一种新的偏振光谱二向反射测量方法

针对分光辐射度计和CCD相机各自在偏振BRDF实验测量中的不足,提出了一种新的实验方案.分别利用分光辐射度计和带液晶可调滤光片的CCD相机测量偏振光谱BRDF数据,然后利用分光辐射度计的数据来反演图像数据.实验结果表明,反演后的偏振光谱BRDF数据不但准确地描述其波谱特征和材料的均匀性,而且能反映材料的颜色、粗糙度、导电性、纹理和边缘等特征.     

基于张量的平稳小波变换红外图像去噪

提出了一种基于张量的平稳小波变换红外图像去噪方法.采用平稳小波对噪声红外图像进行分解,保持低频近似图像不变,将所有尺度上的水平、垂直和对角方向的高频细节图像组合为一个立方体,形成三阶张量,通过多线性代数方法估计信号小波系数,这种处理方式没有破坏小波系数之间的固有空间关系,同时考虑到了尺度问和尺度内小波系数的相关性,优于传统的基于线性最小均方误差的信号小波系数估计算法,最后由低频近似图像与估计的高频细节图像通过平稳小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,该方法在性能指标和视觉质量上优于传统的平稳小波域最小均方误差去噪算法,为小波系数的较准确估计提供了一种全新思路.     

机载蒸发循环制冷系统动态仿真

为了研究航空机载蒸发循环制冷系统的动态性能,通过模型仿真方法考察了不同参数阶跃对系统性能的影响。在分析系统工作原理和各部件特点的基础上,根据部件数学模型与闭环系统部件间耦合关系,在MATLAB/SIMULINK系统仿真环境下建立了机载蒸发循环制冷系统的动态数学模型。通过控制容积法离散各模型方程求解获得了系统的动态响应特性。仿真结果表明:压缩机转速、膨胀阀开度、制冷剂流量发生阶跃时,蒸发循环制冷系统各热力性能参数的动态响应规律不同。仿真结果可为机载蒸发制冷循环系统的优化及系统控制提供理论指导。     

西部地区循环经济发展综合评价

根据循环经济指标体系应遵循的基本原则以及我国西部地区循环经济发展现状,构建了西部地区循环经济发展水平评价指标体系,采用主成分分析法,建立了区域循环经济发展水平评价模型,并以陕西省为例,对1998-2004年间陕西省循环经济发展状况进行了实证研究,旨在为西部地区循环经济发展提供参考依据和理论借鉴。     

基于线性规划的传感器管理算法的研究

首先对目标优先级排序函数及传感器与目标配对函数进行分析，建立了传感器对目标的效能函数和浪费函数，然后利用线性规划给出了一种多传感器资源分配的算法，最后用仿真验证了该算法的有效性。     

基于LTS-HD的像素跳跃式快速景象匹配算法

在分析Hausdorff距离特性的基础上,提出了一种两级实时景象匹配算法.与传统各种利用图像多尺度特征的多级匹配方法不同,该算法利用Hausdorff距离特性直接在原分辨率图像上进行匹配,通过"减少匹配位置"以及"减少匹配位置相似性测度计算量"两种途径缩短匹配时间.跳跃式搜索极大地减少了参与匹配的位置数;而在每个匹配位置,只计算由特征点组成的两个点集间的LTS-HD相似性测度,非特征点不参与计算,从而大大减少了该匹配位置的相似性测度计算量.为了保证匹配准确度,采用由粗到精的两级匹配策略,第一级采用像素跳跃式全局搜索获得粗匹配点,第二级以第一级匹配为基础,在以粗匹配点为中心的δ邻域内局部遍历搜索获得精匹配点.仿真分析表明,提出的算法相比传统的遍历搜索及遗传算法耗时短且定位准确,在实时图存在严重遮挡的情况下仍能正确匹配.     

一种新型交互式多模型算法

通过在线辨识交互式多模型（ＩＭＭ）算法各波滤模型噪声，提出一种新型自适应ＩＭＭ（ＡＩＭＭ）。仿真表明该算法的估计精度明显优于标准ＩＭＭ，反映了参数的辨识的有效性。     

基于波段子集特征融合的高光谱图像异常检测

高光谱图像分析中，对未知环境下伪装目标的检测识别具有较大难度，因为缺乏背景与目标的先验光谱信息.针对这一问题，提出一种高光谱图像异常检测算法.将高光谱图像分成波段子集进行特征提取，利用对图像中噪声程度及目标、背景之间可分性敏感的特征样本高阶统计量构造基本置信指派函数，通过D-S证据推理实现特征层智能融合异常检测.理论分析及仿真实验结果表明了算法的有效性.     

基于自适应无下采样提升框架的Stokes图像获取方法

根据成像偏振探测中stokes参数图像获取的原理和方法，分析了传统求取stokes参数图像方法在保留图像细节信息和处理输入图像微小平移等方面的不足，在此基础上提出了基于自适应平移不变小波分解的stokes参数图像求取方法，并用无下采样的提升框架来执行平移不变小波分解以提高算法的灵活性和计算速度.针对不同的stokes参数图像求取方法，用均值、方差、熵、边界能量对融合结果进行评价和分析.通过仿真，表明本文方法提高了stokes参数图像的质量并改善了stokes参数图像计算方法对输入图像平移的敏感性.     

基于姿态跟踪的LINS晃动基座初始对准

为了提高激光捷联惯性导航系统在晃动基座上的初始对准准确度,将惯性仪表数据的低频波动看作载体真实姿态晃动的反映,采用对准算法跟踪这种姿态变化.粗对准在惯性坐标系进行,利用惯性系对准对姿态变化敏感的特性,跟踪载体姿态角变化,确保粗对准误差为小角度;精对准采用标准Kalman滤波,避免了复杂的非线性算法,将两个水平加速引入Kalman滤波的量测向量,利用水平加速度对姿态角变化的敏感性,提高了Kalman滤波对准算法跟踪载体姿态变化的能力.提出了一种晃动基座对准准确度的考核方法,通过激光捷联惯性导航系统车载晃动对准和跑车试验,表明所提对准算法可以在风扰、发动机工作、人员晃动等干扰条件下,实现自对准,对准时间180s,对准重复性为0.04°,跑车水平定位误差达到770m/h,满足高准确度惯性导航设备要求.