基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。     

二维离散小波变换的FPGA实现

提出了一种二维离散小波变换的FPGA实现方法．并对设计结果进行了功能和时序仿真。本设计方案不仅可以满足实时性的要求，而且采用模块化设计，可以实现多级小波变换。     

一种PD雷达动目标模拟与微波测控系统

介绍了一种基于PC／104总线，具有GPIB程控功能，采用无内部微波源体制，通过在雷达载频上调制多普勒频率模型目标速度信息，延迟雷达发射机触发脉冲模拟目标距离信息并具有微波功率精确定标与衰减功能的PD雷达动目标模拟与微波测控系统。     

以一种新的距离度量作为反馈的相关跟踪方法

基于相关的模板匹配方法在图像跟踪中得到了广泛的应用,但是这种方法的主要缺点是对图像噪声非常敏感,而且由这种方法得出的相关曲面比较平坦。为了有效抑制噪声和局部遮挡对图像的影响,提出用鲁棒统计中的一个值代替相关值作为距离度量。它不是计算两幅图像的对应像素差值,而是计算两幅图像中差别不大的对应像素对的个数。实验证明这样得到的曲面相对　　收稿日期:2003 08 31;　修订日期:2003 10 28作者简介:张桂林(1944 ),男,天津人,教授,博士生导师,主要研究方向为自动识别、人体生物统计特征识别、图像处理算法与系统性能评估等。　　　　　　　要尖锐得多。当上述的距离度量应用于跟踪过程中时,模板的合理更新对跟踪非常重要。基于上述的距离度量方法,提出了一种新的模板更新策略。利用两幅图像中近似像素在整修匹配模板像素中所占的比例大小决定加权系数。这种加权策略可以自适应地根据图像序列的变化选择更新相关模板,同时在一定程度上减小模板漂移的危险。     

求解二维结构-声耦合问题的一种直接方法

本文基于传递矩阵法(TMM)和虚拟边界元法(VBEM)，提出了一种求解在谐激励作用下二维结构-声耦合问题的直接法。文中对任意形状的二维弹性环建立了一阶非齐次运动微分方程组，便于用齐次扩容精细积分法求解，对于含有任意形状孔穴的无穷域流体介质的Helmholtz外问题，采用复数形式的Burton-Miller型组合层势法建立了虚拟边界元方程，保证了声压在全波数域内存在唯一解。根据叠加原理并结合最小二乘法，提出了一种耦合方程的直接解法，由于该方法不存在迭代过程，因而具有较高的计算精度和效率。文中给出了二个典型弹性环在集中谐激励力作用下声辐射算例，计算结果表明本文方法较通常采用的混合FE／BE法更为有效。     

线性调频雷达最小作用距离范围内目标距离的测量

介绍了一种新的探测雷达最小作用距离的方法,打破了传统的最小跟踪距离受发射脉宽局限的限制,重点介绍对发射线性调频信号的雷达的近距离探测方法,并给出了仿真计算结果。     

应用时频分析方法辨识时变系统的模态参数

应用Gabor展开及Hilbert变换进行时变线性系统模态参数的辨识。利用非平稳信号的Gabor变换将结构响应信号表示在时频面上，并通过Gabor展开重构分离模态分量，建立每一阶模态的时变线性模型。对单模态时变线性模型应用Hilbert变换来辨识随时间变化的模态频率和阻尼。通过对刚度和阻尼慢变的两自由度系统模态参数的仿真辨识验证辨识方法的有效性。仿真结果表明：本文方法为时变线性系统的模态参数辨识提供了一条新的途径。     

H.264变换和量化算法研究

详细分析了H.264视频编码标准中的整数变换原理,阐述了与变换相关的量化过程.H.264标准中采用了4×4块的整数变换算法,并将尺度调整融合在量化过程中,有效地降低了编解码的运算量,且不存在反变换的匹配误差,精度更高.最后给出了变换和量化算法的软硬件实现方法.