新型视频判读系统

视频判读系统是现代靶场测量设备的重要组成部分。为了提高视频判读精度。本文研究了新型的快速判读方法。包括自动和半自动判读。自动判读对记录的现场图像作预处理。通过基于区域合并的动态阈值分割，利用图像形态学消除目标和背景的粘连，运用质心算法获取脱靶量，提高判读效率和准确性。系统具有识别性好、自动化程度高等特点，很大程度上扩展了设备的应用潜力。对于其他类似系统也有良好的借鉴能力。     

一种基于波形匹配的目标检测和识别方法

基于对目标回波信号的波形匹配，提出了一种新的目标检测和识别的方法，该方法不需要进行特征提取，而是直接利用目标回波进行匹配处理来同时检测和识别目标，这种方法也可用于隐身目标的检测和识别，通过不同条件下的仿真试验可以看出这种方法能有效地检测和识别目标。     

高速侵彻复杂介质的实时测定

对目标介质的实时测定与识别是提供稳定、实时的引信决策的重要基础。基于规则的特征提取方法是一种全新思路的实时测定方法，是利用加速度信号的幅值、导数值以及幅值陡变等三个方面提取相应特征值，以确定被侵彻介质的性质和类别。采用这种方法对典型的介质数据集的鉴别结果相当准确，与以往决策算法相比该方法实现简单、应用范围广、灵敏度高。     

连续小波变换VLSI实现综述

小波变换是信号处理、图像压缩和模式识别等诸多领域中一个非常有效的数学分析工具。然而，实时小波变换计算量大，需要专用硬件来实现。连续小波变换的VLSI实现在处理速度、功耗及适用频率范围方面部具有较明显的优势，且实现方法灵活。本文对近年来有关该领域的研究情况作了综合评述，讨论了其中存在的问题，并指出了今后的若干发展方向，特别是瞬时缩展电路技术是实现低电压低功耗小波变换芯片的重要途经之一。     

电子产品研制阶段可靠性增长试验研究

结合工程实际经验,深入讨论了可靠性增长过程及实现途径,在保持试验条件和改进过程不变的条件下,实施了对具体型号电子产品的可靠性增长试验,达到了预期的可靠性增长目标,并且利用可靠性增长试验的数学模型(AMSAA模型)来评估产品的可靠性增长,对开展可靠性增长与可靠性增长试验工作具有重要的实际意义.     

激光二极管抽运的自拉曼Nd∶YVO_4激光器

研究了激光二极管(LD)抽运的自拉曼Nd∶YVO4调Q激光器的特性。Nd∶YVO4晶体同时作为激光介质和拉曼晶体,通过声光调Q技术,产生了1176 nm的拉曼激光。测量了平均输出功率、脉冲宽度和单脉冲能量随抽运功率和脉冲重复率的变化。典型的1064 nm基频光和1176 nm拉曼光脉冲的脉冲宽度分别为26.3 ns和9.0 ns。在脉冲重复率为20 kHz,抽运功率为8.46 W时,产生了平均功率为0.384 W的1176 nm光的输出,光-光转换效率为4.54%。使用速率方程对自拉曼Nd∶YVO4调Q激光器特性进行了理论研究,把脉冲重复率为10 kHz,20 kHz,30 kHz时拉曼光单脉冲能量和脉冲宽度的实验值与理论值进行了比较,结果基本相符。     

自由空间二维榕树网实现方法

鉴于榕树网在自由空间光子交换网络中具有重要的应用价值,分析了榕树网的特点和4×4二维榕树网的空间拓扑结构,通过偏振光分光棱镜、微闪耀光栅阵列、平面反射镜、半反半透镜和液晶空间光调制器的集成,构建二维的榕树交换网实验模块,利用微闪耀光栅的衍射特性,控制每块微闪耀光栅的周期,以实现入射光信号不同方向的闪耀输出,最终完成二维榕树网自由空间水平和竖直方向上的交叉互连,直通则由平面镜反射实现。对二维榕树网实验模块的功能分析表明,该实验模块理论上可以完成4×4二维面阵内光信号(或数据)的排序、交换、组播、广播、矩阵变换等操作,具有交换透明、速度快、空间带宽高等特点,在全光交换和光通信中具有一定的应用。     

宽带高速电台发射机系统的保护设计应用

宽带高速电台发射机的发射链路设计,需要满足高带宽、宽动态范围和优良的线}生度。本文简述了宽带高速通信发射机的链路保护设计的关键技术,主要阐述了发射增益控制原理,详细说明了发射链路中的基带数字部分、信道部分和功放功率放大部分的电路设计,进行了仿真控制算法分析,提出了峰值环路、电流、温度等综合性的保护控制策略及具体的实现途径。最后结合实际应用,介绍该发射机系统保护设计的应用及其使用效果。     

试析P2P网络群发通信算法的优化

在当前的计算机网络运行环境中,P2P（Peer-to—Peer）是互联网整体构架的基础。这里介绍了P2PN络的运行环境和在网络运行环境中P2P技术的应用,基于当前P2P网络的应用与发展,分析了P2P网络群发通信机制的特点,提出了P2P网络群发通信算法优化的方式,以更好地达到关于P2PN络群发通信算法优化的目标,同时,需要引入“信用奖励机制”,对于贡献较大的节点可获取数据优先权,这是今后算法优化研究的重要方向。     

红外与可见光图像自相似性特征的描述与匹配

针对红外与可见光图像匹配的难题,提出了一种基于自相似性的异源图像点特征匹配算法。首先对红外与可见光图像进行小邻域平方和计算;再通过构造高斯金字塔,运用FAST-9进行角点检测,使得检测的特征点具有尺度属性;然后,统计特征点邻域的特征信息以确定特征点的主方向;再求取在相应尺度下特征点邻域的相关平面,对相关平面进行区域划分,提取每个区域相关平面的极值以构造100维的自相似性描述子,并对描述子进行归一化处理;而后,剔除不良特征描述子;最后采用最近邻匹配算法进行特征匹配。实验结果表明,提出的算法能够实现红外与可见光图像在视角、旋转、尺度变换下的有效匹配;在保证运算速度的前提下,提出的算法较SIFT算法在正确匹配率方面有明显提高。