三维纯角度被动跟踪定位的最小二乘-卡尔曼滤波算法

利用角度信息估计出目标的距离和速度实质上是一个非线性状态估计问题 ,经典的扩展卡尔曼滤波算法性能很不稳定。文中首先根据静态估计理论推导出了在某一时刻目标位置的最小二乘解 ,然后将其作为卡尔曼滤波的测量值进行滤波 ,作进一步的数据处理 ,以提高估计精度。为了避免测量误差的相关性 ,分别在x ,y ,z方向上进行滤波 ,简化了算法 ,提高系统的定位精度。仿真结果表明这一算法是简单而有效的。

迭代最近点算法研究进展

曲面配准问题是三维计算机视觉中的一个极其重要的问题,作为解决深度图像的配准问题的一个应用较为广泛的算法,ICP算法得到了研究者的关注,本文以一种全新的思路从控制点的选取、特征度量、空间搜索、点对权重和刚体变换的求解等5个方面对深度图像配准的ICP算法的各种改进和优化进行了分类和总结。并提出了该算法尚需研究和改进的方向。

基于小波变换的多分辨率图象匹配方法

介绍一种综合运用小波变换、序贯相似性检测和统计相关的图像匹配算法，此算法既可以根据需要的精确匹配图像，又可以达到很高的效率，而且便于硬件实现。

基于最大熵谱估计的距离-多普勒成像

提出一种目标超分辨逆合成孔径(ISAR)成像方法。该方法首先利用最大熵谱估计的方法对雷达宽带测量数据进行外推处理,然后对经过外推处理后的数据采用距离-多普勒原理进行ISAR成像,最后采用仿真数据和实际测量数据进行实验验证。实验结果表明,该方法对目标ISAR成像分辨率有明显提高,对用传统方法不能进行的ISAR成像数据,采用该方法成像效果有明显改进;且计算量不是很大,易于工程实现。

CMOS图像传感器芯片OV5017及其应用

阐述了CMOS图像传感器的一般特征，详细介绍了CMOS黑白图像传感器芯片OV5017的性能与使用特点，讨论了OV5017在图像采集中的应用。

多雷达融合检测中的分辨率匹配处理技术

利用多站雷达信号进行融合检测是提高对海监视能力的有效手段。针对不同分辨率雷达信号的融合检测问题,本文推导了低分辨雷达回波的过采样信号与高分辨率回波信号之间的相互关系,提出了由过采样回波重构高分辨信号的超分辨算法。由此将多分辨的雷达回波统一到相同的分辨率水平上,避免了因分辨率不匹配引起的融合检测性能的下降。仿真结果表明了该算法的有效性。

降维训练神经网络的圆阵列二维角估计

在信号二维达波方向估计中,神经网络训练集往往较大,一定程度上影响了神经网络在二维角估计中的应用,为此,提出一种降维训练方法,构造两个输入量,并各自形成独立训练集,在两个网络中分别训练俯仰角和方位角,极大地缩简了训练集。论文对降维训练方法进行了仿真,结果表明,所提方法十分有效。

基于曲面特性的图像非线性扩散滤波

利用扩散滤波进行图像降噪的过程中,一个核心问题是,如何控制扩散系数,使得模型在图像信息位置停止扩散,而在噪声处有效地扩散。为了更好地解决此问题,本文采用了一种新的思想,把图像看作是三维空间的一个曲面,这样可以得到图像曲面的两个基本特性:高斯曲率和平均曲率。为了能够在图像进行扩散滤波处理中有效地利用图像在三维空间中的这些曲面特性,文章分析了已有的基于平均曲率或高斯曲率的非线性扩散滤波模型,总结了平均曲率和高斯曲率的特点,并在此基础上,提出了基于混合曲率的扩散滤波模型;该模型作为一种新的基于曲面特性的图像扩散滤波模型,同时利用了图像的高斯曲率和平均曲率,恰当地融合了两种曲率的特点,能够以相对较快的速度滤除噪声,同时保持图像的细节特征。

智能传感器的低功耗设计

智能传感器是传感器发展的主要方向,本文介绍了降低智能传感器电流消耗的一些设计技术,给出了一个采用电池供电的智能温度传感器的设计实例。

基于灰度形态学的可见光弱小目标检测

在分析天文CCD图像的基础上,针对目标及噪声特点,提出基于形态小波变换的弱小目标检测算法.算法利用小波变换的多分辨率、多尺度性,把图像分解为高频和低频的子波带,在不同的子波带上利用灰度形态算子进行背景估计,最后利用背景抑制后的各子波带重构图像,自适应分割后根据目标运动的连续性来实现目标的检测.仿真实验结果表明该算法可以有效的抑制薄云、大气湍流带来的强背景干扰,对于信噪比低(≈2.5)的目标,其效果优于直接运用Top-Hat算子滤波的检测方法.

基于贝叶斯网络不确定推理的研究

本文介绍了贝叶斯定理和贝叶斯网络的基本概念 ,提出可以利用贝叶斯网络表示和处理智能信息系统中的不确定性 ,讨论了贝叶斯网络的推理方法 ,并给出一个示范性的例子 。

远程多通道数据采集系统的实现

本文设计了一套完整的远程多通道数据采集系统。该系统能够实现300米外32路模拟电压信号尽量无失真的采集。实验结果表明,该系统抗干扰能力强,性能良好。