摘要：本发明提供的一种基于秀丽线虫脉冲神经网络模型的环境感知方法，通过获取秀丽线虫的神经系统数据、输入状态序列以及目标序列；模拟所述秀丽线虫神经系统中的神经元的连接关系，构建初始秀丽线虫脉冲神经网络模型；使用优化的遗传算法，通过设置交叉概率，并以目标序列为学习目标迭代训练初始秀丽线虫脉冲神经网络模型，以使模型以学习输入序列的特征，直至达到最大进化代数，获得训练完成的秀丽线虫脉冲神经网络模型，从而确定生物机器人的感知模型，用于感知环境信息。由于本发明的脉冲神经元模型满足生物神经元随时间动态变化的特点，有比较高的生物合理性，并且该模型的传递函数较为简单，计算量大幅减小。

摘要：本发明属于雷达杂波信号特征相消技术领域，特别涉及基于简化EC的机载MIMO雷达空时自适应处理方法。其具体步骤为：用构造的杂波子空间替代由协方差矩阵特征值分解得到的杂波子空间，推导出一种简化的杂波特征相消方法。与传统的特征相消法相比，该方法不需要复杂的协方差矩阵估计和求逆运算，因此大幅降低了计算量和对参考单元的需求，同时还避免了因参考单元不足而导致的杂波子空间估计误差问题，所以在小样本条件下具有更好的稳健性。因此可以更好地满足实际应用过程中对实时性的要求，从而可以更好进行杂波抑制和动目标检测，因此可以广泛应用到诸多系统如卫星导航系统、气象观测系统以及地面遥感系统等。

摘要：本发明公开了一种彩色图像的直线检测方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：获取彩色图像；对彩色图像进行彩色图像边缘检测得到三个通道的彩色边缘图像；对三个通道的彩色边缘图像分别进行正/逆漏斗变换得到三个通道的正/逆参数空间；对三个通道的正/逆参数空间分别进行融合得到彩色图像的二维正/逆参数空间；对彩色图像的二维正/逆参数空间进行峰值点检测得到检测峰值列表，检测峰值列表中包括若干参数点；对检测峰值列表中若干参数点进行验证以完成彩色图像中直线的检测。本发明提出的直线检测方法，通过利用图像的彩色特征信息，检测出了因灰度化而丢失的直线特征，提高了直线检测的准确性、有效性和可靠性。

摘要：本发明公开了一种基于外轮廓粗匹配的点集配准方法，包括：对待配准的模板点集构建MVEE模型，获得模板点集的最小外接椭球参数，最小外接椭球参数至少包括构建的椭圆或椭球的长主轴向量和中心点位置；对目标点集构建MVEE模型，并获得目标点集的最小外接椭球参数；设定多个不同方向的方向模板；根据方向模板、长主轴向量和中心点位置获得多组刚性变换矩阵；利用多组刚性变换矩阵分别对模板点集和目标点集进行粗匹配，获得多组粗匹配结果；利用CPD算法对多组粗匹配结果分别进行精匹配，并选取最佳匹配结果。该方法考虑点集的全局结构信息，对两点集首先利用最小体积封闭椭球模型进行粗匹配，随后利用CPD进行精配准，可以获得更加精确的配准结果。

摘要：本发明提供的一种基于改进的RANSAC的图像配准方法，该方法融合k近邻匹配相似度算法和双阈值RANSAC算法，在利用k近邻匹配相似度算法进行内点筛选时，小于k近邻特征点中匹配点对数阈值的特征点作为外点，k近邻特征点中匹配点对数大于对数阈值同时k近邻匹配相似度大于第二相似度阈值的特征点构成第一特征点集合，k近邻特征点中匹配点对数大于对数阈值同时k近邻匹配相似度大于第一相似度阈值的特征点构成第二特征点集合。利用两个特征点集通过改进的RANSAC算法得到变换矩阵参数以及内点集合，利用内点集合以及变换矩阵对待匹配图像进行配准。因此本发明可以提高配准精度以及配准效率。

摘要：本发明公开了一种适用于机载雷达海杂波的自适应预滤波方法，应用于机载雷达，包括：在一个CPI内发射K个脉冲，并利用天线对L个距离环进行空时二维采样，得到回波数据；基于回波数据建立目标优化函数；对相邻距离环的回波数据进行时域滑窗平均估计，得到相关矩阵的估计值，并根据相关矩阵的估计值以及目标优化函数计算得到自适应脉冲对消器系数矩阵的估计值；基于自适应脉冲对消器系数矩阵的估计值生成预滤波器；利用该预滤波器对一个CPI内的回波数据进行对消，得到预滤波后的数据。本发明不仅提高了抑制海杂波时的性能，通过对相邻距离单元内的回波数据进行时域滑窗平均估计得到相关矩阵估计值以计算滤波器系数矩阵，也提高了复杂环境下方法的稳健性。

摘要：本发明公开了一种基于支撑域的图像角点检测和分类方法，思路为：获取待检测的图像I₀，并对图像I₀进行平滑处理，得到平滑处理后的图像I，然后对平滑处理后的图像I进行边缘检测，得到平滑处理后的图像I包含的H个边缘点，并将所述H个边缘点作为候选角点集；获取滤波器组，所述滤波器组由K个方向不同的滤波器构成，并计算由K个不同方向的滤波器模版构成的滤波器组F；根据由K个不同方向的滤波器模版构成的滤波器组F，计算H个候选角点的角点测度集Area_edge后并依次进行非极大值抑制和阈值判断，得到待检测的图像I₀中包含的T个真实角点；对待检测的图像I₀中包含的T个真实角点进行角点分类，得到T个真实角点各自包含的峰值个数，进而完成待检测的图像I₀中包含的T个真实角点的分类。

摘要：本发明公开了一种函数极点搜索的优化方法，其主要思路为：确定一维优化问题min_xf(x)，x∈D，f(x)为目标函数，D为搜索区间，若目标函数f(x)在第i个搜索起点xⁱ处的右增量小于0，使用一维局部下山搜索算法搜索f(x)在D内的第n个局部极小点xⁿ；若f(x)在xⁱ处的右增量大于0，使用一维局部上山搜索算法搜索f(x)在D内的第n'个局部极大点x^n’；若在D内成功搜索到xⁿ或在D内成功搜索到f(x)的第n'个局部极大点x^n’，令i加1，并将第n个局部极小点xⁿ或者第n'个局部极大点x^n’作为第i个搜索起点xⁱ，然后令n'加1或者令n加1；直到在D内成功搜索到f(x)的P个局部极小点，以及在D内成功搜索到f(x)的Q'个局部极大点；最后将P个局部极小点按各自对应目标函数值从小到大进行排序，并将对应目标函数值最小的局部极小点，作为D内f(x)的全局极小点。

摘要：本发明公开了一种基于三迭代的机载MIMO雷达空时降维自适应处理方法，以解决传统空时降维自适应处理技术所需训练样本数多、计算复杂度高且收敛速度慢的问题。其实现步骤是：首先对雷达接收到的回波信号进行距离压缩；然后利用三维级联结构将全维权矢量分解为空域发射权矢量、空域接收权矢量和时域权矢量Kronecker积的形式；最后构造降维变换矩阵并通过TRIA方法得到上述三个分离的权矢量，进而得到全维权矢量。本发明具有所需训练样本数少、计算复杂度低和收敛速度快的优点，可用于机载MIMO雷达空时自适应处理。

摘要：本发明公开了基于快行FIR滤波器的微型SAR数字下变频器设计方法，其实现步骤为：利用并行处理方法，在一个时钟周期内处理8个输入数据，让FPGA内部时钟运行在250MHz，使微型SAR中采样率达到2Gsps；用微型SAR参数对传统数字下变频器实现结构进行优化，对优化后结构中的Q路并行滤波器，按照工作频率为250MHz，系数取原低通滤波器奇数位，设计出两种FIR滤波器，并优选快行FIR滤波器设计数字下变频器。最终设计微型SAR数字处理硬件模块用于数字下变频器数据处理。本发明按照微型SAR要求，用FPGA实现高速直接数字下变频模块，兼顾其高采样率，优化筛选出最优结构，提高了雷达的数字化程度和性能。