方位角预测目标跟踪系统的研究

为了实现目标被遮挡条件下的自动预测跟踪,研究了跟踪机动目标过程中的自适应卡尔曼预测算法,建立了目标遮挡预测跟踪测试系统;首先,根据算法推导了导引头方位角位置预测方法,接着,测试对比了自适应预测算法采样周期对预测精度的影响,最后,设计多种不同的目标运动形式,并通过转台实现,测试自适应算法在典型测试条件下的有效性和准确程度;实验结果表明:目标被遮挡时,预测角增量指令相比图像角增量跟踪指令降低67%;仅需要导引头框架的角位置数据,无须脱靶量数据和弹目距离,满足遮挡条件下目标预测跟踪的功能要求。     

多尺度变步长最小均方自适应算法在光纤陀螺数据处理中的应用

为有效抑制光纤陀螺(FOG)随机噪声,提出将一种多尺度变步长最小均方(MVSLMS)自适应算法应用于FOG数据处理中。根据FOG输出数据的特点,构建了MVSLMS自适应滤波器,提出了FOG信号滤波算法的实现步骤。对FOG实测静态数据、振动数据和速率测试数据进行了滤波实验,结果表明所提算法对FOG随机噪声的抑制效果明显,相比LMS滤波,MVSLMS自适应滤波后的静态数据零偏稳定性数值减小了72.0%,振动数据在振前、振中、振后零偏稳定性数值分别减小91.5%,77.4%和96.5%,速率测试数据标准差减小了54.4%。摇摆测试滤波实验结果表明所用算法对FOG真值信号具有较好的跟踪能力。     

听觉频域掩蔽效应的自适应β阶贝叶斯感知估计语音增强算法

为了在噪声抑制和语音失真中之间寻找最佳平衡,提出了一种听觉频域掩蔽效应的自适应β阶贝叶斯感知估计语音增强算法,以期提高语音增强的综合性能。算法利用了人耳的听觉掩蔽效应,根据计算得到的频域掩蔽阈自适应调整β阶贝叶斯感知估计语音增强算法中的β值,从而仅将噪声抑制在掩蔽阈之下,保留较多的语音信息,降低语音失真。并分别用客观和主观评价方式,对所提出的算法的性能进行了评估,并与原来基于信噪比的自适应β阶贝叶斯感知估计语音增强算法进行了比较。结果表明,频域掩蔽的β阶贝叶斯感知估计方法的综合客观评价结果在信噪比为-10 dB至5 dB之间时均高于基于信噪比的自适应β阶贝叶斯感知估计语音增强算法。主观评价结果也表明频域掩蔽的β阶贝叶斯感知估计方法能在尽量保留语音信息的同时,较好的抑制背景噪声。      

中红外激光功率密度探测单元的研制

 采用室温光导型HgCdTe探测器,研制了可用于中红外激光功率密度测量的探测单元,主要包括衰减片、探测器、放大电路、数据采集和信号处理５个部分。分析了室温中红外HgCdTe光电探测器的温度特性,并提出了探测器响应率温度自适应校正模型。该探测单元工作温度为－40～30 ℃,功率密度测量不确定度小于20％。     

Design of dispersive multilayer with particle swarm optimization method

<正>We present a new and efficient method for the design of dispersive multilayer by employing a particle swarm optimization(PSO) technique.Its mathematical background is given and an adaptive PSO is realized with computer code.Two practical designing tasks are solved with this method,and the obtained results are competitive compared with other published structures.The adaptive PSO method demonstrates its merits of fast convergence and powerful global search ability,and could be used as a valuable tool for the optical thin film design.     

基于AdapChem方法的甲烷预混和非预混燃烧数值计算

采用自适应化学理论AdapChem的方法对两种CH4/空气部分预混、非预混火焰的燃烧过程开展了数值模拟工作.计算得到了两种燃烧工况下,几种重要的主量成分、非主量成分的浓度值;同时对反应放热和HCO之间的潜在关系进行了分析.通过对两种工况下模拟结果的比较,AdapChem方法合理预报了甲烷预混和非预混燃烧过程的各种物理化学特性,并达到了节约计算时间的目的.     

初高中物理衔接教学中的"低效"现象透视

针对教学中产生“低效”的原因进行了分析并提出解决策略．     

自适应特征融合的多尺度核相关滤波目标跟踪

为了提高复杂场景中目标跟踪的稳健性,解决由光照变化、目标形变、尺度变化和遮挡等导致的目标跟踪失败问题,提出一种自适应特征融合的多尺度核相关滤波目标跟踪算法。该算法首先通过2种不同的特征分别训练2个核相关滤波器,利用这2个滤波器响应的峰值旁瓣比和相邻两帧的响应一致性获得融合权重,同时采用自适应加权的融合策略将这2个滤波器的响应结果进行融合,完成目标的位置估计;然后以此为中心进行多尺度采样,构建尺度金字塔,并通过贝叶斯估计的方法确定目标的最优尺度;最后依据目标跟踪的置信度进行跟踪模型更新,以避免模型退化。选取51组视频序列进行测试,并与近年来性能优异的目标跟踪算法进行对比。实验结果表明,所提算法能有效降低光照变化、目标形变、尺度变化和遮挡等因素影响,对测试视频序列取得了较高的跟踪精度和成功率,整体性能优于对比算法。     

融合扰动感知模型的孪生神经网络目标跟踪

针对全卷积孪生网络目标跟踪算法(Siamfc)在严重遮挡、旋转、光照变化、尺度变化等情况下容易出现跟踪失败的问题,提出了一种融合扰动感知模型的孪生神经网络目标跟踪算法。将孪生神经网络提取到的低层结构特征与高层语义特征进行有效融合,以提高特征的表征能力;利用模板自适应策略在线更新模板,以提高算法在遮挡和旋转等情况下跟踪的精确度。与此同时,将基于颜色直方图特征的扰动感知模型引入到算法中,通过加权融合的方式获得目标响应得分图,以此估计出目标的位置,并利用相邻帧尺度自适应策略估计出目标最佳尺度。为验证本文算法的效果,利用公开数据集测试所提算法性能,并与多种跟踪方法进行对比。实验结果表明:在2015目标跟踪标准测试数据集下本文所提算法总体跟踪精确度为0.945,总体成功率为0.929,相比Siamfc算法分别提高了2.9%和2.8%,在无人机航拍测试数据集中本文所提算法也具备较高的精确度与成功率,获得的跟踪效果良好。     

1.8m望远镜变形次镜波前拟合能力分析

波前拟合能力分析是变形次镜研制工作的重要组成部分,是基于变形次镜的新型自适应光学系统研制的重要基础.以拟合误差为评价标准,采用有限元计算所得驱动器影响函数对1.8 m望远镜变形次镜四个备选方案进行了泽尼克(Zernike)多项式、Kolmogorov湍流大气畸变相位屏拟合能力分析.结果表明73单元变形次镜波前拟合能力较...