低对比度扩展目标跟踪算法

针对如太阳表面米粒结构和太阳黑子这类低对比度扩展目标 ,研究了互相关因子和绝对差分两种跟踪算法的有效性 ,并给出了根据所采集的图像进行后处理所得到的波前整体倾斜信号 .

有结构扩展目标整体倾斜信息提取有效性实验

根据互相关因子算法和绝对差分算法的基本原理,利用Matlab实现了倾斜信息提取。在此基础上,考察了两种算法的精确性问题,发现绝对差分算法的拟合精度高于互相关算法,其数量级可达到0.0001像素;结合哈特曼波前传感器的测量结果,采用比对的方法,对有结构扩展目标两种算法提取倾斜信息的有效性进行了验证,可以得到,不同倾斜范围时两种算法提取的信息高度吻合,且处理后与哈特曼波前传感器走势一致;经自适应校正后,得到了很好的长曝光像。实验结果表明,这两种算法均可有效地提取出自适应光学所需要的光束波前整体倾斜信息。

CCD器件噪声对有结构扩展目标跟踪算法的影响

简要阐述了互相关因子算法和绝对差分算法的基本原理;分析了CCD器件各种不同的噪声类型;在此基础上,考察了不同噪声对算法的影响;并且针对不同的噪声类型,比较了两种算法的优劣,针对不同主噪声类型的探测器选用最佳跟踪算法;该研究对成像跟踪系统的设计具有一定的指导意义.

基于动力学突变辨识的高边坡位移监控模型

针对位移突变对高边坡位移监控模型拟合和预测精度的影响,在对高边坡位移与影响因素相关分析的基础上,基于高边坡系统演化过程中的非线性动力学特性,采用相空间重构、云模型等数值分析手段,研究了高边坡位移突变辨识的实现方法,从而依据最近一次位移突变后的监测资料,建立了考虑动力学结构突变影响的位移监控模型。实例应用结果表明,该模型拟合和预测精度均较高。

太阳米粒结构相关哈特曼-夏克波前传感模拟研究

基于互相关因子和绝对差分算法以及哈特曼夏克波前传感器的基本原理 ,根据室内模拟太阳米粒结构研究了低对比度扩展目标情况下应用相关哈特曼夏克波前传感器探测波前误差的可行性。结果表明 。

一种识别混沌时间序列动力学异同性的方法

定义了两个新的统计量 ,分别记为Q和R ,Q称为动力学自相关因子指数 ,R称为动力学互相关因子指数 .用Q和R对不同时间序列的动力学“距离”或同一时间序列中不同区段 (窗口 )的动力学“距离”进行估算 ,可以鉴别这些时间序列的动力学属性或它们内在的动力学结构层次以及复杂性 .一些典型实例检验表明 。

基于动力学结构突变的混凝土坝裂缝转异诊断方法研究

提出了混凝土坝裂缝转异诊断的动力学模糊互相关因子指数法,并利用该方法检验了Logistic时间序列由倍周期分枝走向混沌的结构突变过程,表明该方法具有鉴别时间序列内在动力学层次和检测其突变特性的功能.考虑到混凝土坝裂缝系统是一个开放的、耗散的以及复杂的非线性动力系统的特点,引用上述提出的分析方法对某混凝土重力拱坝下游面裂缝进行动力结构突变分析,发现了该坝裂缝存在两个明显的动力结构突变点,由此实现了混凝土坝裂缝的动态转异诊断;由于动力学模糊互相关因子指数法可以直接依据实测的裂缝开合度序列对大坝裂缝进行转异诊断,因此该方法具有较好的实际应用前景.