窄脉冲CO2相干激光成像雷达目标距离测量研究

较详细地研究了窄脉冲外差体制CO2 激光成像雷达的目标距离测量 ,指出了影响单个光脉冲测距精度的随机误差和系统误差的主要来源 ,并利用现有的实验装置进行远目标测距对比实验 ,观测到CO2 激光器所发射的窄脉冲和 2 35 5m目标回波波形 ,精确地测量出光脉冲飞行的往返时间 ,该方法可以用作系统误差校准和补偿标准     

电视跟踪系统脱靶量动态滞后误差的修正

解决了电视跟踪系统脱靶量动态滞后误差修正中传统方法精度低、无法有效抑制随机误差的问题。分析指出目标在摄像机靶面上的成像点运动为机动,且认为机动加速度服从修正瑞利分布,采用了基于机动目标当前统计模型的自适应卡尔曼滤波算法进行误差修正。仿真结果表明,该算法较传统方法不但补偿精度高且极大抑制了随机误差。     

基于K-L距离的改进D-S证据合成方法

提出了一种证据距离为基础的冲突证据合成方法.通过改进的K-L距离得到证据间间距,进一步通过相关算法转化为证据权值,权值反映了证据的重要程度,以权值为系数对原始的基本可信度分配函数进行重新分配,再通过改进的合成公式,得到证据合成结果.最后通过具体的算例比较,说明新方法的合成结果更确定,更符合实际情况.     

基于噪声估计和双加权的彩色图像矢量中值滤波

针对彩色图像椒盐噪声滤除中保护色彩和细节这个关键问题,提出了一种基于噪声估计和双加权的滤波新算法.噪声估计采用二级估计策略,第1级基于灰度最大、最小值进行粗估计,第2级采用加权方向算子进行精估计.对非噪声点保持像素灰度不变,对噪声点设计了空间和灰度双加权的矢量中值滤波算法(VMF).实验结果表明,新算法对低、中密度的彩...     

基于改进KNN算法在近红外光谱中的模式识别研究

针对近红外光谱数据特征变量个数远大于样本数以及光谱点之间存在强相关的特点,通过主成分分析压缩光谱信息抽提独立的特征变量,在最佳主成分个数下计算各样本到不同类中心的马氏距离,进而统计整体的预测正确率。文中采用改进的KNN算法对四种牌号的卷烟近红外光谱数据进行了类别预测,在明显改进效率的同时,获得了更为准确的预测结果。     

无人机着舰引导信息处理方法研究

针对远距理想着舰轨迹摆动幅度较大使得无人机难以跟踪的问题,提出了曲线拟合的方法,针对着舰雷达近距引导失效或引导精度不高的问题提出了近距多天线测距定位法,最后提出了远近距切换的方法。对保障无人机安全着舰、提高无人机重复作战能力提供了前瞻性的理论依据。     

基于MATLAB的毫米波作用距离仿真

毫米波传感器可以克服云、雾、尘埃和夜间观察等条件的限制,并且具有分辨率和分辨精度高等一系列特点,因此毫米波技术的研究方兴未艾。MATLAB语言具有友好的用户操作界面和方便的绘图功能,在工程中得到了广泛的应用。介绍了毫米波的特点,并在MATLAB 6.5环境下对毫米波最大作用距离进行了研究与仿真。     

RFID标签引脚阻抗的建模与计算

射频识别(RFID)标签的封装中,芯片与天线靠各向异性导电胶(ACA)连接。ACA的性质导致了芯片的引脚与天线连接处会有较大的阻抗,影响了标签的电参数,会对标签读写距离产生不利的影响。分析了芯片引脚处阻抗对标签的电性能的影响,对该处电阻与寄生电容进行了建模和计算。最后,依据理论计算了一款天线的引脚阻抗,并据此对该天线进行了优化与测试,验证了理论的正确性。     

光电系统对空目标探测距离评估方法研究

为估算光电系统的目标探测距离,研究了目标的红外辐射特性和在实验室内对系统灵敏度进行测试的方法。在系统设计阶段,可以利用系统设计参数估算光电系统目标探测距离;在系统样机研制完成后,可以利用系统灵敏度测试,对光电系统目标探测距离进行估算。经实际系统试飞试验表明目标探测距离评估方法是可行的。     

Anchor‐free distance estimation: A new approach to distance estimation for multihop ad hoc wireless networks

In ad hoc wireless networks, devices that normally cannot directly communicate route their messages through intermediate nodes. The number of those nodes is called hop count, a useful metric in estimating the distance between 2 nodes. Current methods usually depend on special nodes, called anchors, that need accurate localization information, in order to calculate an estimate for the average distance traversed per hop. The drawback of this approach is that anchor nodes increase the overall cost and complexity of the system. To address this problem, this letter proposes a novel, anchor node–free algorithm that can achieve a useful estimate for actual distance between 2 nodes, by analytically finding an estimate for the average maximum distance traveled per hop and multiplying with the hop count. The only requirement is the a priori knowledge of the networks' node density and the node range. The performance of our method is compared with a recent anchor node–based method and is shown to yield similar location estimation accuracy, despite the fact that it does not use anchor nodes.