低信噪比红外图像的小目标检测

针对低信噪比,海空背景的红外图像中的弱小目标检测问题,文中提出一种基于高斯内核的自适应滤波方法,并将它应用于红外图像的背景抑制,在残差图像的均值、方差和信噪比这三项性能指标方面都有所改善.在此基础上,根据残差图像的信噪比,自适应的设定分割门限,分割红外图像中存在的可疑目标.实验表明,这种方法是有效的,且性能良好.     

基于M估计的H∞自适应滤波技术研究

GPS导航与定位的质量取决于对动态载体函数模型和随机模型的认知。文中基于机动载体的当前统计模型，设计了一种适合GPS动态定位的基于M估计的H∞自适应滤波算法。该算法模型简单。实时性好。实测数据计算结果表明，滤波导航解能有效地控制观测异常和动态扰动异常对导航解的影响，使导航解更能反映导航目标的真实情况。     

直升机时延估计的自适应算法研究

简述了ＬＭＳ自适应滤波算法，在此基础上，提出了利用自适应滤波技术，实现直升机定位中的时延估计，并用三点内插算法来改善时延估计的精度。对某直升机噪声的野外实测数据，进行了计算机数值计算和仿真，仿真结果是令人满意的。     

形态滤波在红外小目标图像背景抑制中的应用

文中介绍了形态滤波,并采用改进后的Top-Hat算子对于红外小目标图像的背景进行抑制,实验结果表明此方法对于红外小目标图像具有良好的背景抑制的效果.     

一种基于多点内插的自适应时延估计

提出了自适应滤波的七点三次平滑二次内插算法。利用该算法，实现了直升机定位中的时延估计，并对某直升机噪声的野外实测数据进行了计算机数值计算和半实物仿真，取得了令人满意的结果。     

一种鲁棒的战场声目标自适应时延估计算法

提出了一种可用于战场声目标定向的鲁棒自适应时延估计算法.该算法应用最优变步长自适应仿射投影技术和鲁棒M估计理论,无须事先假定信号和噪声的统计特性,自适应调整自身参数,抵御战场环境中的噪声干扰.野外坦克声数据实测表明,在无干扰环境下,算法性能与高阶统计量法、广义互相关法相当,但在武器噪声干扰下表现了更强的鲁棒性和估计精度;在各种条件下,文中算法都比最小均方自适应法表现出更好的性能.     

单帧红外小目标检测算法研究

研究了单帧红外图像运动小目标的检测问题。首先利用数学形态学Tophar滤波对图像进行背景抑制,然后对图像进行对比度增强,针对对比度增强的同时会造成一些噪声的灰度值也得到增加的问题,采用改进的遗传算法对对比度增强之后的图像进行分割,提高目标分割精度的同时也提高了分割的速度。仿真实验结果表明了算法是有效的。     

改进型自适应滤波算法在目标跟踪中的应用

针对标准卡尔曼滤波在滤波数学模型与实际过程的数学规律不匹配,滤波特性较差的情况,提出了一种改进型的自适应卡尔曼滤波方法,并将其应用到目标跟踪中。仿真结果表明,与标准的卡尔曼滤波相比,其跟踪精度有了较大提高。     

红外焦平面阵列自适应数字化技术

针对红外焦平面阵列驱动电路固定A/D芯片模拟信号输入范围进行数字化、造成的红外图像细节分辨力低下的问题,提出了自适应的数字化技术,该技术消除了焦平面阵列的盲元干扰。根据进入焦平面的整体场景的灰度大小,设定适当的灰度阈值,计算出A/D转换芯片的偏置电压,自适应地调整模拟信号数字化范围,使焦平面的模拟输出数字化后最大限度地占据A/D芯片的数字位数。理论推导表明,该技术能够大幅度地提高红外图像的细节分辨力。     

一种双模杂波抑制的准自适应MTI系统

雷达自适应杂波抑制的算法及其工程实现是雷达信号处理系统的一个重要问题。本文首先从理论上讨论了一种基于最大平均改善因子准则的动目标显示滤波器最佳权矢量的计算方法,然后从工程实现的角度提出了一种简单实用的具有双模杂波抑制能力的准自适应动目标显示系统,并将该自适应杂波抑制算法应用到实测雷达数据上,实验结果表明该算法对真实雷达回波中的杂波具有有效的抑制作用。     

红外制导技术在精确打击武器中的应用

红外制导技术利用红外探测器捕获和跟踪目标自身辐射的能量来实现寻的制导,具有制导精度高、不受无线电干扰影响及可昼夜作战的特点。归纳了红外制导技术的特点,介绍了该技术在国内外发展的历程,对红外制导技术在精确打击武器中应用的几个关键问题和发展趋势进行了分析。结果表明,红外探测器正朝着小型化、高分辨率、高灵敏度化方向发展;随着红外图像与可见光图像的匹配与融合技术以及复合制导技术的发展,工作频段的选择、气动光学效应和成像条件的影响以及如何更好地评价融合效果是目前亟待解决的问题。     

海杂波下小目标检测的修正莫利特分布方法

针对雷达在海杂波环境下小目标检测困难的问题,提出了基于修正莫利特( Morlet)分布的检测方法.对海杂波存在目标和没有目标两种情况下进行时频分析,其时频分布图表现出明显的特征差异,在没有目标时,时频分布图比较发散,存在目标时,时频分布图为较集中且与目标多普勒频移对应的最优曲线.修正Morlet分布检测方法通过邻域最大值查找算法得到该最优曲线,并取该最优曲线所有点的和值作为判断目标存在与否的依据.通过实测数据对固定目标、匀速运动目标和机动目标的仿真表明:与经典CFAR检测方法相比,该方法能够提高海杂波环境下固定目标和机动目标检测性能2～3 dB.     

无线电近炸引信背景切波测试及标定

介绍了一种背景切波测度方法。说明这种测试方法获得的数据也适用于其它探测体制，介绍了该测试方法的误差分析及标定方法的研究结果，最后介绍了一个结果：低飞行高度背景杂波功率和高度的关系与在高飞行高度时的关系不同。     

基于多特征量的海杂波参数估计

研究分析海杂波对于有效评估不同海况下的弹载合成孔径雷达（SAR）成像性能具有重大意义。针对传统参数估计法较难精确拟合海杂波幅度分布的峰值、幅度宽度等多个特征量的问题,提出基于多特征量的参数估计法。利用海杂波的幅度分布特性和时间相关性,建立基于球不变随机过程法的海杂波模型;构造反映海杂波幅度分布的4个特征量,即概率最大处幅度、概率最大处幅度的分布概率、半概率幅度宽度、分布概率小于0.01的幅度临界点,利用反向传播（BP）神经网络建立尺度参数、形状参数与4个特征量之间的定量关系,决定系数分别为0.992、0.994;基于实测数据和训练好的BP神经网络求解尺度参数、形状参数,建立海杂波幅度分布模型,并与经验公式和混合估计法进行对比;通过分析不同海况下的后向散射系数确定海杂波的信号功率,为评估不同海况下的弹载SAR成像性能提供了海杂波模型。     

一种实时自适应卡尔曼滤波技术在GPS 导航系统中的应用

基于卡尔曼滤波的理论,将GPS定位中的各种误差源在各方向造成的总误差等效为一个当前均值与一个符合一阶马尔可夫过程的有色噪声之和,建立线性卡尔曼滤波模型.为了避免滤波发散,文中采用一种修正的自适应卡尔曼滤波算法.仿真结果证明该算法具有稳定好,效率高,精度高的特性,克服了发散的缺点,具有很强的自适应性.     

自适应时延估计算法在被动声定位系统中的应用

在被动声定位系统中，定向精度受到时延估计精度、阵列间距大小和声波传播速度变化等的影响，特别是对时延估计精度的要求较高。分析了传统时延估计算法在时延估计上的局限性，采用自适应参量模型算法实现了低采样频率下的高精度时延估计。完成了算法仿真，编制了DSP处理程序，通过消声室缩比实验验证，表明估计精度和运算时间可满足实际使用的要求。