应用于现代航空电子系统的新技术

主要介绍新一代航空电子系统所采用的十项高新技术。在计算机方面有人工智能、神经网络、并行处理和计算机辅助软件工程四项新技术:在微电子领域中有超高速集成电路(VHSIC)、专用集成电路(ASIC)、微波/毫米波集成电路和晶片规模集成四项新技术;最后两项是低可见技术和光电技术。同时,还对其操作原理、技术特性和发展趋势进行了探讨。     

自动检测图像目标的形态滤波遗传算法

提出了一种实现形态滤波器参数优化设计的贵传学习算法（Genetic Training Algorithm for Morphologi-cal Fitters,GTAMF）。采用新的交叉与变异算子－曲面体交叉与主从式变异,通过优化搜索全局以获得滤波性和时效性兼优的形态滤波器参数。实验结果表明该方法设计方便,实用性强且易于推广,对提高形态滤波性能效果明显,分析表明,形态滤波器可分解为形态学运算和结构元选择两个基本问题,形态学运算的规则已由定义本身而确定,于是形态滤波器的最终滤波性能就仅仅取决于结构元的选择。通过自适应优化训练使结构元具有图像目标的形态结构特征,从而赋予结构元特定的知识,使形态滤波过程融入特有的智能,以实现对复杂变化的图像具有良好的滤波性能和稳健的适应能力。     

红外目标检测的自适应背景感知算法

低信噪比检测技术是实现红外自动目标识别的基本前提,其性能指标将直接决定系统的探测灵敏度和作用距离,是反映红外低可观测目标识别能力至关重要的一项核心技术.自适应背景估计方法是实现这一目标的有效途径.本文在重点论述几种常用背景估计方法的基础上,提出了形态滤波的优化改进算法.理论分析和实验测试表明:该算法简化了形态变换关系,优化了结构元构型,促进了滤波质量和运算速度的双向提高;既保持了形态滤波有效保护信号特性的操作特点,又改善了原算法对杂波起伏不够敏感的固有缺陷,使其自适应背景感知能力更强;算法简洁紧凑,操作效率高;对复杂背景的低信噪比图像环境表现出良好的滤波性能和稳健的适应能力.