基于相对角动量的空间非合作目标机动仅测角检测方法

针对传统方法在空间非合作目标小脉冲轨道机动检测过程中性能不佳的问题,在构建了一种基于相对角动量的新型待检特征量的基础上,提出了利用无源光学相机仅测角信息的轨道机动检测新方法。首先,在轨道坐标系下建立了基于Clohessy-Wiltshire方程的相对动力学模型和相机偏离质心安装时的相对视线角测量模型;然后,给出了相对角动量的定义并量化分析了以相对角动量作为机动检测特征标志的优越性;接着,设计了基于二次滑窗方差比值的机动检测算法框架;最后,通过数值仿真对所提算法进行了有效性验证和性能分析。仿真结果表明,该方法可以实现对近圆轨道目标的快速轨道机动检测,机动时间点检测误差在60 s以内。

计算机机箱的电磁脉冲耦合模拟仿真

强电磁脉冲能量通过小孔、缝隙等耦合到计算机机箱内,会对计算机产生干扰和破坏作用。本文应用时域有限差分法模拟了电磁脉冲对计算机机箱的耦合透入过程,通过分析机箱中电磁场和电磁能量随时间的变化曲线,得出了机箱中电磁脉冲的耦合变化特征。电磁脉冲对计算机机箱的耦合模拟计算可用于指导计算机系统的电磁兼容、干扰和防护研究。

电磁脉冲与窄缝腔体耦合共振特性分析

应用时域有限差分法模拟计算了电磁脉冲对窄缝和窄缝腔体的线性耦合过程。通过定义能量耦合传输系数,分析耦合能量随窄缝宽度和厚度及时间的变化关系,得出在正弦波调制的高斯脉冲源激励下,窄缝和窄缝腔体的耦合共振特性。

基于二维最大相关准则的图像阈值分割

提出了基于二维最大相关准则的自动阈值图像分割算法.该方法根据图像的二维直方图中目标和背景分布的相关量最大来选择阈值,能够实现比传统最大相关准则更强的抗噪声能力.同时将遗传算法用于对二维最大相关准则阈值分割的优化,试验结果表明该算法可以实现快速、准确图像分割.

二维最大相关准则图像阈值分割递推算法

提出了基于二维直方图的最大相关准则自动阈值图像分割算法。该算法根据图像中目标和背景分布的相关量最大来选择阈值。基于二维最大相关准则的阈值分割算法具有较强的抗噪声能力,能够实现准确分割。在实际应用中,为了加快二维最大相关准则阈值分割的计算速度,减少重复计算,推导了该算法的快速递推公式。递推算法节省了计算时间,使算法具有更强的实用价值。通过对低对比度、低信噪比的遥感红外图像进行试验,结果表明二维最大相关准则图像阈值分割算法具有良好的分割效果,其递推算法使其计算速度提高了近30倍。

卫星侦察红外图像背景特征分析

以卫星侦察红外图像背景为研究对象,在分析其特点的基础上,讨论了可用于红外图像背景分类的特征量。为了描述卫星侦察红外图像背景的纹理特征,基于灰度共生矩阵和直方图,计算了能量、惯性矩、熵、相关性、灰度均值和方差等统计特征指标。通过大量样本的识别实验,结果也验证了文中所提取的纹理特征量可以有效识别卫星侦察红外图像的背景。

基于最小熵和遗传算法的遥感图像特征选择

在分析遥感红外图像特点的基础上,提取了灰度共生矩阵的能量、惯性、熵等14个特征量用于红外图像纹理分析。以最小判别熵可分性判据作为准则,利用遗传算法搜索最优特征子集,实现了遥感红外图像的特征选择。为了验证此算法特征选择的有效性,设计了RBF网络分类器,对遥感红外图像进行分类识别,其结果证明,基于最小熵和遗传算法所得到的特征子集可以简化网络结构,减少训练时间,提高样本的识别概率。

窄缝耦合共振特性分析

应用时域有限差分法模拟了正弦波和电磁脉冲对窄缝的耦合过程 ,计算了直缝和扭曲缝的耦合穿透功率和能量。通过分析窄缝的耦合传输系数变化曲线 ,得出窄缝发生耦合共振的条件和规律。并通过直缝与扭曲缝耦合情况的比较 。

两类特征在红外目标识别中的应用

针对目标红外图像类特征选择问题,文中提出将类特征分为类间特征与类内特征两种,分别用于目标识别时的粗判与细判,与传统的特征选择与目标识别均只在类间特征基础上相比,该方法能较好地应用于红外目标的识别。

混沌遗传算法及其在函数优化中的应用

将混沌优化和遗传算法结合起来,提出了混沌遗传算法(CGA,Chaos Genetic Algorithm),并将其应用于函数优化问题的求解。通过在种群进化的不同阶段引入混沌优化操作,大大提升了遗传算法的整体性能。实验结果表明,与标准遗传算法(SGA)相比,该算法能更有效地求得全局最优解,具有更快的收敛速度。

模式识别的特征优化专家系统研究

首先对模式识别中常用的几种特征分析方法的特点与应用范围进行了分析,基于此,开发了应用于特征优化、求取较优特征集的专家系统,对特征优化专家系统的关键问题———规则库内容作了初步确定,并给出具体的推理过程。试验证明,该专家系统能根据前端数据的特点与具体特征分析方法的特点,选择最佳特征优化方法,给出表征能力较好的特征集,应用于目标识别时能大大提高识别准确率。

卫星侦察通信环境仿真技术研究

在分析卫星侦察通信环境的基础上,开发了卫星侦察通信环境仿真系统,给出了环境仿真软件流程,并分析了软件实现的关键技术。该系统能够模拟卫星侦察完全截获状态下的常规通信环境,为卫星侦察通信信号的研究提供了环境平台。

激光箔条的角散射数值模拟

为进一步探讨激光有源干扰手段在激光箔条中的应用,以MATLAB为开发工具对激光箔条的角散射截面进行了定量的计算;并在此基础上研究了入射光的偏振特性对角散射截面的影响,从而得出通过激光箔条进行有源干扰时考虑入射光偏振度的必要性。

基于结构自适应神经网络特征选择的一种改进方法

对电子目标识别的关键之一是对目标特征的提取与选择。首先介绍两种特征选择算法:结构自适应神经网络和混沌神经网络,然后对它们的性能进行比较,并分析它们各自的优缺点,在此基础上提出一种特征选择的改进方法,即结合混沌神经网络和结构自适应神经网络的特征选择法,并通过仿真和理论分析验证该方法的可行性。

柱面坐标系下航天器仅测角相对导航算法

针对采用星载无源光学相机实现对空间非合作目标的相对导航时轨道状态不可观测/弱可观测的问题,研究了基于柱面坐标系相对运动动力学模型的仅测角相对导航算法。首先,在柱面坐标系下建立了三维的相对轨道运动动力学模型和视线角测量模型;然后,基于该模型进行了仅测角相对导航的状态可观测性分析,定性地获得了相对轨道状态可观测性更佳的几何条件;接着,为了解决强非线性模型的估计问题,建立了基于平方根容积卡尔曼滤波的仅测角相对导航估计算法及长航时导航滤波方案;最后,对所提算法进行了数值仿真实验验证。仿真结果表明柱面系下动力学模型的轨道曲率捕获能力强,能够为仅测角相对导航提供足够可观测性,相对轨道估计误差可收敛至公里级,能够满足中远程空间态势感知、交会的精度要求。

基于ANFIS和减法聚类的遥感红外目标分选

针对自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的结构特点,本文应用多个ANFIS组合的网络来解决多目标分选问题。为了给ANFIS赋予一个合适的初始状态,减法聚类被用于预处理输入特征数据,实现了网络结构和初始参数的优化。基于ANFIS的红外航母和大型舰船目标分选仿真实验证明,其学习速度快、目标分选准确。