受限工作模式下航迹融合多目标跟踪算法研究

针对实际目标跟踪系统中，传感器工作常常受到限制，以满足跟踪精度和隐蔽性双重 要求的工程应用问题．研究了杂波环境下，采用红外(主传感器)始终工作、雷达(辅传感器) 间歇工作的特殊传感器工作模式，红外\雷达双传感器航迹融合多目标跟踪算法及实现．仿 真表明可以达到跟踪精度与隐蔽能力兼顾的系统要求．     

证据推理的鲁棒性研究

在处理不确定信息的方法中,证据推理性能突出、应用广泛,它的鲁棒性分析十分必 要.首先基于证据推理的目的和要求,给出证据推理鲁棒性的定义,并提出冲突率的新概念,以 此为尺度对Dempster规则、加权分配冲突法和吸收法的鲁棒性进行了深入分析,证明了各方法 鲁棒性结果.仿真结果表明改进的组合规则鲁棒性能得到了明显增强.最后给出证据推理的一 般情形的鲁棒性分析.     

As-IPDA算法在OTHR航迹维持中的应用

天波超视距雷达(OTHR)具有的低数据率、低检测概率和低量测精度特征对目标跟踪提出挑战;由于对航迹、航迹存在概率的平滑作用,基于状态扩维IPDA(As-IPDA)算法在目标跟踪中得以很好应用,文章把As-IPDA算法引入到天波超视距雷达目标跟踪环境中;仿真结果表明,与传统的概率多假设跟踪(PMHT)算法相比,As-IPDA算法在目标跟踪精度、失跟率以及实时性方面都有满意的结果,从而验证了该算法在天波超视距雷达目标跟踪中的有效性、可行性.     

基于偏振特征的图像增强算法

具有不同导电特性的表面对入射光偏振态的影响不同,同时描述光束偏振态的线偏振度、偏振角和Stokes矢量之间存在互补性和冗余性;在此基础上提出了一种基于偏振特征和能量特征的图像增强算法,该算法对偏振度、偏振角和Stokes图像进行基于能量特征的融合,实现了对图像的增强,同时利用信息熵、清晰度和对比度对结果进行评价;实验表明,该方法在图像增强方面具有优越性.     

基于模型切换的自适应背景建模方法

提出了一种基于模型切换的背景建模方法 (MSBM). 该方法以熵图像为纽带, 实现了不同精细程度的背景模型在空间上的自适应选取和在时间上的自适应切换. 对于亮度分布复杂度高的背景区域采用精细的模型以保证运动目标检测的精度, 反之采用简单的模型以降低计算量. 通过模型结构自适应结合参数自适应, 很好地兼顾了检测精度和计算代价. 基于高斯混合模型和时间平均模型的双模型切换式运动目标检测算法被用于实验研究, 结果表明这种算法的检测效果和单独采用高斯混合模型的检测效果相当, 而计算速度却比后者提高很多.     

一种变栅格高维数据收缩聚类算法

针对数据挖掘领域中高维数据的聚类问题,提出一种变栅格的高维数据收缩聚类算法.主要是对数据箱按密度跨距进行排列,将数据点沿着密度梯度进行移动,产生浓缩聚类.采用大小可变的栅格对相连密度单元进行检测,当边界线不再改变时得到最优聚类结果.仿真结果表明,收缩聚类方法对低维、高维数据的聚类都具有良好效果.     

嘉兴发电厂卸船机小车机械故障原因分析及防范

介绍了嘉兴发电厂卸船机小车液压张紧装置工作原理，并对２号卸船机小车机械故障进行原因分析，提出了防范措施。     

基于匈牙利算法的协同作战排序问题最优解

介绍了匈牙利算法,讨论了多目标空战中,将多个目标机分派给多攻击机进行攻击的排序问题,并利用匈牙利算法得到问题最优解.利用数值例子说明了求解过程.     

图象平滑与边缘检测的模糊向量描述

本文对噪声和边缘的统计特征进行了分析，提出了以Ｐ１（ｉ，ｊ），Ｐ２（ｉ，ｊ）和Ｐ３（ｉ，ｊ）作为边缘、噪声和非边缘非噪声的尿属函数，并在此基础上建立它们的特征描述向量。借助于该特征向量，将图像平滑和边缘检测转化为一个模式识别的问题，从理论上讨论了解决图像处理中长期存在的去噪和保持边缘细节的折衷问题的思路，并构造了基于模糊模式识别的图像边缘检测和滤波的基本框架。     

天波超视距雷达数据处理算法综述

数据处理是天波超视距雷达实现目标探测的关键技术之一。首先给出了天波超视距雷达数据处理所面临的困难,总结了数据关联、航迹融合、坐标配准、性能评估、杂波建模等,对新技术的发展进行了探讨,并指出检测前跟踪、雷达与环境系统一体化处理、基于多输入多输出的天波超视距雷达数据处理、测试与评估、协同处理与多源信息融合等将是天波超视距雷达数据处理的主要发展方向。