基于PSO和模糊划分熵的水下图像分割

在水下环境中,由于存在着水体对光线的吸收以及照明不均等原因,水下图像具有信噪比低、边缘模糊等特点。如果直接使用传统的分割方法,对水下图像进行处理后的效果较差。传统的基于最大熵原理的阈值法尽管能实现某些特定的分割任务,但是其时效性较差。而粒子群算法(PSO)是一类随机全局优化技术,该算法简单易实现,可调参数少。因此将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中。新方法在重新定义模糊熵的基础上,根据最大熵原理,利用粒子群算法来搜索分割阈值。相对于传统的利用穷举法来搜索分割阈值的算法,新方法大大减少了计算时间,提高了效率。通过对水下图像处理实验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的,和传统分割方法相比,具有更强的自适应性和抗噪性能。     

PIV水下流场测试系统试验研究

基于粒子图像测速技术,设计研制了一套适用于水洞洞体内高速、封闭试验条件的流场测量与显示设备.该系统由光源、成像、图像处理与分析、控制和粒子投放等分系统组成,具有复杂环境下全流场的无接触、无扰动、高准确度测量和显示能力,流场测试误差小于2%,可为水下航行器外形设计及其改进提供相关的实测数据.     

水下航行体通气超空泡内压强分布实验研究

利用循环式空泡水洞,对航行体模型的通气超空泡内压强分布及其对空泡尾部流场的影响情况进行了实验研究.当水流速度在10~20 m/s之间时,采用人工补气的方式生成超空泡.通过改变通气量、水的流场压强等参数测量空泡内多点处的压强,得到超空泡内的压强分布规律.实验表明,超空泡内的压强沿流向呈下降趋势;空泡尾部压力梯度变化很大,从而引起震荡式回注射流的产生,破坏航行体的稳定性.     

不同信息源条件下的目标初始位置分布预测

为使目标的初始位置分布假设更为合理，根据海上搜索编队所携带探测器材的特点，分析了搜索编队执行搜索任务时可能获得的多种信息源，并将之划分为精确信息源、模糊信息源和推测信息源3类，分别阐述了搜索编队在获得3种不同信息源情况下目标初始位置分布的预测方法．通过实例仿真，给出了海上搜索编队在获得不同信息源情况下的后续搜索行动建议，该方法可作为对海上搜索编队的搜索战法研究的参考．     

重力匹配导航的影响模式分析

从重力场匹配导航的改进TERCOM算法入手,针对采样长度、采样间隔以及重力测量误差对匹配结果的影响进行了系统分析,并在此基础上利用海洋年度重力测量数据设计了准实时仿真试验,结果表明:(1)采样长度对匹配结果有重要的影响,采样长度与重力基准图的分辨率比值在10~20之间时,能够获得较好的匹配效果;(2)适当增加采样间隔可以在一定程度上提高匹配的整体精度,但增加了匹配失效的风险,实际应用中采样间隔以2~4 min为宜;(3)重力测量白噪声误差对匹配结果影响相对较大,过大的误差将不能得到有效匹配,水下重力测量误差最好能控制在2 mGal以内。     

基于金属包覆磁性波导结构的磁光Bragg器件特性分析

使用金属包覆磁性波导中的磁光耦合理论分析了静磁表面波与导波光在金属／电介质／钇铁石榴石／钆镓石榴石结构中的磁光共线作用，讨论了金属覆层和斜向场对磁光模式转换效率的影响。计算表明，金属包覆波导可以提高磁光作用，通过调节金属覆层与磁性薄膜间距得到了比空气／4a铁石榴石／钆镓石榴石的传统三明治波导情形高8．7dB的模式转换效率；而同时优化偏置磁场方向和金属包覆波导参数，模式转换效率可以进一步提高5．25dB。因此，金属包覆波导可以用于提高磁光Bragg器件性能，在微波和光信息处理等方面具有广阔的应用前蒂。     

球形装药水下爆炸初始冲击波能量计算

文中运用流体动力学理论,水中冲击波理论,对某些工业炸药和单质炸药水下爆炸后爆炸气体产物与水交界面初始冲击波参数及初始冲击波能量进行了计算.计算结果可为炸药水下爆炸总能量提供依据.     

基于正棱锥阵的目标定位系统

本文讨论一种集被动定向，主动测向，测距为一体的水声信号处理系统，接收基阵采用基元数最少的正三棱锥阵，利用数字信号处理技术和ＴＭＳ３２０Ｃ２５芯片完成目标的定位功能。     

Rough set-based feature selection method

A new feature selection method is proposed based on the discern matrix in rough set in this paper. The main idea of this method is that the most effective feature, if used for classification, can distinguish the most number of samples belonging to different classes. Experiments are performed using this method to select relevant features for artificial datasets and real-world datasets. Results show that the selection method proposed can correctly select all the relevant features of artificial datasets and drastically reduce the number of features at the same time. In addition, when this method is used for the selection of classification features of real-world underwater targets,the number of classification features after selection drops to 20% of the original feature set, and the classification accuracy increases about 6% using dataset after feature selection.     

弹丸对有生目标杀伤机理的研究

分析了弹丸对有生目标的杀伤机理及其影响弹丸杀伤效果的因素。提出了提高弹丸杀伤效果的方法。