强起伏云背景下的小目标图像预处理算法

强起伏云背景下的小目标分割是图像处理中的重点和难点之一.本文将高通滤波和数学形态学图像处理算法相结合,提出一种新的预处理方法.首先,利用高通滤波器作为背景抑制滤波器,消除强起伏云背景对图像分割的影响;其次,利用阈值算法将背景抑制后的图像转化为二值图像;最后,应用形态学方法消除噪声得到最终的小目标分割结果.仿真试验表明,该算法具有较好的预处理效果.     

基于海明和竞争网络的数字字符自动识别方法研究

应用海明和竞争网络,研究一种新型的数字字符自动识别(ATR)方法.并对该字符识别方法的实现的技术路线作了较为详细的讨论,对1000帧连续进行实验时间字符判读准确率为95%,达到了字符比较准确自动识别的目的.     

像素级图像融合技术在视频判读中的应用

在视频判读中,往往因目标丢失而不能准确地提取目标的脱靶量.而随着多传感器系统的广泛应用,采集到的数字图像具有多样性.利用多传感器图像的多样性,把图像融合技术应用于视频判读中,使在具有多传感器的观测设备上,图像融合算法可以针对来自不同传感器的多源图像信息,通过对多幅图像信息的提取与综合,从而获得对同一场景或目标的更为准确、全面、可靠的图像描述,以便更为精确地定位目标,以及在因环境因素某一传感器目标丢失时,不影响视频判读.     

基于案例推理方法在态势分析中的应用研究

提出使用基于案例推理方法建立战场和军事单元的层次推理模型。将多个军事实体在不同层次上与案例库进行比对,对数据融合中的中间层建立战场态势估计模型,在战场上给定的地理区域对探测到的每一个地面目标建立特征向量,包括时间、位置和目标类型等,并对特征向量分群处理,把每个群的目标类型,数量和态势参数列表。用分层的案例推理方法得到群中作战单元的目标类型,编队情况和作战意图,从而进行敌方作战态势估计,为指挥员决策提供依据。     

抽水蓄能电站拦砂坝堆石混凝土温度应力仿真分析与结构优化建议

通过研究抽水蓄能电站拦砂坝堆石混凝土重力坝最高坝段在不同坝宽（分别为22 m和42 m）情况下,施工期各自的温度和应力变化过程,结果表明原设计5个坝段变更为3个坝段的施工方案是可行的,为后续同类工程提供借鉴意义。     

经纬仪交会精度的定量预测

推导并建立了一系列的公式,用于定量预测两经纬仪的交会精度。给出了用于目标三维位置估计的基本多传感器三角交会法的公式,同时利用各个测量误差的泰勒展开式导出了误差传播等式。在测量误差中引入高斯分布,建立了测量误差标准差和目标位置估计标准差之间的关系式,给出了交会精度随各单项误差传播系数的变化曲线图。实验结果表明：目标的x、y坐标的估计误差不受站址坐标中z坐标误差的影响,也不受测量高低角的影响,站址坐标中z项误差直接转移到目标的z坐标估计误差中。交会角为90。时,交会精度受经纬仪单项差的影响最小,交会角在20～60°时的误差传播系数为0．079。目标（x,y）坐标的交会精度依赖于经纬仪站址的测量精度、方位角的测量精度、经纬仪和目标的距离测量精度及两经纬仪的交会角;目标z坐标的精度依赖于经纬仪到目标的水平投影距离、经纬仪z坐标的测量精度和传感器高低角测量精度。最后,给出了一套等式和图形用于设计一个两经纬仪系统,使之满足具体的精度要求。本预测方法已成功应用于实际项目中传感器的选型和光学系统的参考设计。     

角变形测量系统中的时统部件底层开发与设计

为完成角变形测量系统中测量系统与外围设备时间上的同步问题,设计开发了时统部件。采用DDK驱动程序开发包技术开发了时统部件的基于双端口RAM数据交换驱动程序和中断响应驱动程序,达到了测量系统与舰艇设备时间同步的目的,成功地应用在角变形测量系统中。     

全捷联图像导引头视线角速率精度分析

为分析全捷联图像导引头视线角速率精度影响因素,提出了视线角速率精度分析算法。首先,提出了视线角速率解耦算法;其次,根据误差理论详细分析了视线角速率各误差源的误差灵敏度并提出了精度计算方法;再次,分析了体视线角、弹体角速率、姿态角与体视线角速率等误差形成机理与精度影响;最后,建立了半物理仿真实验系统进行算法验证,结果表明,视线高低角速率与方位角速率的估算精度分别为0.273°/s与0.235°/s,实验结果分别为0.281°/s与0.242°/s,相对误差分别为2.85%与2.89%,验证了视线角速率精度估计算法的正确性与精确性。研究结果可以用于全捷联图像制导控制系统总体设计过程,并为视线角速率精度估计与指标分配提供理论依据。     

系统级软件可靠性屋在运行时间框架模块上的应用

为了提高仿真实验系统的主控计算机分系统的软件可靠性,建立了系统级软件可靠性屋(HOSR)。以主控计算机分系统下的运行时间框架管理模块为例,分析了故障模式和故障原因的相关性、故障模式间的相关性、和故障原因间的相关性。介绍了故障模式及影响分析法(FMEA)、质量功能展开法(QFD)、及将QFD中的系统屋概念融入FMEA而形成的HOSR。根据主控计算机分系统软件层次图,利用已建立的故障模式和故障原因库对HOSR进行填充;最后,根据HOSR的分析矩阵对RTI管理模块进行故障分析。分析结果表明:RTI管理模块中存在潜在故障模式23个,潜在故障原因35个,故障模式和故障原因的相关性关联116个,故障模式间的相关性关联9个,故障原因的相关性关联14个。该分析法能更全面地识别故障模式和故障原因,尤其是共模故障和共因故障,同时减少头脑风暴法带来的缺陷遗漏,减少工作人员的工作量。