking cycle can be estimated using our proposed technique. This suggests that the proposed technique, which is based on the detection of the walking signal, can be successfully applied to the estimation of human physical activity.     

基于地基合成孔径雷达的弱目标检测性能分析

合成孔径雷达（SAR）是一种主动微波成像遥感技术,弱目标检测与分类是其重要应用之一。鉴于弱目标的有效检测与SAR系统参数密切相关,为系统地研究弱目标的散射特性及其检测性能与SAR系统参数的关系,本文提出了一种基于地基SAR进行弱目标检测的实验研究方法。首先通过构建室内实验场景,获取了多频多极化原始SAR回波数据并进行成像处理;接着分析了不同工作频率、不同带宽条件下塑料材质目标以及干沙覆盖目标的后向散射特性;最后讨论了极化方式对检测性能的影响。本文的实验方法和结果有助于进一步利用极化干涉SAR信息进行弱目标检测研究。     

机器人目标抓取区域实时检测方法

针对目前机器人目标抓取区域检测方法无法兼顾检测准确率和实时性的问题,提出一种基于SE-RetinaGrasp神经网络模型的机器人目标抓取区域实时检测方法。该方法首先以一阶目标检测模型RetinaNet为基础提取抓取框位置及抓取角度;针对抓取检测任务采用SENet结构确定重要的特征通道;结合平衡特征金字塔设计思想,充分融合高低层的特征信息,以加强小抓取框的检测性能;在Cornell数据集上进行实验验证,结果表明该方法在取得更高检测准确率的同时,提高了抓取检测的效率,达到实时检测的要求。     

基于统计假设检验的传感器网络目标探测机制

多传感器组网对目标探测是当前军事领域的研究热点,也是传感器网络的基本功能。但是,现有的基于目标输出信号阈值机制难以精确描述目标发现事件。根据数理统计理论将目标探测问题建模为统计推断过程,本文提出一种基于统计假设检验的传感器网络目标探测机制,通过样本训练确定检验参数,采用数据融合方法优化探测结果。实验显示,该方法能有效解决探测过程的噪声干扰问题,提高目标捕捉的正确率。     

利用空间矩提取亚象素角特征

A novel subpixel corner detection method based on spatial moment is developed in this paper. Firstly, the spatial-moment-generating function, gradient magnitude and variation of gradient-direction corner are used as the decision rule of corner detection by analyzing the mathematical formula of corner-model spatial moment. Then Non-max suppression technique is utilized to detect the vertex of feature corner. Finally, in order to improve its localization performance, subpixel corner detection is implemented by the bilinear interpolation and Newton iteration method. Experiments illustrate that the spatial moment corner detector has better robustness and localization performance than Kitchen detector and Harris detector.     

结合显著性的主动轮廓图像分割

传统的主动轮廓方法无法突出分割区域的显著性,同时在由显著性检测算法所得到的显著图中目标具有较高的信噪比,因此提出结合显著性的主动轮廓图像分割。通过线性光谱聚类分割得到超像素,以超像素为处理单位利用基于图论的流形排序算法获得较好的显著图;将高斯混合模型引入到主动轮廓的曲线演化过程中,计算曲线内外的平均灰度值,从而通过高斯混合模型和显著性信息得到了新的主动轮廓能量方程,并运用水平集方法指导分割,获得最终的分割结果。实验结果表明,提出的图像分割方法可以对图像进行快速和有效的分割。     

基于并行Boosting算法的雷达目标跟踪检测系统设计

目前的雷达目标跟踪检测系统跟踪路线与实际路线相差较大,泛化误差率高。基于并行Boosting算法设计了一种新的雷达目标跟踪检测系统,硬件内部引入数据多处理器,对收集的雷达位置数据集中处理,连接I/O接口,配置数据过滤器,将雷达位置信息数据的状态参数录入过滤器元件中。在软件部分,利用并行Boosting算法的内部学习融合方式调节不同的雷达目标追踪系统状态,通过信息处理、航迹分析、落脚点判断来整合相应的跟踪检测信息,构建检验方程式防止外来无关数据的侵扰,最终得到雷达目标跟踪数据操作状态,完成目标跟踪检测。实验结果表明,基于并行Boosting算法的雷达目标跟踪检测系统设定的检测路线与实际路线吻合度高达99.21%,泛化误差远远低于传统目标跟踪检测系统,实用性更强。     

级联特征点检测的锥套小目标快速检测定位算法

为提升无人机自主空中加油中锥套小目标的检测精度和实时性,提出了级联网络与特征点检测网络的锥套小目标高精度快速定位算法。该算法设计了锥套目标全局粗定位和局部精定位的两级检测神经网络结构,采用特征点的输出位置误差及特征点群拟合的椭圆参数误差设计网络的损失函数,利用特征点拟合的锥套目标尺寸位置信息修正跟踪算法,提升了跟踪算法的和目标定位的实时性。实验测试结果表明,该定位算法定位成功率在95%以上,定位的精度（预测区域与真实区域的重叠率）在80%以上,定位输出速率达到100 Hz,对于环境的变化有着较强的适应性。因此该算法可以快速准确地进行锥套目标的跟踪,对于无人机空中加油技术的发展具有重要的研究意义。     

基于C—V模型的目标检测与提取

在目标检测与提取中,传统的蛇模型和基于活动轮廓的局部区域检测方法受到初始条件或者自身的收敛性约束的影响,不仅时间花费多,而且不具备鲁棒性。本文提出一种基于C V模型的变分水平集的目标检测与提取方法,通过大量实验验证,在花费时间和鲁棒性上得到了显著的改善。