计算机视觉与神经网络

人类视觉的研究成果启发了人们对计算机视觉的改进,神经网络技术的发展为机器人视觉建立了实用的基础,使机器人具有相当强的视觉能力。研究一个实用结构,实现视觉神经网的不变性和联系性。

杂波中相关目标的雷达检测

本文提出了目标雷达回波的一般模型。其原理是将回波作为由高斯白噪声驱动的线性动态系统的输出来考虑。有两种产生目标N个回波的模型;一同产生或一个一个顺序产生回波样本。这种模型可以提供脉冲间的任意相关性和目标的非平稳属性。接着就是要考虑设计最佳接收机结构的问题。对于杂波和热噪声背景下的高斯分布的时间相关目标,使用“估计-相关”接收机的理论,可以得到两个相应的检测框图 (即一次性 (batch) 检测器和递归检测器),分别对应上面提到的两种雷达回波产生方法。将分析-数值结合法用于有意义的运行情况,以便得到一组新颖的检测曲线。最后,考虑到杂波协方差矩阵的在线 (on-line) 估计和恒虚警门限问题,本文建议采用自适应方法实现上述处理器。在上述两种情况下,自适应所造成的检测损失已用蒙特卡罗模拟方法估算出来。总的来讲,本文的独特贡献在于建立了一个十分有效的雷达回波数学模型和一系列检测曲线。另外,是将雷达工程师并不常用的一个重要概念,即“估计-相关器”应用到雷达中。