基于STAP的机载雷达弱目标检测前跟踪

针对载机运动及地杂波场景下的弱目标检测跟踪问题,提出了一种基于空时自适应处理的检测前跟踪算法.在目标检测跟踪处理之前,首先利用空时自适应处理抑制杂波和噪声;接着采用脉冲压缩进行距离处理;最后在原始观测数据基础上,采用Viterbi算法进行目标检测与航迹恢复.仿真结果表明此算法可以提高弱目标的检测概率及跟踪概率.     

基于斜率偏离的时间序列相似性搜索方法研究*

摘要：针对数据挖掘领域中时间序列的相似性度量问题,提出了基于斜率偏离度量的浮动索引相似性搜索算法。在斜率偏离度量的基础上建立分箱标志,通过浮动索引方法有效实现高维多元时间序列的准确索引,用实际的飞行数据进行仿真验证获得好的效果,证明这种方法的有效性和可靠性。     

多传感器单模型动态系统多尺度分布式融合估计

近几年来,小波理论和信号的多尺度表示方法都得到了迅速发展,并在包括信号处理和图像处理在内的众多领域中得到了成功的应用,而在这些领域中,目前一个较为活跃的分支是基于小波变换的多尺度表示的统计信号处理。运用多尺度分析的思想,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,建立起状态基于多源观测信息的多尺度分布式融合估计和单源观测信息的多尺度分布式估计两种新算法,用计算机仿真研究验证了算法效能。     

基于动态关键帧的自然地标景象匹配视觉导航

为研究GPS故障或失效情况下无人机的备用导航技术,提出了基于自然地标的动态关键帧号象匹配视觉导航算法.首先,分析机载摄像机获取的实时图序列,自主寻找并描述特征明显的自然地标;然后,将包含自然地标的关键帧抽取出来,并与卫星数字基准图进行景象配准,计算其大地坐标作为辅助定位的依据.利用实时图帧间的相关性,将实时图当前帧与计算的动态关键帧图像进行"相对"景象匹配,进而实现当前帧在基准图上的精确定位.实验结果表明,该算法在提高配准概率的同时可大幅度提高景象匹配的实时性与精确性.     

利用相关峰内插时延估计提高四元阵定位精度

超短基线定位系统具有基阵尺寸小、易于安装等优点,被广泛应用于海洋科学领域。但超短基线作用距离短,远距离定位精度不高。为了改善超短基线的定位精度,在四元阵被动定位结构基础上,采用相关峰内插时延估计算法进行超短基线定位。仿真结果表明该算法能够较好地估计时延差值,有效改进定位精度。     

一种变栅格高维数据收缩聚类算法

针对数据挖掘领域中高维数据的聚类问题,提出一种变栅格的高维数据收缩聚类算法.主要是对数据箱按密度跨距进行排列,将数据点沿着密度梯度进行移动,产生浓缩聚类.采用大小可变的栅格对相连密度单元进行检测,当边界线不再改变时得到最优聚类结果.仿真结果表明,收缩聚类方法对低维、高维数据的聚类都具有良好效果.     

证据推理的进展及存在的问题

综合论述了证据推理的进展和存在的问题,把证据推理与贝叶斯推理、模糊逻辑推理、基于规则的推理、随机集理流体进行了横向比较,讨论了其间的必然的联系和为语气推理的发展的基础,随后总结了证据推理的改进及其在概率范围在模糊集等方面推广的进展,最后提出了证据推理的广泛应用及其研究方向。     

基于静态小波变换的提升框架分解

静态小波变换的最大优点是具有平移不变性。该文基于小波变换的多相表示,利用多采样率滤波器理论中上(下)采样算子与滤波器的等效易位关系,提出了将传统的静态小波变换由懒惰小波变换经过有限步交替的提升和对偶提升结构来实现的方法。由于提升框架容易实现逆变换,故在处理边界中具有更大的灵活性。分析表明,与标准算法相比,通过提升分解,可减少一半计算量。     

基于互信息的直接因果搜索算法

因果关系挖掘是数据挖掘领域一个新的研究方向,具有很大的实用意义,但理论建模的困难阻碍了它的发展。20世纪90年代,在因果建模研究成果的基础上,国外开始针对此方向进行研究,目前已得到了一些理论算法。该文针对已有算法鲁棒性、实用性差,不适合大规模数据挖掘应用的缺点,提出了一种基于互信息的因果数据挖掘算法———直接因果搜索算法;仿真试验表明,该算法能很好地搜索出目标变量的直接因果,与其他算法相比,对于数据、门限的变化更具鲁棒性。