新型红外成像引信终端可视化仿真研究

新型红外成像引信通过共享成像导引头实现前视探测和起爆控制，能够获得目标由完整到局部的一系列动态红外图像。装有新型红外成像引信的先进红外成像制导型空空导弹强调实现对目标的全向攻击，因而其弹目交会情况是复杂多变的。由于不可能获得任意交会情况下的照片或录像资料，这给基于GIF技术的成像引信瞄准点识别算法研究带来了极大困难。首先分析了弹目遭遇情况，研究了影响目标飞机姿态和成像的因素，然后利用0penGL三维图形库和C 作为编程工具，建立并绘制了目标飞机的三维模型，并通过模型变换和合理设置目标的材质和贴图，实现了红外成像引信的终端可视化仿真。最后，给出了一些不同姿态和在不同交会阶段的目标飞机的仿真图像，并利用这些仿真图像对我们在前一阶段工作中提出的一种基于机头位置和机轴方向检测的瞄准点识别算法进行了验证，结果表明本文提出的仿真方案能够满足新础红外成像引信瞄准点识别算法研究的需要。     

红外成像GIF引信图像序列分割算法

提出了一种适用于红外成像GIF引信图像序列处理的改进Otsu图像序列分割算法,该算法充分利用了弹道终端导引头红外图像序列的特点,通过压缩参与Otsu阈值运算的灰度范围和合理增大图像平面上的采样间隔,从而大大降低了图像分割算法的运算量,而分割质量基本保持不变,与原Otsu算法相比,改进的Otsu算法具有更好的实时性和有效性.     

成像制导中的红外图像分割算法

采用凝视焦平面阵列(FPA)的红外成像制导技术以其优越的性能在空空导弹中得到了广泛的应用.由于空中飞机目标表面各部位的温度不同,使得红外成像探测装置获得的目标图像的不同部位存在着较大的灰度差异,这给正确分割出目标带来了很大的困难.针对飞机目标红外图像的特点和成像制导技术中图像分割的目的,文中提出了一种有利于目标特征点识别的图像分割算法,它首先对目标红外图像进行阈值分割,然后选取合适的结构元素并利用数学形态学的并行性特点对目标内部的空洞区域进行填充,最后得到比较精确的分割图像,这种分割结果对基于灰度连续性的目标特征点识别算法非常有利.     

毛细管色谱切割-反吹法归一化分析汽油中芳烃

发展了一种毛细管色谱切割 反吹方法分析汽油中的芳烃。利用OV 2 3 3 0强极性毛细管预柱将芳烃保留至n C1 0 之后 ,并反吹到非极性毛细管柱中按沸点详细分离分析。从预柱先流出的组分和从分析柱流出的组分都先后进入同一检测器中 ,因此可用响应因子校正的归一化方法定量分析汽油中的芳烃。该方法在15min内完成汽油中苯至C1 0 芳烃的分析 ,结果的重复精度误差≤ 3 % (RSD) ,切割误差± 5s时对分析结果的影响≤ 4% (RSD)。对该方法的装置和部分应用进行了讨论     

转换测量卡尔曼滤波算法在导弹起爆控制技术中的应用研究

利用导引头测量信息构建最佳起爆控制算法以实现最佳起爆是导弹战斗部起爆控制技术的一个重要方向.最佳起爆算法包括剩余飞行时间、脱靶量及脱靶方位的估计.为提高估计精度和满足实际应用要求,对导引头测量信息进行滤波至关重要.该文研究了转换测量卡尔曼滤波算法在起爆控制参数估计中的应用,该算法将球坐标系中导弹导引头的测量信息转换到直角坐标系下进行滤波,同时消除了由于坐标转换而引起的偏差.仿真结果表明,该算法的应用有效地提高了起爆控制参数的估计精度.     

基于动态红外图像的飞机姿态识别方法研究

利用成像导引头信息的红外引信可以获得目标由完整到局部的一系列动态红外图像，实现前视探测。飞机姿态识别对成像引信瞄准点具有非常重要的意义。分析了高速交会情况下飞机目标的运动特性，利用遗传算法确定像平面上目标图像的旋转情况和机头位置，以及测距装置提供的距离信息、目标图像的长度及红外探测器的系统参数确定目标的俯仰情况，最后利用弹目交会过程中目标轴线方位角和高低角的不变性实现了飞机飞行姿态的识别。     

兵器辐射噪声信号的非线性特性及其在被动声信号分类中的应用

首先利用双谱分析检验了兵器辐射噪声信号的非高斯、非线性特性,结果表明准确的兵器辐射噪声信号模型应为非线性模型。然后,提出了利用一种双线性参数模型对信号进行预处理,并给出了参数估计算法。最后,利用提取的双线性参数模型的系数建立了一积隐含马尔可夫模型,对声信号进行分类。分类结果表明,基于双线性参数模型的积隐含马尔可夫模型分类器,在性能上优于传统的基于AR参数模型的隐含马尔可夫模型分类器,在被动声信号分类中具有良好的应用前景。     

利用圆阵实现声目标的全空域被动定位

为实现声目标的被动定位,提出了一种平面圆阵的定位方案,并利用最小二乘原理导出了多阵元模型的定位算法。该算法不仅能对空中目标进行定位,而且也能对地面目标进行定位,同时该算法消除了目标方位变化对测距精度的影响,因而具有较好的测距能力。计算机数值计算和仿真结果表明,该系统具有较好的定位性能。     

弹道终端飞机目标红外图像瞄准点识别方法

依据飞机目标红外图像的特点,将飞机机头选定为跟踪瞄准点。利用弹道终端目标未充满视场前的红外序列图像、视场中心角、弹目距离等,建立了弹体坐标系下飞机轴线方向的求解模型。采用MAT、Hough变换等技术,对目标充满视场后的红外序列图像进行处理,检测出了飞机轴线,识别出了飞机机头。利用从弹道终端的两个序列图像中抓取出来的四帧红外图像进行了仿真,并给出了实验结果。     

基于卷积神经网络的雷达目标HRRP分类识别方法

卷积神经网络通过卷积和池化操作提取图像在各个层次上的特征进而对目标进行有效识别,是深度学习网络中应用最广泛的一种。文中围绕一维距离像雷达导引头自动目标识别,开展基于卷积神经网络的目标高分辨距离像分类识别方法研究。首先,基于空中目标一维距离像姿态敏感性仿真生成近似平行交会条件下不同类型目标的高分辨距离像数据集;其次,构建一种一维卷积神经网络结构对目标高分辨距离像进行分类识别;作为比较,针对同类高分辨距离像数据集,分析了主成分分析-支持向量机方法的目标分类识别效果。结果表明:基于卷积神经网络的目标分类识别算法有更好的识别能力,对高分辨距离像的姿态敏感性具有较强的适应性。