面向任务的无人机照相侦察航迹规划算法

针对当前无人机照相侦察获取的影像数据很难满足后端情报处理要求的问题,提出了一种面向任务的无人机照相侦察航迹规划算法。首先基于情报处理的航迹预规划,结合无人机情报处理和航迹规划的耦合关系来完成航迹参数的解算。然后提出η形转弯策略,在最小转弯半径约束下,以最小路径代价完成相邻航带间的转弯航迹规划。最后确定侦察区域内的照相序列,来实现区域全覆盖侦察。实验结果表明,较常规U形转弯策略而言,算法路径代价降低了15%左右。     

基于STC系列单片机的单向高频链逆变器设计

提出了一种基于STC系列单片机的单向高频链逆变器的设计。设计中采用了DC/DC和DC/AC两级变换形式;两级变换电路的控制电路均由STC单片机产生。电路具有结构和控制方法简单、噪声小、转换效率高等优点。通过实验结果验证了设计的正确性。     

高炮校射中弹目图像的滤波方法研究

运用基于数字图像处理技术进行高炮武器系统射击诸元校正工作中,针对弹丸与目标的图像在获取和传输过程中会受到来自电气系统和外界的干扰而产生一定的噪声信号,需要首先对图像进行预处理,滤除噪声信号这一问题,在综合分析目前典型地滤波方法的基础上,提出了采用自适应中值滤波算法进行弹目图像预处理,制定了具体的滤波算法工作流程,并通过滤波算法的仿真效果对比,证明了自适应中值滤波算法能够有效地滤除图像中的噪声,是一种快速有效的弹目图像预处理方法。     

智能维修训练系统

文章给出了智能维修训练系统的体系结构，介绍了智能教学训练子系统中，用于对受训者（学生）的实际操作进行评估的指标体系及模糊综合评判法的应用。采用了逐步逼近法建立学生模型，评估学生知识水平，即采用模糊数学的方法来建模学生的知识状态，使得此系统具有了类似于人的智能，避免了武断性，提高了维修训练的科学性和可行性。     

基于DM642实时提取弹目偏差图像处理系统

高速DSP技术和数字图像处理技术的快速发展为能够实时准确地提取弹目偏差提供了有效途径。采用DSP与数字图像处理技术相结合的方法测量弹目偏差,硬件设计以TMS320DM642 EVM图像处理板为核心进行,软件设计采用CCS集成开发环境,设计了软件流程与软件算法,并在此基础上进行各功能模块的开发。该测量系统具有运算速度快,工作稳定性好等诸多优点,能够实时准确提取弹目偏差,为高炮火控系统的准确校射提供了一种更加有效的途径。     

基于迭代阈值的弹目图像边缘检测方法研究

运用基于数字图像处理技术进行高炮武器系统射击诸元校正工作中,弹目偏差的确定是校射的关键,而确定弹目偏差的关键步骤之一是需要对弹目图像进行边缘检测,提取弹丸和目标的边缘特征.在综合分析典型边缘检测算法的基础上,提出运用基于迭代阈值的边缘检测算法进行弹目图像边缘求取,并分析了迭代法确定最佳阈值的步骤,给出了迭代阈值边缘检测算法工作流程,最后通过仿真实验表明基于迭代阙值的边缘检测算法具有良好的边缘检测效果,是一种有效的弹目图像边缘检测算法.     

偶氮侧链聚合物液晶薄膜光致双折射及其光存储实验

本文实验研究了偶氮侧链聚合物液晶薄膜（P-CN）的光致双折射和光存储性质。在连续 532nm激光作用下,该液晶薄膜（P-CN）表现出显著的光致双折射（△n～10-2）。基于光致双折射效应,实验中获得了长久的、高对比度的光信息记录。     

改进模型估计的无人机侦察视频快速拼接方法

针对提高无人机侦察视频的拼接速度与效果的问题,提出一种改进模型估计的无人机侦察视频快速拼接方法。首先,基于自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子对视频各帧进行基于点的特征匹配。其次,提出改进的随机抽样一致性算法进行模型估计,并去除误匹配点。最后,提出侦察影像快速拼接算法,计算各影像变换到正射拼接图的单应性矩阵,完成视频序列拼接。实验结果表明:改进的随机抽样一致性算法在保证鲁棒性的同时,提高了执行速度;侦察影像快速拼接算法提高了拼接速度,同时改善了拼接效果。     

基于特征距离与内点的随机抽样一致性算法

为了提高随机抽样一致性算法在特征匹配中的执行速度,该文提出一种基于特征距离与内点的随机抽样一致性算法。首先提出基于特征距离的先验概率引导方法,来提高算法每步循环找到正确模型的概率。其次提出基于样本集与内点的随机抽样及计算方法,来提高算法的收敛速度。最后提出基于最大值不变的循环跳出方法,来满足所提循环方法的跳出,同时提高运行效率。通过理论证明与实验验证,该文提出的算法在保证算法鲁棒性的同时,提高了执行速度。     

基于改进sigmoid激活函数的深度神经网络训练算法研究

针对深度神经网络训练过程中残差随着其传播深度越来越小而使底层网络无法得到有效训练的问题,通过分析传统sigmoid激活函数应用于深度神经网络的局限性,提出双参数sigmoid激活函数。一个参数保证激活函数的输入集中坐标原点两侧,避免了激活函数进入饱和区,一个参数抑制残差衰减的速度,双参数结合有效的增强了深度神经网络的训练。结合DBN对MNIST数据集进行数字分类实验,实验表明双参数 sigmoid激活函数能够直接应用于无预训练深度神经网络,而且提高了sigmoid激活函数在有预训练深度神经网络中的训练效果。