对抗JPEG兼容性分析一种安全隐写方案

一种利用随机抖动对曾经JPEG压缩而后又保存为非压缩格式的图像进行前期处理，以消除JPEG压缩的兼容性痕迹，然后再对这类图像进行大容量隐写的方案．实验表明，该算法对曾经JPEG压缩而后又保存为非压缩格式的一类图像进行前期处理再利用其他隐写调制方法进行隐秘数据嵌入，可以成功对抗JPEG兼容性分析，且相对同类图像隐写算法，此算法简单，且嵌入容量大量提高．     

基于遗传算法的卫星轨道改进算法

由于地面站测量精度的限制，利用卫星位置的瞬时测量数据计算其轨道根数一般存在较大误差。研究了利用地面站对卫星的多次测量数据，对目标卫星的初始轨道根数进行改进的问题。建立了一种基于遗传算法的轨道改进算法。介绍了利用该方法进行轨道改进的基本原理，及对观测数据的预处理方法。详细说明了算法实现流程，并给出了针对卫星轨道改进问题的编码方式，选择、交叉、变异操作方式及其评价函数。最后，通过例子对算法进行了仿真验证，计算结果证明了算法的有效性，为类似问题的解决提供了一定的参考。     

基于压缩感知的辐射源信号数据级融合识别方法

针对协同侦察数据级融合识别中通信量大的问题,利用压缩感知可用少量测量值表征完整信号的特点,提出了一种基于压缩感知的数据级融合识别方法。接收终端采用确定测量阵对侦察信号的Gabor时频特征进行压缩测量,通过传输少量的压缩测量值以减轻通信压力,融合中心根据多源测量数据间的相关特性,采取相关性融合规则直接对多源压缩测量数据进行融合,最后再计算融合压缩测量值在不同类信号字典下的重构误差,最小重构误差对应的信号类别即识别结果。分别对融合识别方法识别性能和相关性融合规则融合效果进行仿真分析,实验结果表明：所提方法在保证识别率的同时大幅减小了数据通信代价,在低信噪比时识别性能突出、抗噪声干扰性能好;相比于其他融合规则,基于测量向量相关性的融合规则可保留更为全面的信息。     

红外型空空导弹发射后截获目标识别算法

针对采用发射后截获作战使用模式的红外型空空导弹在中末制导交接班时目标识别概率偏低的问题，提出了一种基于机载雷达数据与红外导引头测量数据融合的交接班目标识别算法。利用机载雷达测量信息，弥补红外型空空导弹不可测距测速的缺陷，并利用扩展卡尔曼滤波算法建立目标和干扰的运动状态预测，完成目标和干扰的识别。仿真结果表明，相比于传统的单纯依靠角度比对进行目标识别的方法，本文方法充分利用了目标和干扰在运动特征上的差异性，同等干扰场景下目标识别概率大幅提高，同时本文方法对载机传感器测量精度不敏感，具有较强的工程应用价值。     

基于遗传算法的卫星轨道改进算法

由于地面站测量精度的限制,利用卫星位置的瞬时测量数据计算其轨道根数一般存在较大误差.研究了利用地面站对卫星的多次测量数据,对目标卫星的初始轨道根数进行改进的问题.建立了一种基于遗传算法的轨道改进算法.介绍了利用该方法进行轨道改进的基本原理,及对观测数据的预处理方法.详细说明了算法实现流程,并给出了针对卫星轨道改进问题的编码方式,选择、交叉、变异操作方式及其评价函数.最后,通过例子对算法进行了仿真验证,计算结果证明了算法的有效性,为类似问题的解决提供了一定的参考.     

基于磁强计和陀螺的弹箭飞行姿态测试方法

提出了一种基于磁强计和陀螺的弹箭飞行姿态测试方法。利用地磁测量、陀螺测量和卡尔曼滤波器来解算姿态角的算法。设计一种基于地磁和陀螺的姿态测量系统,利用组合样机在三维无磁性转台上采集数据,分析和处理了实验数据,对卡尔曼滤波器进行了测试。结果表明:该算法可用于旋转飞行体的姿态测量。     

基于雷达测量的炮位和落点快速预测方法研究

针对利用雷达测量数据进行炮位和落点预测时“先跟踪,后预测”缺乏快速性的问题,提出一种以雷达采样点数为分段参量将抛物线近似、最小二乘拟合、非线性滤波等算法进行综合的炮位预测分段算法和落点预测加权算法.以某120 mm迫弹为例进行仿真,结果表明,炮位预测分段算法能够在雷达获取两组测量数据时开始预测;落点预测加权算法在雷达获取首个测量数据时即进行预测,且在雷达采样数据较少时具有比非线性滤波算法更高的落点预测精度.     

一种面向环境扫描的彩色点云流实时压缩算法

随着数字孪生技术的不断发展，人们面临将大规模、高维度的点云数据进行压缩编码的问题，以提高传输效率。然而大多点云编码方式存在压缩实时性不强、压缩效率低、点云格式要求过高等问题。针对解决这些问题，提出了一种基于谷歌Draco几何压缩库的实时彩色点云流压缩(Real-time Color Stream Draco, RCS-Draco)算法。将算法集成到ROS框架内，借助ROS消息流，对点云流实时地进行编码和解码，提高了算法的实时性；通过建立优化裁剪模型，对点云进行裁剪和滤波，去除了漂移和离群点云，提高了压缩算法的压缩效率。建立量化预测模型，对点云的RGB颜色信息进行编码，解决了大多数点云压缩算法无法处理颜色信息的问题。对比试验通过调整压缩等级和量化参数，证明RCS-Draco算法的平均压缩率最高能够达到77%、平均压缩和解压时间小于0.035 s、位置平均误差小于0.05 m、属性平均误差小于35;并通过相融试验证明RCS-Draco算法在各项指标上优于Draco算法。试验结果表明，RCS-Draco压缩算法在压缩实时性、效率、点云格式方面均表现良好，能够有效地提升传输效率。     

雷达-红外异地配置下的数据融合算法

文中讨论了雷达和红外传感器异地配置情况下的数据融合算法.首先,讨论了雷达相对于红外传感器所在位置的转换测量和相应的测量误差获得方法;然后,对转换后的雷达测量数据和红外传感器的测量数据进行融合处理,从而可获得新的等效测量数据.最后,给出了算法的仿真分析.仿真结果表明新的融合算法能有效提高系统的状态估计精度.     

四旋翼飞行器航姿测量系统的数据融合方法

针对小型四旋翼飞行器航姿测量系统中MEMS器件精度低、易发散等问题,提出一种新的数据融合方法,对航姿测量系统中陀螺仪、加速度计和电子罗盘的输出数据进行融合。利用MEMS惯性测量元件搭建了一个低成本航姿测量系统,分析了姿态解算的过程和难点,采用基于梯度下降的姿态融合算法,对四元数更新方程进行了补偿。实验结果表明:与目前常用的卡尔曼滤波算法相比,基于梯度下降的数据融合算法能显著降低对处理器速度和精度的要求,能有效融合航姿测量单元的传感器数据,提高小型四旋翼飞行器的姿态测量精度。