1 海军航空大学, 山东 烟台 264001
2 中国人民解放军92957部队, 浙江 舟山 316000
针对预警机协同制导条件下空空导弹的可制导交接区进行研究。在分析基于预警机的空空导弹协同制导流程的基础上, 建立了预警机、发射载机及导弹的力学模型和运动模型, 并从三者自身角度及相互关联的角度分析了影响协同制导交接区的限制因素;在求解协同制导可交接区域过程中, 采用黄金分割法对已建模型进行仿真, 并在仿真中设置了预警机和导弹的不同参数, 根据仿真结果分析参数对制导交接区的影响。结果表明: 在某一确定态势下, 制导交接区与预警机-发射载机通信距离、制导距离、制导天线波束宽度、导弹接收天线波束宽度呈正相关关系; 但当制导天线波束宽度与导弹接收天线波束宽度超过某一定值时, 影响较小。
空空导弹 协同制导 协同制导交接区 黄金分割法 air-to-air missile cooperative guidance cooperative guidance handover area golden section method
四川理工学院 自动化与电子信息学院，四川 自贡 643000
针对全变分模型(total variation，TV)以图像的梯度信息作为去噪的尺度参数，未考虑图像局部纹理的方向性的缺点，提出了一种基于图像局部方向特性的自适应全变分去噪模型(Adaptive directional total variation，ADTV)，并推导出该模型的迭代数值求解过程。在该模型中，首先，计算出图像局部方向的角度矩阵。然后，构造与图像纹理方向一致的椭圆区域代替TV模型的圆形区域。最后，通过优化最小化算法迭代求解以获得去噪后图像。通过对比实验证明，本文提出的模型取得了更高的峰值信噪比，去噪过程中更好地增强了图像的细节信息。
图像去噪 全变分 优化最小化算法 图像局部方向 image denoising total variation optimal minimization algorithm image local direction
四川理工学院自动化与电子信息学院，四川自贡 643000
本文分析了图像复扩散去噪算法的优缺点 , 针对复扩散强度参数 k与迭代步长 Δt在扩散过程中恒定的缺点，提出了一种基于扩散强度参数与迭代步长的自适应复扩散去噪算法。在该扩散过程中，用图像实部的局部梯度控制扩散强度参数大小实现在不同在梯度区域的不同扩散速度，同时对迭代步长随迭代次数增加而逐渐增加，以实现在更短的扩散时间内获得更好的去噪效果。实验结果表明，本文提出的方法在去除噪声的同时更好地保留了图像的细节信息，取得更高的峰值信噪比，所用时间更少。
复扩散 扩散函数 迭代步长 图像去噪 complex diffusion diffusion function iterative step image denoising
