一、小波分析在火控电视跟踪器图像处理中的应用（论文文献综述）
李靖[1]（2018）在《基于大数据分析的现役雷达故障预测技术研究》文中研究指明随着电子战、信息战技术的不断发展,军事雷达在国防领域的角色越来越重要。为保障雷达在执行任务中能够稳定、可靠、高效的运行,对雷达的故障预测技术进行研究具有重要的意义。传统的故障预测技术主要依据经验模型,不能考虑多方面因素的影响,预测精度差,虚警率高。随着物联网和大数据技术的飞速发展,基于大数据的故障预测技术也在各个领域得到研究与应用,取得了显着的效果。本文针对某型现役军用雷达结构复杂、故障类型多样、工作环境多样以及维护难度大的特点,应用大数据技术对雷达运行数据、使用数据、维修维护数据、故障数据、环境数据进行分析和挖掘,找出雷达故障与参数的内在关联,设计挖掘算法对雷达故障进行预测。研究工作对于保障雷达作战性能具有重要的理论和实践意义。论文的主要工作和创新点体现在:1、以某型现役防空火控雷达为研究对象,阐述了其工作原理、工作方式和主要结构。并以其光电跟踪子系统为例,分析了常见故障类型的原因,确定了故障与状态参数的对应关系。2、选取了雷达实时运行数据、历史故障数据、例行检修数据、地理环境气象数据等多维数据用于大数据处理和分析。首先采用小波阈值降噪法对数据降噪,然后采用Relief-F算法对高维数据进行降维,确定了雷达光电跟踪子系统故障的关键影响因素。3、提出了一种PSO-LM组合学习算法,对过程神经网络的学习算法进行优化,加快了收敛速度,基于此算法建立了光电跟踪子系统状态参数预测的离散输入过程神经网络模型,对雷达工作状态参数在未来时间区间的变化趋势进行了预测。并和传统算法进行了比较,证实了算法的有效性。4、提出了基于过程神经网络与径向基神经网络组合模型的雷达故障预测方法,对光电跟踪子系统故障进行了预测。并设计算例对预测过程进行了仿真计算,验证了方法的可行性。由于时间关系,论文的研究成果未在工程中进行实际应用,其实际效果还有待工程测试的进一步验证。但作为一种解决思路,其方法可以对雷达装备故障预测起到辅助决策的作用。
周文佳[2]（2017）在《火控组网效能提升研究》文中研究指明地面防空火控组网系统（以下简称火控组网系统）是将特定防空地域内各独立的火控系统通过通信网连接起来,组成一个统一的火控网络,并通过相互传递精确的空情信息,以及各种协同的战术操作,对抗敌方干扰、低空突防和反辐射导弹的攻击,共同打击敌方空中目标。火控组网是雷达组网的一个分支。普通雷达组网系统的主要目的是通过在组网系统范围内形成多频段、多波形特征、全方位、多层次的覆盖提高整个防空系统的“四抗”能力。而火控组网不但要提高整个火控组网系统的“四抗”能力,更重要的是通过火控组网系统的多站联动、集火射击、接力跟踪、“后跟前打”等战术操作,完成摧毁敌方空中目标的目的。由于更注重多站联动和集火射击,因此,火控组网系统比普通的雷达组网系统精度要求更高,响应速度要求更快。由于多方面的原因,目前火控组网方面的技术发展相对滞后,其应有的效能还没有得到充分发挥。本文以提高火控组网系统作战使用效能为目的,调研了火控组网系统的实际使用情况和存在的问题,分析了产生问题的原因,提出了提高火控组网系统作战效能的解决方案,并研究了组网标定、时间同步、精度测试方面的具体技术。论文的主要研究内容和创新性贡献如下:（1）通过对火控组网系统的大量调研,了解了火控组网系统存在的问题,分析研究了产生问题的原因,并提出了在现有条件下具体的解决方案。该方案可在不对火控组网系统进行大的升级改造的前提下,提升火控组网系统的作战效能。（2）根据火控组网系统标定精度方面存在的问题,提出了采用声体波微波延迟线及上下变频技术构成的用于火控组网标定的信标方案。针对地面防空火控系统的工作频段和频带,对组网标定信标设计时微波延迟方案选择、延迟时间选择、工作频率与带宽选择、工作频率与带宽的扩展、插入损耗控制、信噪比控制等技术进行了分析研究。研制了用于火控组网方位和位置标定的标定信标,并设计了使用该信标进行组网系统标定的三种方法。该信标不但可以用于火控组网系统的标定,还可以用于火控组网系统静态跟踪精度的测试,以及对火控系统中的距离零点、地杂波改善因子、光电轴的轴系、微波相位、随动系统相位、随动系统增益、跟踪性能等指标进行检查和测试。（3）对火控组网系统的时间同步方法进行分析和研究,找到了目前火控组网系统动态精度没有达到预期效果的原因,提出了基于GPS或北斗授时和组网同步脉冲结合的时间同步方案。该方案可在不对原组网系统时间同步方案进行大改动的情况下,有效改善时间同步精度,提高火控组网系统的动态精度。（4）针对目前火控组网系统在研制和生产过程中,缺少内场动态精度测试方法和相应的测试设备,也没有具体指标的实际情况,研究了火控组网系统动态精度测试的方法,提出火控组网系统动态精度测试的方案,研制了可用于某型火控组网系统动态跟踪精度和动态解算精度的测试设备,并制定了相应的测试方法。该动态精度测试设备不但可以用于某型火控组网系统的动态精度测试,还可以用于火控系统的动态精度、随动系统的零位和随动系统性能指标的测试;可以模拟火炮的数传接收机,对火控系统的相应火炮接口和控制功能进行测试;可以模拟某型火控系统,生成各种需要的目标固定点、目标航路、武器射击诸元、击发控制信号,接收武器系统发来的弹丸初速和告警信号,带动火炮运转,对某型火炮接口和随动性能进行检测,也可以模拟火控系统用于某型火炮的日常联动训练。（5）针对地面防空武器射击训练时射击效果观测手段老旧,对气象条件要求高,易发生漏航、观测精度不高的实际情况,提出了使用某型火控组网系统构成超低空射击评价系统和避开射击评价系统的方案。该方案不需要对原火控组网系统进行大范围改造,操作方便、对气象条件要求低、不易发生漏航、可在夜间使用,可以解决射击训练的观测和自我评价问题。
王睿[3]（2014）在《某型雷达微弱信号提取研究》文中认为某型雷达担负对空作战任务,能在第一时间发现我国领空中的侵犯之敌,给敌以毁灭性的打击。它具有精度测距和全天候工作的特征,可以在远或近距离,以及在光学和红外传感器不能穿透的条件下完成任务,还可以在黑暗、薄雾、浓雾、雨雪天气下工作。但是,雷达的回波环境中掺杂着各种随机的杂波和噪声,使微弱的回波信号不能准确从受干扰的回波环境中提取出来,增加了信号分析处理的难度。信号的稀疏分解在信号的分析与处理中具有非常重要的作用。例如信号压缩、信号识别、信号传输等,它是一种新的信号处理方法,使信号表达的更加简洁。但是信号的稀疏分解是一个典型的NP （Non-Deterministic Polynomial,非确定多项式）问题,计算复杂程度非常高。目前,信号的稀疏分解已经发展了多种算法,其中MP （matching pursuit,匹配追踪）算法是一种最常用的方法。MP算法是一种迭代算法,它虽然不能准确的还原信号,但可以近似表示信号。与其他稀疏分解算法相比,MP算法在逼近效果和计算复杂程度方面的优势更加明显,所以得到了更多的关注。基于MP的信号稀疏分解在信号检测、时域分析、数据压缩、图像修复等方面应用广泛,并且表现出良好的特性。本文首先对傅里叶和小波信号分解进行介绍,其次对信号稀疏分解进行介绍,然后介绍了MP算法的原理及其应用,针对军事条件下微弱信号在强噪声环境中的检测问题,提出基于mp的信号稀疏分解,从而提高了微弱信号的检测能力。
苏盼[4]（2011）在《陀螺稳定吊舱控制系统设计及滤波算法研究》文中进行了进一步梳理随着空军、海军在现代战争中逐渐作为主导的军事武装力量,陀螺稳定吊舱作为其武器装备中不可缺少的一项,得到了广泛的发展。陀螺稳定吊舱通过陀螺仪感应载体的速度扰动,使控制器不断的调整伺服电机保持吊舱平台的惯性空间稳定,而利用平台上不同的光电器件,其还具有跟踪、导航、电子干扰等多种用途。本文主要是对陀螺稳定吊舱的控制系统展开研究工作。本文对于陀螺稳定吊舱系统进行了总体设计。首先对于两轴四框架的吊舱结构系统进行了分析,根据其框架的运动特点,确定内、外环框架的控制策略;其次以DSP为系统的控制核心对需要的硬件进行器件选型;最后还完成了吊舱控制系统的硬件电路设计以及控制算法的软件实现,并进行了一定的调试工作。对于光纤陀螺滤波算法的研究,首先分析了它的信号特点,分别研究了滑动滤波算法和小波变换阈值滤波算法,并对光纤陀螺信号进行离线实验分析,得出小波变换阈值滤波算法比滑动滤波算法的滤波效果好。为保证实时性,滤波算法在硬件上利用FPGA来实现,减小DSP的运算负担。至于陀螺稳定吊舱系统的算法研究,在稳定回路中采用速度环和稳定环双环控制的策略,使系统对力矩刚度以及隔离度的控制设计能够得到有效的分离,便于稳定回路的设计,通过MATLAB仿真表明,稳定回路的设计基本满足系统给定的各个指标,并且双环的稳定回路控制结构还能够更好的抑制系统干扰力矩对稳定精度的影响;跟踪回路中的仿真表明,采用基于指数趋近律型的滑模变结构控制设计的跟踪调节器比基于PD控制设计的跟踪调节器性能好,并且对系统的参数摄动和干扰具有很强的鲁棒性。
薛陈[5]（2010）在《复杂环境下视频目标跟踪技术的算法和应用研究》文中进行了进一步梳理视频目标跟踪是计算机视觉领域的关键技术之一,在民用和军事的诸多领域中都具有极为广阔的应用前景,包括智能监控、基于视觉的人机交互、智能交通、机器人视觉导航、精确制导系统等。随着信息技术的飞速发展,越来越多的研究人员投身于视频目标跟踪的研究领域,提出了很多优秀的算法,这些算法在某些特定的场合下取得了良好的效果。尽管如此,研究出一套鲁棒的,能适应各种复杂环境（如复杂的背景、目标外观的变化和目标的遮挡等）的跟踪算法并且予以工程实现,仍然存在很多困难。根据工程需要,本文主要对复杂环境下的视频目标跟踪技术进行了算法的研究和工程应用的研究,主要工作如下:（1）深入研究了均值漂移算法,针对传统均值漂移算法中由于背景像素造成的目标定位偏差的问题,提出了基于最优灰度直方图特征的改进均值漂移算法。改进的算法根据初始帧目标和背景在灰度分布上的差异,建立对数似然图（log-likelihood image）,筛选出与背景可区分性好的最优灰度直方图特征进行目标建模,并且以同样的方法在后续帧建立候选模型。改进后的算法能够有效减轻背景像素对目标定位的影响,提高目标的跟踪精度,同时减少算法的迭代次数,提高算法的运算速度。（2）提出了质心加权算法并予以改进。该算法通过求跟踪区域内同一灰度级所有像素的质心位置的数学期望获得目标的最终位置。除了目标的灰度统计信息外,算法还包含了灰度分布的空间信息,目标特征描述更加丰富,目标定位更加准确;算法只需一步计算,无需迭代,实时性好;较改进的均值漂移算法,改进的质心加权算法对目标遮挡有更好的鲁棒性。同时提出了目标跟踪过程中的模板更新策略,增强了算法的鲁棒性。（3）针对目标的遮挡问题进行了深入研究,提出了完整的目标跟踪算法。首先提出了基于边缘加权的Bhattacharyya系数;该系数对目标的遮挡非常敏感,能有效判断出目标的遮挡时刻。算法以卡尔曼滤波为基本的跟踪框架。遭遇遮挡时,根据遮挡程度的不同,采取不同的处理策略。对于部分遮挡,不做特殊处理,本文提出的改进的质心加权算法完全能够克服部分遮挡;对于严重遮挡,采取基于分块的目标跟踪算法;全部遮挡情况下,采用卡尔曼滤波的预测值作为目标的位置,同时停止对卡尔曼滤波的修正。算法对目标的部分遮挡、严重遮挡和完全遮挡都有很好的鲁棒性。（4）研制了以DSP+FPGA为基本架构的电视跟踪器。硬件平台中,解决了低温工作问题、FPGA配置问题和电磁兼容问题;软件系统中,完成了DSP程序的编写和优化,实现了对光照变化鲁棒的相关算法的DSP移植。该电视跟踪器已经通过了环境测试,工作可靠稳定,跟踪效果好,实时性强,满足各项指标和要求,现已应用于实际工程项目当中。
孙红光[6]（2008）在《基于小波分析的军事目标识别及跟踪方法研究》文中认为光电经纬仪目标跟踪系统主要用于外弹道跟踪测量,完成飞机和航空炸弹的飞行轨迹和弹道参数测量。由于被测目标小、暗、对比度差等特点,在远距离上进行弱小目标的检测,可以提高系统对目标反应的灵敏度,提供充足的反应时间。弱小目标检测与跟踪技术的研究无论在理论上还是在应用方面都具有重要的价值。因而远距离、低信噪比、强杂波下的弱小目标检测和跟踪问题成为当前一个既热门又困难的课题。本文针对目前靶场设备电视跟踪系统实现目标自动跟踪这一实际需要,对军事目标识别与跟踪算法问题进行了深入系统的研究。在分析与目标检测相关的小波变换理论的基础上,为提高目标边缘检测效率,对目标图像进行增强和去噪的预处理方法进行了研究,首先研究了天空背景下（点、弱小）运动目标的识别问题。在各种背景的弱目标检测算法研究中,采用了最大类间方差（Otsu）分割的检测算法,对于不同大小的目标提出了两种不同的处理方法。在背景简单的小目标的预处理利用了中值滤波和Otsu相结合的方法;对于背景相对复杂的大目标的检测采用自适应门限,拉普拉斯（Log）滤波和Otsu分割的检测算法提取目标。自适应门限用于增强图像,使图像的背景灰度变得均匀;Log高通滤波器可以有效地去除背景;Otsu是经典的非参数,无监督自适应阈值选取方法,对图像经过阈值分割后,图像将变成包含少量可能目标点的二值图像。通过仿真实验表明,该算法能够有效地去除背景天空强浮云背景,具有计算量小等优点,能够很好地检测出目标。根据小波变换及多尺度分析的理论,分析了图像局部灰度特性,在小波变换方法的各种分析中,提出了双正交小波的弱目标提取方法,它的正交性和对称性,达到了最佳的滤波和检测效果,从中发现了点目标。传统的边缘检测方法很难在精度与抗噪上达到满意的效果,对噪声相对敏感。本文在弱目标的边缘检测算法中提出两种方法,通过对形态学的研究,经中值和LOG滤波等图像预处理之后,膨胀腐蚀后的边缘检测算法能够有效地检测出图像的边缘,速度快,实现简单、能够较好地检测出边缘的特点;采用小波变换进行小波边缘检测的研究,利用七种不同的小波滤波器和不同的阈值进行分割来进行边缘检测,实验证明采用双正交小波的效果最好,实现了图像边缘的单象素。粒子滤波通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,适用于任何能用状态空间模型表示的非线性系统。本文对粒子滤波理论及其实现方法进行了研究,通过模拟实验验证了其优于卡尔曼跟踪的性能。提出了一种基于双正交小波的边缘提取结合粒子滤波的跟踪方法,构建其跟踪框架。通过粒子数和系统状态方程的选择,实现了云层背景下用粒子滤波算法对背景简单的点目标和存在遮挡情况下的目标进行跟踪的过程,最后通过实验分析了影响跟踪精度的因素。实验证明,结合鲁棒性的小波检测方法和具有“多峰”描述的粒子滤波算法构造成的跟踪器,在运动目标存在局部遮挡等情况下能够实现稳定的目标跟踪。结合多尺度Gabor滤波器和BP神经网络的基本理论,本文设计并实现了参数优化的Gabor滤波和BP神经网络的检测算法。根据Gabor滤波器具有的良好方向特性,首先确定方向参数,然后在每个特定方向进行最佳的单Gabor滤波器的参数搜索,采用粒子群优化PSO（Particle Swarm Optimization）方法得到的Gabor滤波器组,在性能上是接近最优的。提取48个纹理特征,采用主成分分析PCA（Principle ComponentAnalysis）降维处理,解决了Gabor滤波器应用中的瓶颈问题,即Gabor特征矢量维数较高,以及由此产生的较大计算量。该算法应用于目标识别时,不仅提高了识别的精度,而且克服了BP算法易陷入局部极小的缺陷。经过测试,本文提出的算法在检测图像时具有良好的准确性和鲁棒性,检测率达96.3%。对于真彩多光谱图像和它的全色图像融合时出现的颜色扭曲现象,本文提出一种结合了IHS和小波技术的新的融合方法。采用多种小波进行实验,对取最大值的获取系数方法用取权值的方法进行替换。通过统计融合带和与其对应的原多光谱带的相关系数,来评价融合效果。实验表明在算法中用db4小波和取权值的获取系数方法,得到的融合效果最好。
刘晓明[7]（2008）在《基于DSP+FPGA的电视跟踪四的研究与实现》文中提出本论文是以课题项目“某空中弹道光电测量系统”中电视跟踪器的研制为背景展开的。电视跟踪器是光电跟踪测量系统的重要组成部分,其主要功能是对摄像机输出的视频信号进行实时处理,计算目标脱靶量,并将目标脱靶量实时传送给主控计算机。本文针对电视跟踪器大数据流量与极高处理速度的特点,以及对导弹等复杂目标跟踪实时性的要求,同时结合已有技术储备和当前先进器件,研究使用基于DSP+FPGA架构的电视跟踪器的设计。系统采用多片高速数字信号处理器TMS320C6416作为核心处理器来完成视频图像中目标的识别及全视场、形心、相关、边缘四种跟踪处理算法,从而在每场时间内实时给出脱靶量;FPGA作为协处理器,负责各接口的逻辑时序控制、视频图像的采集、预处理以及最终的结果显示;使用PC104与主控计算机实时传送脱靶量,并接受来自主控计算机的方位、俯仰和时间等信息,同时根据面板按键或主控计算机的命令来决定处理器的工作方式及跟踪模式。论文针对传统中值滤波算法实时性差和资源占用率高的缺点,提出了一种基于FPGA的快速中值滤波算法,很好的满足了系统实时性的要求;利用FPGA内部实现的高速FIFO接入DSP的CE空间,成功实现了DSP和FPGA间的无缝接口;系统DSP部分巧妙利用EDMA传输机制,在无需CPU干预的情况下,完成了视频数据从FPGA到L2的缓冲加载。外场实验证明,该电视跟踪器在进行复杂算法和目标提取方面比以前的单DSP系统更容易满足实时性要求,提高了系统的整体性能。
徐世东[8]（2008）在《舰载稳定平台高精度伺服控制系统的设计研究》文中指出随着光电监视、跟踪、侦察系统在军事上的广泛应用,系统的要求不断提高,对光学图像的稳定要求也日趋严格。图像不稳定的实质是系统的光轴与目标之间有相对运动,包括平移和角运动,其中相对角运动对图像的影响尤为严重。造成瞄准系统的光轴与目标之间的运动有两种情况:一种是目标的运动,一种是载体的运动。由于稳像系统一般都只考虑隔离载体的角运动,因此稳像系统的设计主要采用光学和电子学结合的伺服控制方法。本论文重点论述了某舰载光电跟踪仪在提高稳定平台伺服控制系统稳定精度的研究。本文首先针对舰载稳定平台系统进行了原理分析和硬件设计,提出影响系统稳定精度的原因,并依据该原因指导系统设计,在系统设计上,重点对该系统的机械谐振、转动惯量进行了分析和研究,在控制系统设计上,采用了基于DSP运动控制模块的双速度环转台伺服控制系统。其次根据陀螺稳定平台的结构配置和动力学理论,利用空间坐标系映射变换关系推导隔离载体扰动的视轴惯性稳定方程,给出在运动载体上跟踪运动目标时面临的稳定防摇和跟踪问题的解决方法;建立陀螺稳定跟踪系统的数学模型,对视轴稳定精度和跟踪精度的各种影响因素进行分析,为控制方法的研究和实施提供理论基础。对陀螺仪输出漂移误差和噪声的有效抑制首先采用Allan方差法对光纤陀螺信号漂移误差和噪声进行时域分析。根据系统的特点和实时性要求,有针对性的采用小波变换阈值滤波对陀螺信号进行处理。在对光电跟踪系统中瞄准线视轴稳定回路所采用的速率陀螺单速度环伺服控制结构分析的基础上,提出了一种采用直流测速机为电机转速测量反馈元件构成模拟速度内环,利用速率陀螺的“空间测速机”功能组成数字稳定外环的双速度环串级控制结构。通过一系列设计方案的采用找出提高舰载稳定平台伺服控制系统稳定精度的途径。
陈东炎[9]（2007）在《车载全数字式跟踪系统的实现技术研究》文中研究表明为了完成未来信息化战争赋予装甲兵的重要使命,满足装甲车辆信息化发展的要求,使乘员能更快地对敌目标作出反应,需要一个将传感器、处理机和显示器等装置结合在一起的数字图像跟踪系统。本文研究了车载环境下对目标进行跟踪的相关技术,并进一步研究了基于双处理器实时硬件平台的实现,完成了相应工程项目的研制任务。本文的研究工作包括以下几个部分:①建立了装甲战车数字图像跟踪系统的理论。首先,根据对系统任务及战术技术指标的分析,建立了系统的数学模型并给出了系统的跟踪方程;然后,通过探讨如何求解该跟踪方程,将系统进行状态划分,并根据各个工作状态的描述,建立了系统的基本功能结构。②提出了一种综合运用分形和特征匹配等技术,将复杂场景中目标提取出来的方法。首先,对传统的Snake模型进行改进,并将其应用到初始模板的建立中;然后,引入分形布朗随机场模型,利用分形维数和分形拟合误差确定可能的目标区域;最后,定义了一种新的最小失配距离（MMD）相似性度量,并基于目标的特征区域进行快速相关匹配,从可能区域中提取出目标。③设计了以DSP为核心,结合PC104嵌入式计算机的双处理器并行处理硬件平台。讨论了系统硬件的功能模块划分和具体的硬件模块设计;特别介绍了利用大规模FPGA芯片实现总线仲裁和逻辑控制的设计思想;给出了体现智能化程度的——DSP模块的程序智能加载技术及其实现方法。
姬伟[10]（2006）在《陀螺稳定光电跟踪平台伺服控制系统研究》文中研究表明陀螺稳定跟踪平台广泛应用于弹箭制导、机载、舰载、车载武器等军事领域和空间遥感探测、公安消防、环境监测等民用领域。为了实现运动载体上光电跟踪设备的视轴稳定以保证对机动目标的精确瞄准跟踪,本论文在研制一套新型四轴陀螺稳定光电跟踪转台模拟装置的基础上,针对陀螺稳定光电跟踪系统中的视轴稳定控制、陀螺零漂信号分析与处理、目标状态滤波和预测以及跟踪控制等关键技术进行了理论研究和实验验证。论文主要研究成果包括:1设计研制了一套集载体运动姿态和负载平台运动姿态于一体的新型多功能精密四轴陀螺稳定光电跟踪模拟转台装置。四轴转台中底座摇摆台用于模拟载体运动干扰姿态,负载陀螺稳定台用来模拟光电跟踪系统在载体上的偏航和俯仰姿态。稳定跟踪平台采用力矩电机直接驱动,以光纤陀螺（FOG）作为惯性速率敏感元件构成视轴稳定内回路,以光电编码器或CCD电视跟踪器分别作为位置反馈和目标偏差检测反馈元件组成跟踪回路,采用高速DSP运动控制模块为核心建立了具有开放式结构、标准模块化的多功能转台串级伺服控制系统。2针对光纤陀螺输出信号漂移误差和噪声对视轴稳定回路的影响,提出了采用Allan方差法对光纤陀螺零漂信号进行时域分析方法。根据光纤陀螺信号漂移和噪声的Allan方差与功率谱密度（PSD）关系,在Allan标准差模型的基础上采用最小二乘法（LSM）进行样本数据拟和,有效地分离和辨识出了光纤陀螺零漂信号中的各项误差源随机误差系数和误差贡献大小。在此基础上,研究了三种直接对陀螺输出信号滤波处理的方法:滑动滤波、FLP自适应滤波、小波变换阈值滤波。对陀螺数据测试和统计分析结果表明,小波变换滤波的去噪效果优于其它方法。3针对视轴稳定回路单速度环控制结构缺点,提出了一种采用直流测速机为电机转速测量反馈元件构成模拟速度内环,利用陀螺的“空间测速机”功能组成数字稳定外环的视轴稳定系统双速度闭环串级控制结构。从系统抗干扰性、鲁棒性等方面与单速度环控制进行了理论分析和比较,仿真及实验效果显示该控制结构能够将速度稳定环的抗摩擦力矩干扰功能和隔离外部载体扰动功能分开设计实现,控制性能优于单速度环控制。4针对视轴稳定系统中机械谐振、力矩耦合负载变化及电气参数波动等非线性不确定因素的影响以及系统特殊环境的应用要求,提出了一种基于滞环特性切换条件的视轴稳定自适应模糊PID复合控制策略。所提出的自适应模糊控制器采用模糊控制保证系统的快速动态响应,设计的模糊控制规则和参数的在线自适应调整机制来满足系统在不同状态下的控制要求;采用变速积分PID控制抑制执行电机饱和和克服模糊控制固有的精度“盲区”;提出具有滞环特性的区间切换来解决单点切换所造成的频繁抖动。另外,引入非线性加速度阻尼补偿来克服系统运行中的低速“跳动”现象。实验结果显示该方法达到了更高的控制精度,有效地解决了系统响应快速平稳性和高稳定精度的矛盾。
二、小波分析在火控电视跟踪器图像处理中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、小波分析在火控电视跟踪器图像处理中的应用（论文提纲范文）
（1）基于大数据分析的现役雷达故障预测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 论文研究背景与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 大数据分析 |
| 1.3.2 故障预测的方法 |
| 1.3.3 雷达故障预测方法及存在的问题 |
| 1.4 论文研究内容与结构安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 某型雷达及其光电系统的组成与故障分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 某型现役雷达系统概述 |
| 2.2.1 某型雷达系统组成及其子系统简介 |
| 2.2.2 某型雷达的特点 |
| 2.3 某型雷达光电跟踪系统 |
| 2.3.1 光电跟踪系统主要构成及其工作原理 |
| 2.3.2 光电跟踪系统常见故障分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 某型现役雷达故障大数据分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 某型雷达故障大数据来源 |
| 3.3 基于小波理论的数据降噪方法 |
| 3.3.1 小波变换和小波函数 |
| 3.3.2 基于小波阈值收缩的雷达数据降噪方法 |
| 3.4 某型雷达故障强关联因素辨识 |
| 3.4.1 Relief算法 |
| 3.4.2 Relief-F算法与多类数据处理 |
| 3.4.3 基于Relief-F算法的雷达故障强关联因素辨识 |
| 3.5 实例分析 |
| 3.5.1 实验环境和实验数据 |
| 3.5.2 基于小波阈值降噪的数据处理 |
| 3.5.3 基于Relief-F算法的强关联因素分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于过程神经网络的雷达状态参数预测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于离散输入过程神经元网络的状态参数预测模型 |
| 4.2.1 过程神经元模型 |
| 4.2.2 离散输入过程神经网络模型 |
| 4.3 神经网络学习算法的研究 |
| 4.3.1 LM算法的推导 |
| 4.3.2 LM算法的描述 |
| 4.4 PSO-LM算法在神经网络上的应用 |
| 4.4.1 LM算法和PSO算法的优点与不足 |
| 4.4.2 PSO-LM组合学习算法 |
| 4.5 雷达状态参数预测实例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于神经网络的雷达故障预测方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 径向基神经网络模型 |
| 5.2.1 径向基神经网络理论基础 |
| 5.2.2 径向基网络结构 |
| 5.2.3 径向基神经网络模型的构建 |
| 5.3 某型现役雷达故障预测方法及其原理 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.4.1 状态识别模型的建立 |
| 5.4.2 组合预测模型的准确性验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 激光测距机故障强关联因素分析样本数据 |
| 附录B 多因素DPNN与单因素预测结果相对误差对比 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）火控组网效能提升研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 火控组网的国内外发展历程和现状 |
| 1.2.1 国外火控组网发展现状 |
| 1.2.2 国内火控组网发展历程和现状 |
| 1.3 火控组网的特点及效能分析 |
| 1.3.1 火控组网系统特点 |
| 1.3.2 火控组网系统效能分析 |
| 1.3.3 火控组网系统存在的问题 |
| 1.3.4 火控组网效能提升方法 |
| 1.4 论文主要内容和结构安排 |
| 2 火控雷达组网标定信标研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 火控组网系统常用标定方法 |
| 2.2.1 方位标定 |
| 2.2.2 位置标定 |
| 2.2.3 坐标系的选择和变换 |
| 2.2.4 火控组网系统标定方法存在的问题 |
| 2.3 组网标定信标设计 |
| 2.3.1 组成和原理 |
| 2.3.2 标定信标设计 |
| 2.4 组网信标标定方法 |
| 2.4.1 反觇标定法 |
| 2.4.2 单点定位法 |
| 2.4.3 两点定位法 |
| 2.4.4 标定精度分析 |
| 2.5 标定测试 |
| 2.5.1 标定对比测试 |
| 2.5.2 标定结果分析 |
| 2.6 标定信标用于火控组网系统静态跟踪测试 |
| 2.6.1 静态跟踪精度测试方法 |
| 2.6.2 利用标定信标的直通信号进行跟踪精度测试 |
| 2.7 标定信标用于地杂波改善因子测试 |
| 2.7.1 改善因子的常用测试方法 |
| 2.7.2 标定信标改善因子测试原理 |
| 2.7.3 测试精度分析 |
| 2.7.4 改善因子测试方法 |
| 2.7.5 对比测试 |
| 2.8 标定信标用于火控雷达距离零点标定 |
| 2.8.1 测试原理 |
| 2.8.2 检查和标定方法 |
| 2.8.3 标定测试 |
| 2.8.4 测试结果分析 |
| 2.9 标定信标用于光电轴检查和校准 |
| 2.9.1 光电轴传统检查和校准方法 |
| 2.9.2 组网标定信标用于光电轴检查和校准 |
| 2.9.3 标定精度分析 |
| 2.10 标定信标其它功能介绍 |
| 2.11 本章小结 |
| 3 火控组网时间同步研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 时间同步的必要性 |
| 3.3 时间同步的方法 |
| 3.3.1 绝对时间上的同步方法 |
| 3.3.2 基于同步脉冲的时间同步方法 |
| 3.4 典型火控组网系统的时间同步措施 |
| 3.5 基于组网同步脉冲的时间同步方法 |
| 3.5.1 基于组网同步脉冲的时间同步原理 |
| 3.5.2 时间同步实现 |
| 3.5.3 组网定时脉冲同步精度分析和测试 |
| 3.5.4 实装使用效果分析 |
| 3.5.5 基于组网同步脉冲的时间同步改进方案 |
| 3.5.6 系统仿真测试 |
| 3.5.7 分析讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 火控组网系统动态精度测试研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 火控组网精度的相关定义 |
| 4.1.2 火控组网工作模式 |
| 4.1.3 火控组网动态精度测试现状 |
| 4.1.4 火控组网动态精度测试必要性和可行性分析 |
| 4.2 火控系统动态精度测试方法 |
| 4.2.1 动态跟踪精度测试 |
| 4.2.2 动态解算精度测试 |
| 4.2.3 实弹射击试验 |
| 4.3 火控组网系统动态精度测试 |
| 4.3.1 火控组网动态精度测试设备的研制 |
| 4.3.2 火控组网动态精度测试步骤设计 |
| 4.3.3 火控组网系统静态精度模拟测试 |
| 4.3.4 火控组网系统动态跟踪精度模拟测试 |
| 4.3.5 火控组网动态解算精度模拟测试 |
| 4.3.6 火控组网系统动态精度模拟测试 |
| 4.4 火控组网系统动态精度飞行测试 |
| 4.4.1 火控组网系统跟踪精度飞行测试 |
| 4.4.2 火控组网系统动态解算精度飞行测试 |
| 4.4.3 火控组网系统动态精度飞行测试 |
| 4.5 测试分析 |
| 4.5.1 标定误差 |
| 4.5.2 零位误差 |
| 4.5.3 时间同步误差 |
| 4.5.4 坐标转换误差 |
| 4.5.5 解算误差 |
| 4.5.6 被动跟踪误差 |
| 4.5.7 动态模拟试验和飞行试验的关系 |
| 4.5.8 GPS定位和授时同步 |
| 4.6 组网动态精度测试设备的改进方向 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 火控组网系统构成的低空快速目标射击评价系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 射击效果观测方法现状及问题 |
| 5.2.1 观测原理与方法 |
| 5.2.2 简易光学设备观测方法优缺点 |
| 5.3 防空火控组网系统构成的低空快速目标射击效果评价系统 |
| 5.3.1 系统组成 |
| 5.3.2 射击效果评价系统需要解决的问题 |
| 5.3.3 射击评价操作流程 |
| 5.3.4 实际测试 |
| 5.4 射击评价系统改进 |
| 5.4.1 时统改进 |
| 5.4.2 同步精度分析 |
| 5.4.3 时间显示叠加和精度分析 |
| 5.4.4 时间显示叠加改进 |
| 5.4.5 非正常布站情况下的观测 |
| 5.4.6 脱靶量的观测 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 火控组网系统构成的避开射击评价系统 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 避开射击评价原理 |
| 6.2.1 光学避开仪进行避开射击评价原理 |
| 6.2.2 电视避开仪加双部雷达站进行避开射击评价原理 |
| 6.3 常用避开射击评价方法存在的问题 |
| 6.3.1 光学避开仪存在的问题 |
| 6.3.2 电视避开仪和双部雷达站存在的问题 |
| 6.4 防空火控组网系统构成的避开射击评价系统 |
| 6.4.1 系统组成 |
| 6.4.2 避开射击评价系统需要解决的问题 |
| 6.4.3 系统改进 |
| 6.4.4 避开射击评价操作流程 |
| 6.5 非正常布站时的避开射击观测问题 |
| 6.6 虚拟检查射击的观测 |
| 6.6.1 虚拟检查射击的原理 |
| 6.6.2 虚拟检查射击的观测方法 |
| 6.6.3 飞行目标射击的观测 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
（3）某型雷达微弱信号提取研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 傅里叶变换的发展 |
| 1.2.2 小波变换的发展 |
| 1.2.3 稀疏分解的发展 |
| 1.3 本论文的研究目的和意义 |
| 1.4 本文主要的研究内容 |
| 1.5 本文的结构安排 |
| 第2章 雷达的系统组成 |
| 2.1 雷达电气系统 |
| 2.1.1 雷达电气系统组成 |
| 2.1.2 雷达电气系统工作原理 |
| 2.2 雷达结构系统 |
| 2.2.1 雷达结构系统组成 |
| 2.2.2 雷达结构系统功能及原理 |
| 2.3 雷达接收机 |
| 2.3.1 Ka波段接收机 |
| 2.3.2 X波段接收机 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 信号的稀疏分解 |
| 3.1 信号分解 |
| 3.1.1 傅里叶变换 |
| 3.1.2 小波变换 |
| 3.1.3 基展开的不足 |
| 3.2 信号稀疏分解 |
| 3.2.1 时频原子的产生 |
| 3.2.2 过完备原子库的形成 |
| 3.2.3 信号的稀疏分解 |
| 3.2.4 信号稀疏分解的一般步骤 |
| 3.2.5 稀疏分解算法流程 |
| 3.3 匹配追踪的应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 某型雷达微弱信号检测研究需求分析 |
| 4.1 某型雷达接收机数字化改造 |
| 4.1.1 接收机基本原理 |
| 4.1.2 必要性分析 |
| 4.1.3 接收机对比分析 |
| 4.1.4 接收机数字化改造方案 |
| 4.2 某型雷达回波微弱信号的采集 |
| 4.2.1 某型雷达中频回波记录设备 |
| 4.2.2 设备系统功能 |
| 4.2.3 系统组成 |
| 4.2.4 基本工作过程 |
| 4.2.5 采集信号的提取 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 稀疏分解在微弱信号检测中的应用 |
| 5.1 雷达回波环境 |
| 5.1.1 雷达杂波 |
| 5.1.2 雷达噪声 |
| 5.1.3 雷达杂波和噪声的干扰表现 |
| 5.2 雷达回波信号检测技术 |
| 5.3 基于mp稀疏分解的微弱信号检测 |
| 5.3.1 算法基本思想 |
| 5.3.2 计算机仿真 |
| 5.4 本章总结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）陀螺稳定吊舱控制系统设计及滤波算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 陀螺稳定吊舱国内外的发展概况 |
| 1.3 陀螺稳定吊舱控制方法的研究现状 |
| 1.4 论文研究内容和结构安排 |
| 第2章 陀螺稳定吊舱的总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 陀螺稳定吊舱的机械结构设计 |
| 2.3 陀螺稳定吊舱的控制系统设计 |
| 2.3.1 陀螺稳定吊舱的控制思想分析 |
| 2.3.2 陀螺稳定吊舱的控制技术指标 |
| 2.4 陀螺稳定吊舱控制系统的器件选取 |
| 2.4.1 控制芯片 |
| 2.4.2 陀螺 |
| 2.4.3 模数转换芯片 |
| 2.4.4 陀螺滤波芯片 |
| 2.4.5 电机 |
| 2.4.6 电机驱动芯片 |
| 2.4.7 感应同步器 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 光纤陀螺滤波算法的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 光纤陀螺的信号特点 |
| 3.3 光纤陀螺信号数字滤波算法 |
| 3.3.1 滑动滤波 |
| 3.3.2 小波变换阈值滤波 |
| 3.4 光纤陀螺滤波的实验效果与统计分析 |
| 3.4.1 光纤陀螺比例因子的确认 |
| 3.4.2 光纤陀螺滤波 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 陀螺稳定吊舱稳定与跟踪控制设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 陀螺稳定吊舱的总体控制结构 |
| 4.3 陀螺稳定吊舱的电流回路设计 |
| 4.4 陀螺稳定吊舱的稳定回路设计 |
| 4.4.1 陀螺稳定吊舱的速度环设计 |
| 4.4.2 陀螺稳定吊舱的稳定环控制 |
| 4.5 陀螺稳定吊舱的跟踪回路设计 |
| 4.5.1 电视跟踪器的模型以及对跟踪回路的影响 |
| 4.5.2 跟踪回路控制器的设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 陀螺稳定吊舱系统的软硬件设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 陀螺稳定吊舱系统的硬件设计 |
| 5.2.1 电源电路 |
| 5.2.2 DSP |
| 5.2.3 陀螺滤波模块 |
| 5.2.4 A/D采样电路 |
| 5.2.5 电机功放 |
| 5.2.6 R/D转换电路 |
| 5.2.7 通信模块 |
| 5.3 陀螺稳定吊舱控制系统的软件设计 |
| 5.4 吊舱系统调试及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）复杂环境下视频目标跟踪技术的算法和应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 计算机视觉概述 |
| 1.1.2 视频目标跟踪技术概述 |
| 1.2 视频目标跟踪技术的国内外研究进展 |
| 1.3 目标跟踪技术的算法研究 |
| 1.3.1 基于检测的方法 |
| 1.3.2 基于匹配的方法 |
| 1.3.3 基于滤波的方法 |
| 1.4 目标跟踪的难点 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第2章 基于最优灰度直方图特征的改进均值漂移算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 均值漂移算法的基本原理 |
| 2.3 均值漂移算法在目标跟踪中的应用 |
| 2.4 基于最优灰度直方图特征的改进均值漂移算法 |
| 2.4.1 对数似然图 |
| 2.4.2 基于最优灰度直方图特征的均值漂移算法 |
| 2.5 实验结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 质心加权算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 质心加权算法原理 |
| 3.2.1 均值漂移算法的不稳定性 |
| 3.2.2 质心加权算法的提出 |
| 3.3 质心加权算法的改进 |
| 3.4 模板更新策略 |
| 3.5 实验结果 |
| 3.5.1 原始质心加权算法vs 改进质心加权算法 |
| 3.5.2 改进的均值漂移算法vs 改进的质心加权算法 |
| 3.5.3 模板未更新vs 模板更新 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 遮挡情况下的目标跟踪算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于BHATTACHARYYA 系数的遮挡判定 |
| 4.3 基于分块的目标跟踪算法 |
| 4.3.1 子块划分 |
| 4.3.2 表决机制 |
| 4.4 基于卡尔曼滤波的目标轨迹预测 |
| 4.4.1 卡尔曼滤波简介 |
| 4.4.2 卡尔曼滤波器在轨迹预测中的应用 |
| 4.5 完整的目标跟踪算法 |
| 4.6 实验结果 |
| 4.6.1 部分遮挡跟踪效果 |
| 4.6.2 严重遮挡和全部遮挡跟踪效果 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 电视跟踪器的研制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电视跟踪器的硬件设计 |
| 5.2.1 电视跟踪系统框架结构和功能要求 |
| 5.2.2 电视跟踪器的硬件平台 |
| 5.2.3 硬件研发过程中的主要问题和解决方案 |
| 5.3 软件设计 |
| 5.3.1 编程环境 |
| 5.3.2 算法流程 |
| 5.3.3 软件编写 |
| 5.3.4 光照变化鲁棒的相关跟踪算法的实现 |
| 5.3.5 电视跟踪器的软件运行情况 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文的主要工作总结 |
| 6.2 论文的主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间学术成果情况 |
| 在学期间参与科研情况 |
| 指导教师及作者简介 |
| 致谢 |
（6）基于小波分析的军事目标识别及跟踪方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 目标检测与跟踪国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 小波分析在课题中的地位和作用 |
| 1.5 本文主要结构安排 |
| 第2章 系统结构及小波分析方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 光电经纬仪简介 |
| 2.1.2 电视跟踪系统构成及工作原理简介 |
| 2.1.3 电视系统工作过程 |
| 2.1.4 系统的基本组成及原理 |
| 2.1.5 系统结构设计 |
| 2.1.6 电视跟踪的数学模型 |
| 2.2 小波变换理论及方法 |
| 2.2.1 小波变换方法概述 |
| 2.2.2 小波快速分解 |
| 2.2.3 二维离散小波变换 |
| 2.3 多分辨分析方法 |
| 2.4 小波滤波理论问题研究 |
| 2.4.1 小波函数选择 |
| 2.4.2 小波分析在特征提取方面的应用 |
| 2.4.3 小波变换在目标图像处理中的应用 |
| 2.5 小波分解与重构实现 |
| 2.6 小波变换在小目标识别中的实验 |
| 2.6.1 小波基选取的实验结果 |
| 2.7 双正交小波的目标提取方法 |
| 2.7.1 双正交小波提取弱目标过程 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 目标检测及边缘检测算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 图像分割方法 |
| 3.2 图像处理技术 |
| 3.2.1 自适应门限 |
| 3.2.2 最大类间方差分割 |
| 3.2.3 图像增强和边缘检测 |
| 3.3 图像边缘检测的常用方法 |
| 3.3.1 中值滤波 |
| 3.4 数学形态学边缘检测算法 |
| 3.4.1 数学形态学基础 |
| 3.4.2 形态学边缘检测 |
| 3.5 常用弱小目标图像预处理算法 |
| 3.5.1 复杂背景目标检测算法过程 |
| 3.6 实验结果及分析 |
| 3.6.1 简单背景下的点目标检测 |
| 3.6.2 背景相对复杂的小目标检测 |
| 3.6.3 相对复杂背景下大目标检测 |
| 3.6.4 弱目标检测时间分析 |
| 3.6.5 实验结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 小波边缘检测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 评价边缘检测算法的准则 |
| 4.2.1 连续Canny准则 |
| 4.2.2 离散Canny准则 |
| 4.3 基于小波变换的目标预处理研究 |
| 4.3.1 利用小波局部模极大值检测边缘的方法 |
| 4.3.2 基于小波变换的边缘检测理论 |
| 4.3.3 小波多尺度局部模极大值边缘检测的原理 |
| 4.4 最优双正交小波边缘检测方法 |
| 4.4.1 三次B样条小波的构造 |
| 4.4.2 小波提取图像边缘的算法 |
| 4.4.3 边缘检测的自适应阈值的选取 |
| 4.4.4 常见的微分算子 |
| 4.4.5 各种微分算子的比较 |
| 4.5 边缘检测结果及分析 |
| 4.5.1 常用边缘检测算子检测的结果 |
| 4.5.2 小波边缘检测结果 |
| 4.5.3 多尺度小波边缘检测 |
| 4.5.4 基于二次B样条小波的边缘检测实验 |
| 4.6 利用边缘信息进行目标定位 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 目标跟踪算法的应用与研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 图像序列目标跟踪技术 |
| 5.3 粒子滤波的跟踪方法 |
| 5.3.1 贝叶斯滤波原理 |
| 5.3.2 粒子滤波跟踪方法实现 |
| 5.3.3 模拟跟踪 |
| 5.4 目标跟踪 |
| 5.4.1 简单背景下的小目标的跟踪 |
| 5.4.2 简单背景下的大目标跟踪 |
| 5.5 跟踪精度的影响因素 |
| 5.5.1 粒子数目对跟踪精度的影响 |
| 5.5.2 粒子传播半径对跟踪精度的影响 |
| 5.5.3 系统状态转移方程的确定 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 Gabor小波目标识别方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 Gabor变换及其函数特性 |
| 6.2.1 提取Gabor小波特征的方法 |
| 6.2.2 能量函数的确定和最小化 |
| 6.2.3 粒子群优化算法 |
| 6.2.4 算法分析 |
| 6.2.5 参数优化 |
| 6.3 小波特征模板的求取 |
| 6.3.1 Gabor小波特征提取方法的仿真 |
| 6.3.2 多通道Gabor滤波器 |
| 6.3.3 多尺度Gabor滤波和特征提取 |
| 6.3.4 主成分分析实现降维的方法 |
| 6.3.5 网络参数确定原则 |
| 6.3.6 用BP神经网络分类 |
| 6.3.7 基于多通道GABOR滤波器的灰度图象目标识别 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 小波变换在遥感图像融合中的应用 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 遥感数字图像 |
| 7.2.1 多光谱遥感数据的波谱信息 |
| 7.2.2 图像融合 |
| 7.3 基于IHS和小波变换的图像融合方法 |
| 7.3.1 多光谱遥感影像数字特征的统计分析 |
| 7.3.2 基于小波变换的图像融合 |
| 7.4 基于IHS和小波变换的图像融合算法实现 |
| 7.4.1 IHS融合技术 |
| 7.4.2 基于IHS和小波变换的图像融合的原理 |
| 7.4.3 融合算法 |
| 7.4.4 实验结果及分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 全文工作总结 |
| 8.2 论文创新性工作 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及承担项目 |
| 致谢 |
（7）基于DSP+FPGA的电视跟踪四的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 电视跟踪系统简介 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 课题研究背景 |
| 1.4 论文主要内容和结构安排 |
| 第二章 电视跟踪器设计相关技术研究 |
| 2.1 电视跟踪测量原理 |
| 2.2 常用的目标跟踪算法 |
| 2.2.1 波门跟踪 |
| 2.2.1.1 形心跟踪 |
| 2.2.1.2 边缘跟踪 |
| 2.2.2 相关跟踪 |
| 2.3 视频图像信号 |
| 2.3.1 全电视信号 |
| 2.3.2 数字视频信号 |
| 2.3.3 CCIR-656数字视频信号标准 |
| 2.4 视频图像的噪声抑制 |
| 2.4.1 均值滤波 |
| 2.4.2 中值滤波 |
| 第三章 电视跟踪器整体设计 |
| 3.1 电视跟踪器整体设计思想 |
| 3.2 电视跟踪器原理设计 |
| 3.3 电视跟踪器硬件整体设计 |
| 3.3.1 预处理板 |
| 3.3.2 视频处理板 |
| 3.3.3 I/O电路板 |
| 3.4 电视跟踪器软件设计流程 |
| 3.5 电视跟踪器核心器件介绍 |
| 3.5.1 TMS320C6000系列DSP(C6416) |
| 3.5.2 FPGA简介(EP1C6Q240C8) |
| 第四章 基于DSP的视频处理板设计 |
| 4.1 视频处理板整体设计 |
| 4.2 DSP外围电路设计 |
| 4.2.1 电源电路设计 |
| 4.2.2 监控电路设计 |
| 4.3 DSP的EMIF接口设计 |
| 4.4 EDMA结构及EDMA通道的设计 |
| 4.4.1 EDMA控制器的结构 |
| 4.4.2 EDMA通道的设计 |
| 4.5 DSP的引导装载 |
| 4.6 视频处理板硬件调试及遇到问题的解决 |
| 4.6.1 视频处理板硬件调试 |
| 4.6.2 硬件调试中遇到问题的解决 |
| 4.7 全视场模块的DSP实现 |
| 第五章 基于FPGA的预处理板设计 |
| 5.1 预处理板整体设计 |
| 5.2 视频数据采集模块设计 |
| 5.2.1 视频数据采集模块 |
| 5.2.2 视频采集模块的硬件实现 |
| 5.3 视频数据缓冲模块设计 |
| 5.3.1 异步时钟域的解决方法 |
| 5.3.2 异步FIFO的FPGA实现 |
| 5.4 基于快速中值滤波的预处理模块设计 |
| 5.4.1 快速中值滤波思想 |
| 5.4.2 快速中值滤波的FPGA实现 |
| 5.4.2.1 双输入排序单元 |
| 5.4.2.2 三输入排序单元 |
| 5.4.2.3 FPGA内部工作流程 |
| 5.4.3 实验结果 |
| 5.5 视频叠加模块设计 |
| 5.5.1 视频叠加原理 |
| 5.5.2 视频叠加实现 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 发表或已录用学术论文 |
| 致谢 |
（8）舰载稳定平台高精度伺服控制系统的设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究的现状 |
| 1.3 研究的主要工作和重点 |
| 第2章 光电稳定系统设计 |
| 2.1 光电稳定系统的组成以及功能 |
| 2.2 光电稳定系统的工作原理 |
| 2.3 舰载光电稳定系统性能指标要求 |
| 2.4 舰载稳定平台系统分析与设计 |
| 2.4.1 转台系统总体结构 |
| 2.4.2 稳定跟踪转台机械结构分析与设计 |
| 2.4.3 基于DSP运动控制模块的转台伺服控制系统 |
| 第3章 视轴稳定隔离方程建模 |
| 3.1 双轴陀螺惯性平台隔离载体角运动方程建立 |
| 3.1.1 双轴陀螺惯性稳定平台结构配置 |
| 3.1.2 空间坐标系符号及相关参数规定 |
| 3.1.3 隔离载体扰动补偿方程 |
| 3.1.4 两轴稳定方案的原理性缺陷 |
| 3.2 单轴系统各组成部分数学模型 |
| 3.2.1 电机及负载平台传递函数 |
| 3.2.2 PWM功率放大电路传递函数 |
| 3.2.3 光纤陀螺传递函数 |
| 3.2.4 电视跟踪器传递函数 |
| 3.2.5 视轴稳定回路模型 |
| 3.2.6 自动跟踪回路模型 |
| 3.3 系统总体精度分析和性能要求 |
| 3.3.1 稳定跟踪精度影响因素分析 |
| 3.3.2 系统性能要求 |
| 第4章 光纤陀螺信号误差分析与滤波研究 |
| 4.1 陀螺输出漂移问题的概述 |
| 4.2 光纤陀螺零漂信号时域分析 |
| 4.2.1 陀螺信号的数学模型 |
| 4.2.2 陀螺信号噪声的Allan方差时域分析 |
| 4.3 光纤陀螺信号数字滤波算法 |
| 4.3.1 滑动滤波用于陀螺信号处理 |
| 4.3.2 FLP自适应滤波用于陀螺信号处理 |
| 4.3.3 小波变换阈值滤波用于陀螺信号处理 |
| 4.4 陀螺漂移信号实验效果与统计分析 |
| 第5章 瞄准线视轴稳定控制性能分析 |
| 5.1 双速度环控制结构及性能分析 |
| 5.1.1 抗干扰性分析 |
| 5.1.2 鲁棒性能分析 |
| 5.1.3 响应性能分析 |
| 5.1.4 非线性补偿说明 |
| 5.2 非线性加速度阻尼补偿 |
| 5.3 实验验证与分析 |
| 5.4 系统性能参数测试 |
| 结论 |
| 论文工作总结 |
| 论文主要研究成果总结如下 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）车载全数字式跟踪系统的实现技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 图像跟踪系统的发展 |
| §1.2 车载数字图像跟踪系统 |
| §1.3 主要研究工作和论文的安排 |
| 第二章 系统理论及方案设计 |
| §2.1 理论模型及跟踪方程 |
| §2.2 方案设计 |
| §2.3 技术构成 |
| 第三章 复杂场景下的目标跟踪方法 |
| §3.1 分形理论 |
| §3.2 基于分形理论的目标提取原理 |
| §3.3 初始目标模板的建立 |
| §3.4 基于分形布朗随机场的目标可能区域提取 |
| §3.5 基于特征区域的模板匹配方法 |
| 第四章 数字目标跟踪系统的相关技术 |
| §4.1 目标运动预测 |
| §4.2 云台控制参数解算 |
| 第五章 数字目标跟踪系统的硬件设计 |
| §5.1 系统功能 |
| §5.2 系统硬件总体设计方案 |
| §5.3 系统各关键硬件模块设计 |
| 第六章 数字目标跟踪系统的软件设计 |
| §6.1 软件设计 |
| §6.2 嵌入式PC104计算机的软件开发 |
| §6.3 图像采集处理板的软件开发 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）陀螺稳定光电跟踪平台伺服控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 开展稳定跟踪平台研究的背景及意义 |
| 1.2 当前研究现状 |
| 1.2.1 稳定跟踪平台的发展 |
| 1.2.2 视轴稳定控制研究 |
| 1.2.3 光电自动跟踪控制研究 |
| 1.3 课题研究难点 |
| 1.4 论文研究内容和章节安排 |
| 1.4.1 研究内容和目标 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 参考文献 |
| 第2章 新型四轴精密稳定跟踪转台系统分析与设计实现 |
| 2.1 转台系统总体结构 |
| 2.2 四轴转台机械结构分析与设计 |
| 2.3 基于DSP运动控制模块的转台伺服控制系统 |
| 2.4 系统性能参数测试 |
| 2.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第3章 视轴稳定隔离方程建立及系统模型分析 |
| 3.1 双轴陀螺惯性平台隔离载体角运动方程建立 |
| 3.1.1 双轴陀螺惯性稳定平台结构配置 |
| 3.1.2 空间坐标系符号及相关参数规定 |
| 3.1.3 隔离载体扰动补偿方程 |
| 3.1.4 两轴稳定方案的原理性缺陷 |
| 3.2 单轴系统各组成部分数学模型 |
| 3.3 系统总体精度分析和性能要求 |
| 3.3.1 稳定跟踪精度影响因素分析 |
| 3.3.2 系统性能要求 |
| 3.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第4章 光纤陀螺信号误差时域分析与滤波算法的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 光纤陀螺零漂信号时域分析 |
| 4.2.1 陀螺信号的数学模型 |
| 4.2.2 陀螺信号噪声的Allan方差时域分析 |
| 4.3 光纤陀螺信号数字滤波算法 |
| 4.3.1 滑动滤波用于陀螺信号处理 |
| 4.3.2 FLP自适应滤波用于陀螺信号处理 |
| 4.3.3 小波变换阈值滤波用于陀螺信号处理 |
| 4.4 实验效果与统计分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第5章 瞄准线视轴稳定双速度环控制结构分析及控制策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 双速度环控制结构及性能分析 |
| 5.2.1 抗干扰性分析 |
| 5.2.2 鲁棒性能分析 |
| 5.2.3 响应性能分析 |
| 5.2.4 非线性补偿说明 |
| 5.3 视轴稳定的自适应模糊PID复合控制研究 |
| 5.3.1 自适应模糊控制器 |
| 5.3.2 变速积分PID控制 |
| 5.3.3 滞环特性区间切换条件 |
| 5.4 非线性加速度阻尼补偿 |
| 5.5 实验及结果分析 |
| 5.5.1 双速度环控制结构仿真与实验结果 |
| 5.5.2 复合控制算法实验效果 |
| 5.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第6章 基于鲁棒H~∞滤波和预测的光电自动跟踪系统自调整内模控制研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 时滞问题描述和分析 |
| 6.2.1 脱靶量测量时滞的产生 |
| 6.2.2 测量时滞对跟踪系统性能影响分析 |
| 6.3 基于鲁棒H~∞滤波器的机动目标运动状态滤波和预测 |
| 6.3.1 背景知识 |
| 6.3.2 光电跟踪机动目标模型的建立 |
| 6.3.3 基于目标加速度非零均值时间相关模型的鲁棒H~∞滤波和预测 |
| 6.4 光电跟踪时滞系统的自调整内模控制研究 |
| 6.4.1 内模控制原理 |
| 6.4.2 基于相位和幅值裕度的光电跟踪内模控制器设计 |
| 6.4.3 模型失配鲁棒稳定性分析 |
| 6.4.4 基于二次性能指标的控制器参数在线自整定 |
| 6.5 实验及结果分析 |
| 6.5.1 基于鲁棒H~∞滤波的目标状态预测实验效果 |
| 6.5.2 运动目标跟踪控制实验结果 |
| 6.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 有待进一步解决的问题 |
| 攻读博士学位期间完成的论文与科研情况 |
| 一. 论文情况 |
| 二. 科研情况 |
| 致谢 |
四、小波分析在火控电视跟踪器图像处理中的应用（论文参考文献）
- [1]基于大数据分析的现役雷达故障预测技术研究[D]. 李靖. 西安电子科技大学, 2018(02)
- [2]火控组网效能提升研究[D]. 周文佳. 西北工业大学, 2017(01)
- [3]某型雷达微弱信号提取研究[D]. 王睿. 东北大学, 2014(08)
- [4]陀螺稳定吊舱控制系统设计及滤波算法研究[D]. 苏盼. 哈尔滨工业大学, 2011(05)
- [5]复杂环境下视频目标跟踪技术的算法和应用研究[D]. 薛陈. 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）, 2010(10)
- [6]基于小波分析的军事目标识别及跟踪方法研究[D]. 孙红光. 长春理工大学, 2008(01)
- [7]基于DSP+FPGA的电视跟踪四的研究与实现[D]. 刘晓明. 中国科学院研究生院（西安光学精密机械研究所）, 2008(05)
- [8]舰载稳定平台高精度伺服控制系统的设计研究[D]. 徐世东. 哈尔滨工程大学, 2008(06)
- [9]车载全数字式跟踪系统的实现技术研究[D]. 陈东炎. 国防科学技术大学, 2007(07)
- [10]陀螺稳定光电跟踪平台伺服控制系统研究[D]. 姬伟. 东南大学, 2006(04)