基于keystone变换的微弱目标检测

提高雷达对微弱目标探测能力的主要方法是增加积累时间.根据传统PD雷达的设计原则,在相参积累时间内,目标的距离走动不能超过半个距离单元,也就是说相参积累时间受限于目标运动.对于高距离分辨雷达或观测高速目标的雷达系统,这种限制是很难满足的.本文提出一种基于keystone变换的运动补偿方案,可以在没有目标运动速度信息条件下校正距离走动,从而使积累时间不再受目标运动的限制.     

一种基于差帧图像融合的弱小目标增强方法

为了能够在小目标检测时更加容易和准确的检测出弱小目标,提出了一种基于差帧图像融合的弱小目标增强算法,该方法首先对视频相邻帧进行差帧处理,然后对差帧结果进行图像融合,最后把融合结果与原视频帧图像的低频分量进行差分运算获得增强图像.实验结果表明该方法的正确性,实现了对弱小目标的有效增强.     

弱信号自适应检测技术研究

低信噪比条件下的微弱信号检测是一个重要的技术问题。文中提出在低信噪比条件下用自适应权向量法来提高微弱信号的检测概率，具有较宽的适用范围。文中结合水雷磁引信的要求，用该方法检测舰船磁场引起地磁场模值的变化。仿真和实船数据处理表明应用该方法效果显著。     

微弱电容信号的离散频率测试方法及其硬件电路的实现

硅微惯性器件的微弱电容信号检测一直是微机械研究领域的重要问题,其检测方法及集成电路的实现已成为制约微惯性器件发展的一个重要因素。利用频率信号抗干扰性好的特点将微弱电容信号转换成频率信号,提出了一种利用离散频率测试的方法对加速度信号进行测试,使得所测加速度可以通过各离散频率点与步长频率的倍数关系直接读出,并通过硬件电路实现了该方法,对实验结果进行了验证,与理论仿真结果很相符。     

TSL:predicting popularity of Facebook content based on tie strength

The rapid development of online social networks leads to an explosion of information,however,there are great differences in the popularity of different messages,and accurate prediction is always a great difficulty is the current study.Popularity prediction of online content aims to predict the popularity in the future based on its early diffusion status.Existing models for popularity prediction were mostly based on discovering network features or fitting the equation into a varying time function that the accuracy of current popularity prediction model was not high enough.Therefore,with the help of the weak ties theory in sociology,the concept of tie strength was introduced and a multilinear regression equation was constructed combined with the early popularity.A TSL model to predict the popularity of Facebook’s well-known pages was proposed.The main contribution of this article was to solve the problem and few or no work based on sociology.A high linear correlation between the proportion of faithful fans was existed in Facebook homepage with frequent shares in the early and the future popularity.Compared with other baseline models,an experimental study of Facebook (including 1.54 million shares) illustrates the effectiveness of the proposed TSL model,and the performance is better than the existing similar methods.     

一种改进的外推动态规划检测前跟踪算法

检测前跟踪(TBD)方法能够有效地检测弱小目标从而提高雷达作用距离,但其计算量较大,制约其在工程中的应用。针对上述问题,文中提出了一种改进的外推动态规划TBD方法。将数据先经过恒虚警处理来减少待处理的状态,在后面的递推积累阶段,对邻帧关联不上的状态进行隔帧搜索,以降低失跟的概率。经蒙特卡洛仿真表明,该方法在提高运算速度的同时能够保证检测性能。     

Michelson干涉型光纤弱磁场传感器信号检测电路研究

针对Michelson光纤弱磁场传感器的特点,设计和实现了控制和信号检测系统。着重对传感器信号检测部分的电路进行了分析和研究,采用了相位自跟踪锁定放大技术进行微弱信号检测;针对磁致伸缩材料的非线性响应特点,设计了定偏闭环反馈系统,使探头始终工作在最佳偏置磁场下。经实验验证,系统灵敏度高,抑制噪声能力强。     

基于混沌理论的微弱信号检测

基于Matlab／Simtdink软件平台,研究了微弱信号的混沌检测原理与方法,建立了仿真模型,给出强噪声中微弱周期信号检测的仿真结果以及混沌方法检测微弱信号的步骤。仿真结果表明,Duffing振子对与参考信号频率差较小的周期信号敏感,对白噪声和频差较大的周期干扰信号具有免疫力,该振子应用于实际微弱信号的检测具有可行性,为混沌虚拟仪器开发打下了基础。     

纳伏级微弱信号放大电路的设计

针对工程测量领域的实际需求,设计了纳伏级微弱信号的放大电路,在信号输入端,通过仿真软件仿真设计,最终选用AD公司的超低噪声差分信号放大芯片AD620,放大倍数为10倍,降低了等效输入噪声。设计了相应的信号调理电路,采用多级放大电路组态方式,运用超低噪声四运放（OP470A）来组建多级带通滤波器,经过多级滤波、多级放大,逐步提高信噪比。通过实验,采用不同频段的噪声,验证SNR的改善情况。利用Multisim仿真软件对系统噪声进行了分析,分析结果显示,在低频段有效地抑制对电路造成影响的各种噪声,信噪比得到了较大的提升。     

基于聚集疑似目标的快速TBD弱小多目标检测方法

提出了一种无需复杂图像预处理的快速的自适应弱小多目标检测方法,适用于有背景起伏的低SNR的噪声随机分布的红外图像序列.采用线性滤波算子,直方图排序分割,快速目标聚集三个核心算法,实现了高速的TBD弱小目标检测.根据直方图进行梯度滤波的结果自适应地进行门限分割,然后剔除随机的不聚集的高梯度值噪声,最后进行时间低通滤波,减少虚警率和漏检率.通过对比实验,表明本文提出的先跟踪后检测的方法,在具有良好检测效果的同时,速度优于需要复杂形态学滤波或中值滤波的方法.