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基于弦线切线法的Canny边缘检测双阈值获取方法: 本发明涉及一种基于弦线切线法的Canny边缘检测双阈值获取方法，属于数字图像处理技术领域。本发明只含有加减乘除和比较运算，有利于快速的确定阈值；与直方图非曲线拟合的方法和采用直方图极值点、过零点等局部特征的方法相比，从直...; 刘向东余银刘冰陈振; 文献传递

基于经验模态分解特征的无线电引信抗扫频式干扰方法: 2023年; 针对目前调频无线电引信在复杂电磁战场环境中对抗扫频式干扰能够力弱的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)特征的无线电调频引信对抗扫频干扰的方法.对基于目标和扫频干扰作用下的调频无线电引信检波端输出信号进行EMD分解,得到10层本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,提取每层IMF分量中本征模态函数能量占比、能量聚集度和Renyi熵特征,并利用主成分分析算法对于特征进行降维,保证累积解释差异在95%以上,以降维后的特征矩阵作为支持向量机的输入对目标和扫频式干扰信号进行分类识别.实测数据结果表明,所提方法能够有效对目标和扫频式干扰信号进行分类识别,分类识别精度可以达到98.06%±0.0038,目标检测率达到96.65%±0.0037,虚警率为3.35%±0.0037.; 刘冰郝新红段俊法钱鹏飞蔡鑫; 关键词：电子战无线电引信经验模态分解抗干扰目标识别

基于张量积多胞鲁棒H2滤波的无陀螺卫星姿态确定方法: 本发明涉及一种基于张量积多胞鲁棒H2滤波的无陀螺卫星姿态确定方法，属于飞行器技术领域。本发明针对卫星姿态动力学方程和运动学方程的非线性特性，提出了基于张量积转换的多胞鲁棒H2滤波，将非线性滤波问题转化为线性滤波问题；首先...; 刘向东杨帆刘冰陈振; 文献传递

一种基于多胞型微分包含的非线性滤波方法: 本发明涉及一种基于多胞型微分包含的非线性滤波方法，属于系统滤波与控制技术领域。本方法将非线性滤波误差系统采用PLDI模型来描述，从而将非线性滤波算法设计问题转换为线性不确定系统鲁棒滤波算法设计问题；再利用混合鲁棒H2/H...; 刘向东刘冰陈振杨帆; 文献传递

基于弦线切线法的Canny边缘检测双阈值获取方法: 本发明涉及一种基于弦线切线法的Canny边缘检测双阈值获取方法，属于数字图像处理技术领域。本发明只含有加减乘除和比较运算，有利于快速的确定阈值；与直方图非曲线拟合的方法和采用直方图极值点、过零点等局部特征的方法相比，从直...; 刘向东余银刘冰陈振; 文献传递

基于多胞型线性微分包含的航天器相对姿态确定方法: 本发明涉及一种基于多胞型线性微分包含的航天器相对姿态确定方法，属于航天控制技术领域。首先建立绕飞模型下，相对姿态确定系统的状态模型和测量模型；然后转化为PLDI系统描述模型，获取相对姿态估计的一步预测值以及相对姿态估计校...; 陈振刘冰刘向东杨帆; 文献传递

基于目标边缘特征与灰度相似性的稀疏视差获取方法: 本发明涉及一种基于目标边缘特征与灰度相似性的稀疏视差获取方法，属于立体视觉技术领域。本发明方法通过Canny图像边缘检测方法提取图像边缘特征，选取图像中目标的强边缘特征点作为待匹配点，将图像的特征相似性与灰度相似性相结合...; 刘向东余银刘冰陈振; 文献传递

一种基于经验小波变换的调频引信信号处理方法: 本发明涉及一种基于经验小波变换的调频引信信号处理方法，属于信息对抗技术领域。本发明基于经验小波变换将调频引信差频信号自适应分解为不同模态分量，实现对近程泄露信号、目标回波信号以及噪声干扰信号的分离，对目标回波所在分量进行...; 郝新红周文闫晓鹏郑胜杨瑾段乐帆刘冰陈彦君贾瑞丽

应用于多模卫星导航系统中的快速卡尔曼滤波定位方法: 本发明涉及一种应用于多模卫星导航系统中的快速卡尔曼滤波定位方法，属于导航控制领域。该方法将多模卫星导航的系统模型采用多胞型微分包含系统(Ploytopic Linear Differential Inclusion，PL...; 董宁徐玉娇刘向东陈振刘冰; 文献传递

基于功率谱熵的无线电引信目标与干扰信号分类方法: 2024年; 无线电调频引信在战场环境容易受到干扰信号的干扰导致早炸,丧失打击能力。为提升无线电调频引信抗干扰能力,准确识别引信目标与干扰信号,提出一种基于功率谱熵特征的无线电调频引信目标与干扰信号分类识别方法。利用实测采集的无线电引信检波端输出信号,通过提取目标和干扰信号的功率谱指数熵和Renyi熵特征构成特征向量,作为K邻近(KNN)分类器的输入进行目标和干扰信号分类识别,并利用5-折交叉检验方法对其进行验证。结果表明:目标和干扰信号的功率指数熵和Renyi熵具有显著差异性,使用KNN分类器对其进行分类识别时,最高的识别准确率可达99.47%。; 刘冰郝新红蔡鑫; 关键词：抗干扰 KNN算法

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刘冰