摘要：针对典型自然环境下军事装备的隐蔽问题,提出一种新颖的演化计算策略,将其与图像仿真设计手段相结合,根据环境状况,构建一种快速仿真计算进而给出迷彩目标隐蔽策略的新方法。该方法主要包括迷彩目标与场景图像的融合仿真计算,引入视错觉条带覆盖的迷彩目标隐蔽计算,基于粒子群优化算法和概率分布采样的搜索计算,以及基于深度神经网络图像特征的融合度计算。运用深度神经网络图像分割模型,结合迷彩目标的分割识出率,评估新方法的性能。仿真实验结果表明:在林地和荒漠环境中获得的隐蔽仿真图像平均融合度可达0.99以上,平均分割识出率低于0.90;新方法能够为设计给定目标在场景图像中的隐蔽策略提供有效的依据,具有较高的实用价值和可扩展性。

摘要：针对自动化迷彩目标发现学习中有效样本严重不足的问题,借鉴AlphaGo的技术思想,提出了一种基于样本模拟的深度神经网络仿真训练方法。建立了迷彩场景仿真合成模型,通过设计图像空间的复合算法、场景图像深度特征提取策略、目标融合度测量策略,以及图聚类采样算法,批量化地生成了可用于深度神经网络训练和学习的具有代表性的迷彩场景仿真样本;设计了基于深度残差神经网络的迷彩目标发现模型,并引入了多尺度网络训练方法。模拟样本和真实场景图像的实验结果表明,所提方法可有效应用于迷彩目标的自动化识别与评估。

摘要：毫米波具有带宽大、波束窄等优点,在雷达、成像等领域具有重要的应用。光载射频传输是解决毫米波信号远距离传输问题的重要途径,其性能参数对传输质量有决定性影响。文中对电光变换和光载射频传输整体链路进行数学建模,给出了链路增益、1 dB压缩点、噪底、噪声系数、动态范围等性能指标计算公式,并给出了光载射频传输链路工程设计的参数优化和级联链路优化方法。经上述优化过程,可使设计的光载射频链路达到最优性能。

摘要：雷达在探测航天返回舱黑障区时,因受到等离子体鞘套干扰,长期存在跟踪不稳定甚至丢失等问题。本文从等离子体鞘套与电磁波相互作用机理出发,提出了航天返回舱黑障区电磁特性仿真方法和再入场景回波仿真方法;结合仿真与实测数据研究获取黑障区目标回波特征,提出了基于鞘套快时变特性的目标检测方法;设计了返回舱黑障区认知探测流程,将其应用于多频段雷达装备成功完成了多次返回舱探测任务,保障了黑障区稳定跟踪,基本解决了航天返回舱黑障区雷达探测问题。

摘要：雷达探测是信号与噪声的对抗过程,探测系统的性能集中体现在信噪比(SNR)的大小上。探测系统中噪声的大小直接决定了雷达系统的探测灵敏度,进而影响雷达的探测威力,其中,天空背景噪声是雷达噪声的一级输入,其大小对系统总噪声会产生极大的影响。在前人的研究基础上,文中从天空背景噪声产生的原理出发,通过第一性原理计算,分析在不同大气条件下天空背景噪声的大小及其影响因素,进一步结合雷达的天线方向图,计算不同副瓣大小的雷达天线接收的天空背景噪声,为雷达天线的设计和雷达威力的估算分析提供参考。

摘要：针对传统基于偏振差分原理的水下光学成像方法中,由于目标退偏振特性差异引起的图像中局部反射光损失的问题,提出了基于偏振图像加权融合与限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)算法的水下成像方法。一方面,将原始水下图像分解为偏振光强图像和非偏振光强图像,根据不同退偏振特性目标在两幅图像中的灰度值分布特点,设计相应的权重因子,对两幅图像进行加权融合,从而实现在压缩原始水下图像中散射光的同时保留更多目标反射光,提升整体目标反射光在融合图像中所占的比例。另一方面,为了进一步提升融合图像的对比度,利用CLAHE算法对融合图像进行处理。该算法能够在提升融合图像对比度的同时,有效避免图像噪声的放大。实验结果表明,相较于传统的偏振差分方法以及独立的直方图均衡算法,该算法能够有效提升水下图像的清晰度和对比度。