基于小波变换的SAR与可见光图像融合算法

提出了一种基于小波变换的SAR图像与可见光图像的融合算法。为抑制斑点噪声,对SAR图像作平滑滤波。图像经小波变换后,计算不同分解层高频图像对应区域的均值与标准差,采用区域统计特性量测的融合规则;低频图像直接采用SAR图像的小波低频系数作为融合后的低频系数,对得到的融合低、高频图像作小波反变换。

SAR图像处理的最新研究与应用

系统地阐述了SAR图像的特点、研究难点、处理过程、国内外最新研究方法及应用。结合国内外SAR图像最新研究动态对SAR图像消噪、纹理分割、线性特征的提取、多目标的识别、分数维方法的应用等几个热点问题作了论述。具体地论述了利用SAR图像进行目标探测与识别、目标变化评估;在民用上利用SAR图像进行矿藏资源的探测、洪涝灾害的趋势分析,并介绍了SAR信号处理算法在医学等领域取得的显著成绩。

基于统计与结构信息的SAR图像水上目标检测

设计了基于图像分析理论，根据SAR图像特点形成水上目标轮廓的检测算法。该算法的实现分为3步：(1)基于数理统计的目标检测方法，形成目标区域；(2)用加权统计滤波算子和去除孤立点算法消除噪声，规范需要检测的水上目标；(3)提取目标轮廓。系统在不同的SAR图像上，取得了良好的检测结果。

实现装备技术保障资源可视化的方案研究

为适应未来高技术条件下的局部战争,赢得战争的主动权,依靠GPS(全球定位系统)的定位功能和GSM(全球移动通讯系统)网、移动通讯车的通讯功能,结合实际情况和未来战场装备保障的发展趋势,设计了一个可视化方案。

一个SAR目标边缘自动检测与定位算法

在SAR目标边缘提取的基础上,为了获取目标边缘详细信息并对目标准确定位,该文针对线性目标设计了目标重心提取算法,对环状目标设计了轮廓线追踪算法,并给出了对目标范围、中心点标识、目标横向、纵向“直径”等的计算方法。这些算法在不同图像上取得了良好的检测结果。

一种战时装备维修保障资源优化调度算法

对引起战时维修保障资源冲突的原因进行了深入分析,建立了多维修点资源优化调度模型,给出了基于维修点保障优先度的资源优化调度算法。实例分析结果表明:装备维修保障资源的优化调度能够在满足任务需求和给定的维修保障资源条件下优化资源调度方案,充分利用资源,缩短待修装备的平均等待时间。

战场抢修多需求点多资源优化调度研究

战时协同维修保障过程中,维修是以多任务方式进行的,各任务间经常发生维修资源短缺及资源冲突等问题。通过分析多需求点战场抢修资源调度的特点及决策目标,建立了战场抢修多需求点多资源优化调度模型,给出了基于需求点优先度的资源优化调度方法和算法。算例分析结果表明,该方法能够在满足任务需求和给定的维修保障资源条件下优化资源调度方案,充分利用资源,缩短待修装备的平均等待时间。

一种考虑专业的动态维修任务调度的优化方法

战场抢修任务比较繁重,合理安排维修任务可以有效地提高武器装备作战使用的时间。对此,分析了战时维修任务的特点,以尽快恢复参战作战单元的战斗力为目标,提出了一种考虑维修专业的动态维修任务调度的优化方法。由于问题求解比较复杂,首先把原问题分解为考虑专业的静态维修任务调度问题和动态维修任务调度问题,分别建立了相应的数学模型,并提出了模型的求解方法。考虑专业的动态维修任务调度模型以考虑专业的静态维修任务调度模型为基础,根据任务变化情况,反复调用考虑专业的静态维修任务调度模型求解方法,实现了战场抢修任务的动态调度。实验结果表明:本文方法是一种求解考虑专业的动态维修任务调度问题的有效方法。

动态维修任务调度的优化方法

战时维修机构承担的维修任务比较繁重,合理安排维修任务可以有效地提高武器装备作战使用的时间。为此,分析了战时维修任务的特点,以尽快恢复参战作战单元的战斗力为目标,提出一种动态维修任务调度的优化方法。考虑到问题的复杂性,首先把原问题分解为静态维修任务调度问题和动态维修任务调度问题,分别建立相应的数学模型,并提出模型的求解方法。动态维修任务调度模型以静态维修任务调度模型为基础,根据任务变化情况反复调用静态维修任务调度模型求解方法,实现了战场抢修任务的动态调度。模型求解方法简单,获得的近似解具有较高的精度,计算时间很短。针对战场瞬息万变的情况,利用该方法实现了近实时地动态维修任务调度。

一种备件多级库存系统的仿真优化模型

针对备件多级库存问题,分析了备件需求的特点,建立了多级库存问题模型。在模型的基础上对备件订购量、安全库存量、订购策略、库存模式等进行了研究。研究发现:库存模式、订购策略和相关参数都会影响库存策略和最小总费用;一般情况下,较优订购策略为“库存量降到安全库存水平以下时订购,订购使得备件总量达到某一常数”。因此,备件采用多级库存模式还是单极库存模式应根据具体参数和订购策略确定。由于备件库存问题的特殊性,论文提出了一种求解该问题的仿真优化方法。实验结果表明:是一种有效的求解备件库存优化问题的方法。

基于证据理论的多任务抢修重要度决策

针对多任务抢修重要度决策中信息类型多样、描述不确定、传递不完整、历史无记录的现象,建立了基于证据推理的重要度决策指标体系和决策模型。将不同类型定性和定量决策信息通过相应的方法转换为同一框架下的基本信度效用值,然后根据各决策信息的重要度,通过证据理论合成方法对各因素基本信度效用值进行分类逐层合成,并根据决策信息中非空信息数量提出了重要度决策的量化方法。仿真算例验证了该方法的有效性。

图象压缩技术的现状与发展

文章对图像压缩技术的发展的前沿状况作了简要的论述,特别就目前国际上正在研究的压缩思想和方法作了介绍,并对图像和视频压缩的热点问题作了初步的探讨。

一种考虑装备维修流程的多维修任务调度

快速、有效地进行武器装备维修任务调度可减少故障装备在维修系统的逗留时间,对提高部队的战斗力具有重要意义。通过综合分析战时维修调度问题,给出了一般装备维修调度问题的数学描述,建立了一种考虑维修流程的多单元维修任务调度模型,并给出了相应的模型求解方法。实例表明该方法有效地解决了战时维修任务调度问题。

数据挖掘中决策树的探讨

决策树方法是数据挖掘中的一个重要内容。该文叙述了决策树的构建过程,并指出了其技术难点及构建算法,最后,通过一个实例给出了该算法选取决策属性的详细过程。

战时装备维修保障资源优化调度方法研究

根据战时装备维修保障资源调度体系,分析了资源调度各要素间的关系及引起资源冲突的原因,建立了多维修点资源优化调度模型,给出了基于维修点保障优先度的资源优化调度方法。实例分析结果表明:该方法能够在满足任务需求和给定的维修保障资源条件下优化资源调度方案,充分利用资源,缩短待修装备的平均等待时间。

基于备件保障率的备件运行量模型

给定运输能力的条件下,较好的备件运行量可以减少维修备件的缺货率,从而提高部队的维修保障能力。基于此,提出了一般情况下备件运行量模型,并给出了相应的启发式求解方法。备件运行量模型的目标函数主要由备件对装备承担任务的影响确定,不同情况下模型可能不一样。对此,建立了两种特殊情况下的备件运行量模型,并给出了相应的快速求解方法。实验结果表明:基于备件保障率的备件运行量模型可以较好地反映了备件运行量,模型求解方法简便易行,计算结果接近实际情况,满足战场环境下实时确定备件运行量的需要。

利用灰度和纹理特征的SAR图像分类研究

多类别多特征量情况下的合成孔径雷达(SAR)图像的目标分类是一个难以解决的问题。从灰度和纹理模型出发,提出了综合利用灰度和纹理特征的目标分类方法。均值和方差是灰度模型中重要的特征统计量,而能量、熵、对比度、局部相似性和相关性是纹理模型中重要的特征统计量。灰度和纹理特征能确切地描述SAR图像中的目标。通过构造特征向量,定义向量之间的距离,并按照最小距离方法进行目标分类。以一定大小的窗口读入样本,提高了算法的运行速度和抗噪能力。理论上,窗口越大,特征向量值越接近真实值。窗口越小,边缘的分类精度越高。实验表明该方法较好地处理了多类别多特征量情况下的SAR图像分类问题,分类结果是有效的,这为SAR图像目标分类提供了一条简单可行的途径。

一种基于最大保障时间的战时装备维修任务调度

针对目前装备优化保障研究中存在的约束条件过于简单,评价指标过于单一,不能突出我军装备维修任务调度的特点等问题,分析了战时维修任务调度的特点,建立了基于最大保障时间的维修任务静态调度模型,并给出了相应的模型求解方法。利用本方法在满足作战单元最大保障时间前提下,可使得装备维修效益最大。有效地解决了战时维修任务调度问题。

基于Rough集理论的装备维修保障资源优化配置

建立了基于Rough集理论的装备维修保障资源配置知识的表达、获取、发现和应用体系;用基于分辨矩阵的属性约简方法,提出了一种装备维修保障资源配置方法。结合实例,对复杂战场环境下装备维修保障资源配置进行了定性分析,给出了不同条件下装备维修保障资源配置方案,为装备维修保障资源配置决策提供了理论依据。

命题逻辑中的程度化方法

在二值命题逻辑、各类n值命题逻辑和各类模糊命题逻辑中引入了命题的诱导函数的概念,在此基础上分别就离散和连续情形利用均匀概率空间的无穷乘积和积分语义学方法引入了命题的真度概念.其次,基于演绎定理建立了程度化的近似推理理论.最后,提出了有限逻辑理论的相容度理论.