基于GLRT的红外多光谱弱小运动目标检测

针对多光谱红外图像序列中未知光谱辐射强度、位置和速度的弱小运动目标检测问题,建立了与之相应的基本框架模型.对于这种含参信号的复合假设检验问题,采用广义似然比检验(GLRT)得到了该问题的检测算子,同时利用速度滤波器组在实际应用中实现了该检测算子.从理论角度估计了该算法的虚警概率和检测概率,并通过计算机仿真验证了上述分析结果.为了评估该算法的有效性,采用人工合成的多光谱红外图像序列对其进行测试,结果说明该算法对于低信噪比条件下的弱小运动目标具有良好的检测效果.

空天背景下红外多光谱弱小运动目标检测

针对多光谱红外图像序列中未知光谱辐射强度、位置和速度的弱小运动目标检测问题,建立与之相应的框架模型,对于这种含参信号的复合假设检验,采用广义似然比检验(GLRT)得到了该问题的检测算子,同时利用速度滤波器组在实际应用中实现了该检测算子.采用人工合成的多光谱红外图像序列对其进行测试,评估该算法的有效性,结果说明,该算法对于低信噪比条件下的弱小运动目标具有良好的检测效果.

空天背景下基于GLRT的红外弱小运动目标检测

针对红外图像序列中未知亮度、位置和速度的弱小运动目标检测问题,在假定目标强度恒定且保持匀速直线运动的前提下,建立了与之相应的简化二元量测信号模型。对于这种含参信号的复合假设检验问题,采用广义似然比检验(GLRT)得到了该问题的检测算子,同时利用速度滤波器组在实际应用中实现了该检测算子。从理论角度估计了该算法的虚警概率和检测概率,并通过计算机仿真验证了上述分析结果。为了评估该算法的有效性,采用基于真实场景的红外图像序列对其进行测试,结果表明,该算法对于低信噪比条件下的弱小运动目标具有良好的检测效果。

临近空间高超声速飞行器黑障问题研究综述

首先对国内外黑障问题研究历史进行了回顾,然后从等离子体鞘套形成机理和基本特征、电波传播机理及信道特征等方面阐述了高超声速飞行器黑障问题的成因。随后,着重介绍了等离子体流场和电波传播数值模拟方法并分析了方法的适用性。进一步对等离子体地面模拟方法和诊断技术进行了概述,并对国内外地面黑障实验结果进行了详细分析。在此基础上,针对临近空间高超声速飞行器的特点,采用层次分析法(AHP)对现有黑障消除技术进行了评估,给出了目前工程实用方法、近期可能实现的工程实用解以及未来具有应用潜力的消除技术。最后,对黑障问题后续研究方向提出了几点建议。

基于优化概率神经网络和红外多光谱融合的大气层外空间弹道目标识别

针对大气层外空间弹道目标难识别的问题,该文利用红外多光谱数据融合的思想,提出一种基于粒子群优化概率神经网络(PNN)的大气层外空间弹道目标识别方法。该方法首先通过一种新的多色测温方法提取出弹道目标的温度变化率和有效辐射面积两类动态特征,然后利用高斯粒子群优化(GPSO)方法对PNN的平滑因子进行优化,最后利用优化的PNN完成4类典型空间目标的识别。该方法融合了多光谱信息并提取出了多个动态特征,具有较强的鲁棒性。另外,该方法充分利用了概率神经网络的较高的稳定性和样本容错能力。仿真实验给出了4类典型空间弹道目标的多光谱红外辐射强度序列数据,并进行了目标识别研究。仿真测试结果表明,提出的优化PNN网络对多个弹道目标具有良好的识别能力。

红外多谱段小目标识别方法

随着红外诱饵技术的不断发展,对传统的小目标识别提出了新的挑战。通过对飞行目标和红外诱饵光谱特征的分析,利用红外多谱段图像对天空背景中具有伴飞诱饵干扰的小目标进行识别。提出了自适应阈值分割和能量相关滤波相结合的方法对图像进行预处理,再利用光谱角算法对疑似小目标进行识别,增加了目标识别的可靠性,降低了算法的复杂度。与传统的单波段目标识别跟踪算法不同,该算法从光谱特征差异性角度对目标进行识别,识别概率高,运算量小,为红外小目标识别提供了新的解决办法。

基于微处理器的同步串行接口技术研究

设计了一款基于SPI接口的同步串行通信模数转换电路,通过使用MCU片内寄存器配置编程与I/O口模拟时序输出编程的不同方法实现了芯片间SPI同步串行通讯,适应了具有多路SPI通讯接口的复杂集成电路系统设计需求,该技术具有较高的工程应用价值。

捷联惯导开环导航算法与简化误差模型匹配性验证

惯导解算算法与误差模型相匹配是设计静态自对准或自标定卡尔曼滤波器的前提。给出了捷联惯导开环导航算法与简化的静基座捷联惯导误差模型;并从误差对比的角度验证了开环导航算法与简化误差模型的匹配性。基于捷联惯导开环导航算法与简化误差模型构建了闭环卡尔曼滤波器,将闭环卡尔曼滤波器应用于多位置对准半实物仿真试验,仿真结果表明,陀螺和加速度计零偏估计精度优于97%,进一步从应用的角度验证了开环算法和简化误差模型的匹配性。

航天飞行器电气系统安全性设计技术

电气安全性设计是航天飞行器设计的重要一环,是保障飞行器飞行试验成功的关键。本文首先根据飞行器方案和特点给出安全性工作思路和工作内容,然后根据安全性分析情况确定关键项目与控制措施,最后给出安全性设计准则和方法。本文系统性地给出了航天飞行器电气系统安全性设计的方法和内容,为飞行器设计提供指导和支撑。

基于LASSO的雷达脉压压缩方法

雷达抗干扰性能是衡量一部雷达优劣的重要指标,直接决定着雷达作战效能的发挥。常见的抗干扰措施有副瓣对消、脉冲压缩、动目标检测、恒虚警处理等。文中结合LASSO回归算法,提出了一种基于LASSO的脉冲压缩抗干扰措施。该方法利用LASSO回归具有稀疏性的特质,结合雷达回波信号设置匹配字典,使用冗余预测变量构造数据集,并使用交叉验证构造LASSO模型,拟合识别预测变量,实现了目标检测。将该方法与脉冲压缩方法对比,仿真实验证明采用LASSO算法不仅不需要考虑旁瓣的影响,还获得了更好的目标分辨能力,并且在较小信噪比条件下目标检测效果也比较好。

Exo-atmospheric target discrimination using probabilistic neural network

Exo-atmospheric targets are especially difficult to distinguish using currently available techniques, because all target parts follow the same spatial trajectory. The feasibility of distinguishing multiple type compo- nents of exo-atmospheric targets is demonstrated by applying the probabilistic neural network. Differences in thermM behavior and time-varying signals of space-objects are analyzed during the selection of features used as inputs of the neural network. A novel multi-colorimetric technology is introduced to measure precisely the temporal evolutional characteristics of temperature and emissivity-area products. To test the effectiveness of the recognition algorithm, the results obtained from a set of synthetic multispectral data set are presented and discussed. These results indicate that the discrimination algorithm can obtain a remarkable success rate.