基于超图模型的图像目标识别

基于类属超图模型给出简单图像和复杂图像目标的识别方法。通过提取简单图像的稳健尺度不变特征变换特征,得到其对应的属性图,采用RSOM聚类树的思想和K近邻方法快速实现对简单图像的目标识别。复杂图像存在较大的背景干扰和遮挡的影响,通过滑动窗方法在待识别图像中定位待识别目标区域,并将该区域从待识别图像中分出,然后采用与简单图像识别方法类似的方法完成目标识别,减少背景干扰和遮挡的影响。仿真实验表明,2种图像目标识别方法是有效的。     

面向空间监视应用的空间目标数据库的建立

阐述了面向空间监视应用的空间目标数据库的建立技术与方法,并给出了它在空间监视的目标分类、识别应用中的样例。     

通信受限时传感器管理方法研究

在通信受限的情况下,如何进行传感器的管理以满足多目标的跟踪需求,优化完成跟踪任务.针对这一问题,对通信受限这种情形进行了描述,提出了数据获取概率的概念;利用扩展卡尔曼滤波和序贯卡尔曼滤波推出了序贯扩展卡尔曼滤波算法;结合信息论传感器管理方法和协方差控制传感器管理方法的优缺点提出了一种新的传感器分配准则.对比仿真实验表明,这种新的传感器管理方法能对传感器进行良好的管理,减小通信受限所带来的干扰;相比传统的传感器管理方法,传感器分配更为合理.     

一种复杂运动目标的ISAR成像算法

在对复杂运动目标进行逆合成孔径雷达成像时,由于转动矢量随时间而变化,回波信号中会引入一个与散射点位置有关的相位误差,无法用通常的相位补偿方法进行校正,应用距离-多普勒算法获得的ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)像会变得模糊.本文分析了目标转动矢量变化使得ISAR像模糊的内在原因,给出了目标三维转动状态下的ISAR信号形式,并基于散射点信号的特点提出了一种复杂运动目标的ISAR成像算法.该算法不仅适用于转动矢量方向不变的非均匀转动目标,而且对于转动矢量方向缓慢变化的目标,算法仍然能够有效地提高ISAR成像的质量.仿真试验结果表明了该算法的有效性.     

面向识别的雷达舰船目标低分辨回波仿真技术

雷达目标回波的高精度仿真是目标识别系统训练和测试的重要手段.针对低分辨雷达舰船目标自动识别的应用背景,提出了基于模板和模型的低分辨回波仿真技术.根据舰船目标的CAD三维模型,利用电磁计算方法得到全姿态的一维距离像模板.在凝视状态下,利用目标距离像模板和雷达发射信号模拟目标低分辨回波;在扫描状态下,利用全姿态一维距离像重构不同角区中目标的散射中心模型,并结合雷达波束的扫描方式获得了目标的仿真回波.结果表明,所提出的基于模板和模型的回波仿真技术对雷达舰船目标具有良好的低分辨回波仿真能力.     

分布式多通道雷达成像技术

该文针对稀疏分布的多发射/接收阵元所形成的多通道雷达系统,提出了一种分布式多通道雷达成像技术。利用发射/接收阵元角度分集和信号分集的特点,将各个通道上的信号进行相干合成获得在目标散射函数波数域二维支撑域上的等效观测。经过支撑域整形和数据重采样,可反演出目标散射函数的二维图像。该雷达成像系统不需要庞大的天线,只需要多通道雷达的单次快拍即可成像,从而避免了ISAR成像中的运动补偿问题。并且由于采样点在波数上的位置已知,可对重构的目标二维散射函数进行准确地定标。文中给出了具有宽带发射信号的多通道成像系统,仿真结果表明了该系统具有很好的成像性能。     

基于复图像分析的点散射体分辨和位置测量

传统的雷达高分辨率ISAR图像分析都是基于图像幅度或强度信息,丢弃了相位信息,从而使实际雷达分辨能力达不到理论分辨水平.复图像技术综合应用了图像幅度/相位信息,实现了雷达的理论分辨能力,并同时实现了精确的散射体位置测量,而后者对于目标识别有着更重要的意义.文中研究了复图像技术分析目标上理想点散射体的方法.仿真结果表明复图像技术具备了上述优势.     

舰船红外图象结构特征提取算法的研究

提出两种特征提取算法：ＦＦＴ和样条函数法来提取舰船红外图象结构的特征信息，采用ＢＰ神经网络算法进行识别。实验结果表明，对于高分辨率的舰船上层结构的红外象而言，局部化特征优于全局化特征，即采用样条函数法比ＦＦＴ法有较高识别率。     

一种新的基于邻接矩阵的拓扑排序算法

为了降低基于邻接矩阵的拓扑排序算法的复杂性，将单顶点算法框架扩展成集合算法框架，给出一些便于进行拓扑排序的有向无环图的性质。在此基础上，定义了适合进行弧删除操作和无前驱顶点判断的邻接矩阵运算，给出了有向弧邻接矩阵的存储方案，最终提出了一种时间和空间复杂度都比较低的拓扑排序算法。     

一种扩展三角波线调频信号测距范围的新方法

针对线调频信号测距范围受到最大回波延时限制的问题,提出一种双差拍-傅立叶变换的处理方法。通过将回波信号与两种形式的发射信号分别混频,并对混频信号进行傅立叶变换获取目标距离信息。该方法在损失一定输出信噪比的代价下,扩展了信号的测距范围。理论分析和实验仿真均证明了该方法的有效性。