非合作目标智能感知技术研究进展与展望

智能感知是实现航天器在轨精细化操控过程的关键技术,是在轨服务技术智能化的重点发展方向之一。空间目标智能感知包括位姿测量、三维重建与部位识别等关键技术,涉及小样本、多模态、模型适应与高维数据等问题。从工程应用角度出发,对非合作目标智能感知技术的研究现状进行系统的梳理与总结。首先,总结典型非合作在轨感知系统与光学敏感器技术的发展现状;其次,归纳总结了非合作目标智能感知涉及的关键技术;最后,基于研究现状总结和关键技术分析,探讨了非合作目标智能感知目前存在的主要问题,并给出后续发展的建议。     

空间非合作目标消旋技术研究现状总结与展望

针对空间非合作目标开展在轨服务、轨道清除等需要在轨捕获任务的顺利实施,在捕获前一般需要对非合作目标进行消旋。系统调研了国内外针对空间非合作目标的消旋方案,并将其分为基于能量转移和基于能量损耗的两种方案。在对两类方案的具体原理及操作过程与关键技术进行总结的基础上,概括了各方案的特性及其适用场景,分析了未来空间非合作目标消旋技术的发展方向。     

一种基于Gabor深度学习的无人机目标检测算法

随着智能控制技术的不断成熟,无人机给军事领域带来快速发展的同时也带来了威胁.因此针对空中飞行的无人机进行实时检测的任务需求,设计了一种基于Gabor深度学习的无人机目标检测算法.首先,搭建基于Gabor滤波器的深度神经网络,输入的图片经过该网络进行网格化划分,用以特征提取;然后,针对每个格子的特征利用回归算法计算其中物体的位置信息,并利用分类算法计算物体的类别信息,对以上得到的回归和分类结果进行筛选、融合得到最终的检测结果;最后,采集空中飞行的无人机真实数据构建数据集,在此基础上进行网络模型训练和算法验证.     

基于截断最小二乘和半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计

面向空间在轨服务、碎片清除重大应用需求,围绕空间光场复杂、空间目标尺度变化及相对姿态与位置强耦合等难题,提出一种基于截断最小二乘与半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计方法。基于TOF相机,首先进行体素下采样,提取快速点特征直方图（Fast Point Feature Histograms, FPFH）特征,考虑目标的局部几何结构尺寸,计算两组FPFH特征的相似度并预测特征之间的对应关系,采用截断最小二乘和半正定规划方法对姿态、位置进行解耦,实现空间非合作目标相对位姿估计。使用非合作目标的3D模型进行仿真验证,仿真结果表明：该方法在三种不同高斯噪声强度下具有较好的估计特性,为后续的工程应用及在轨任务实施提供理论与技术支撑。     

空间飞行器智能自主控制技术现状与发展思考

提升空间飞行器的自主水平一直是航天领域的发展重点,新一代人工智能技术的巨大进步为其提供了新的机遇.本文对国内外空间飞行器智能自主控制技术的发展现状进行分析和总结,结合未来空间任务的发展需求,阐述空间飞行器智能自主控制的新特征,提出新的感知 决策 操控星上闭环结构,从智能自主角度剖析感知、决策、操控和健康管理的能力要素,并根据系统对地面的依赖程度和处理复杂任务的智能水平,提出空间智能自主控制的分级方法.针对发展空间智能自主控制技术所面临的挑战,从感知与认知、决策与规划、学习与操控、健康管理和系统体系架构五个方面给出发展建议.     

基于特征建模的空间非合作目标姿态智能测量方法

为实现空间非合作目标姿态的测量，基于特征建模的思想，提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先，针对空间目标姿态测量的需求，寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着，应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习，通过建立合理的神经网络模型和训练数据，实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后，利用目标点云仿真数据集，对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明：利用特征建模的思想，提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征，实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩，为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用，提供了可行的智能化工程实现方案.     

基于异步事件流的空间点目标跟踪方法

在当前的空间态势感知领域,针对快速移动的空间点目标的检测与跟踪,传统的基于帧的视觉传感器表现出了一定的局限性,难以满足日益增长的任务需求.因此,基于神经形态学的事件相机,凭借其高时间分辨率和高动态范围,已成为目前的研究焦点.提出一种基于异步事件流的空间点目标跟踪方法.通过单层脉冲神经元滤除其中的噪声,并得到候选目标;采用最近邻运动轨迹关联对候选目标进行持续跟踪,从而得到每个候选目标的运动轨迹;通过特征权重虚警滤除去除候选目标中的虚警目标,保留实际的空间点目标的运动轨迹.在实验阶段,分别使用CeleX-V事件相机测量事件数据和公共空间目标事件数据集(EBSSA数据集)验证了所提出算法的有效性.实验结果显示,在灵敏度和信息量两项指标上,相较于文中提到的基于事件的空间目标跟踪方法具有一定的优势,证明了基于异步事件流的空间点目标跟踪方法能够准确地从原始事件流数据中检测出一个或多个空间点目标,并获取其运动轨迹.     

双波段红外目标检测综述

红外成像系统具备优秀的夜间可视能力,并且具备良好的抗干扰能力、识别伪装的能力,在军事领域的应用日益广泛。可见光成像系统易受光照强度的影响,无法在封闭空间或夜间等弱光条件下工作,而物体的红外辐射能量仅与物体温度和物质特性有关,所以红外成像不需要考虑光照强度,可以在全天候时段工作。红外目标检测可以应用单波段和多波段的方式进行探测,单波段探测由于目标信息有限,往往目标会存在小、弱、暗等问题,导致检测能力不理想,而多波段检测通过利用不同波段信息的冗余性、互补性,大幅度提高目标检测和识别的概率,提高识别伪装的能力。但双波段目标检测中存在很多技术难点,对红外小目标检测技术进行了分类,分析了技术难点,按不同的方法进行了总结描述。再对双波段目标检测技术进行了详细的描述,并选取了常见算法进行了性能比较和原理分析,突出了双波段目标检测的优势。     

基于多模态联合语义感知的零样本目标检测

零样本目标检测借助语义嵌入作为引导信息,将未见过的物体的视觉特征与类别语义嵌入映射到同一空间,根据其在映射空间的距离进行分类,但由于语义信息获取的单一性,视觉信息缺乏可靠表示,易混淆背景信息和未见过对象信息,使得视觉和语义之间很难无差别对齐。基于此,借助视觉上下文模块捕捉视觉特征的上下文信息,并通过语义优化模块对文本上下文和视觉上下文信息进行交互融合,增加视觉表达的多样化,使模型感知到前景的辨别性语义,从而有效地实现零样本目标检测。在MS-COCO的2个划分数据集上进行实验,在零样本目标检测和广义零样本目标检测的准确率和召回率上取得了提升,结果证明了所提方法的有效性。     

遥感图像云检测方法综述

光学遥感图像中云层会对地面信息进行不同程度的遮挡,造成了地表观测信息的模糊和缺失,极大地影响遥感图像的成像质量。因此,对遥感图像中云层覆盖的检测和评估是进一步分析和利用遥感图像信息的基础和关键。通过充分的调研和对比总结,梳理了20世纪90年代以来,国内外基于遥感图像的云检测方法的发展趋势和代表性工作。将基于遥感图像的云检测方法分为三类：基于光谱阈值的方法、基于经典机器学习的方法以及基于深度学习的方法。总结了当前国内外云检测公开数据集,并对比了部分代表性工作的云检测精度。此外,简要梳理了与云检测相关的云雾(霾)检测、云雪检测、云阴影检测以及云去除等方法。对当前云检测相关工作中存在的问题和未来的发展趋势进行了分析和展望。     

不完整测量下集群飞行器协同相对定位方法

测距和测向是实现飞行器间相对测量的常用手段。通常而言,飞行器间相互测距精度远高于飞行器绝对位置导航精度。因此,提出了一种基于集群飞行器间测距和对目标测向的协同相对定位方法,利用集群飞行器间相互测距和各飞行器对非合作目标测向来实现集群飞行器及非合作目标的相对定位。方法分为静态相对定位方法和动态相对定位方法两种。基于飞行器间相互测距和对非合作目标测向来实现协同相对定位的方案,不需要对非合作目标进行完整的相对位置测量,简化了对飞行器测量设备配置的要求。同时,相比基于飞行器绝对位置导航和对非合作目标测向的相对定位方案,能获得更高的相对定位精度。     

多飞行器攻击时间一致性协同制导进展综述与展望

攻击时间一致性协同制导是协同制导的一个重要分支。综述了多飞行器攻击时间一致性协同制导的主要研究成果和方法分类。对攻击时间一致性协同制导的战术意义进行了分析;按照目标的运动形式,分为对固定目标的攻击实现一致性协同制导和对运动/机动目标的协同制导2类问题;归纳了国内外对这2类协同制导问题的主要研究成果,从研究方法层面综述各种协同制导方法的优缺点及其适应的问题场景;对攻击时间一致性协同制导方向的相关技术挑战进行了总结,并对未来发展方向进行展望。      

深度学习在视觉SLAM中应用综述

视觉SLAM一直是近年来火热的研究方向,其处理对象为视觉图像;深度学习在图像处理中展现出的愈加突出的优势,使二者的广泛结合成为了可能.总结了传统SLAM与基于深度学习的SLAM的特点、性质,重点介绍和总结了深度学习在视觉里程计、回环检测中的研究成果,展望了基于深度学习的视觉SLAM的研究发展方向.     

基于双滤波器的高精度目标跟踪估计方法

针对连续推力的合作航天器,采用双重无迹卡尔曼滤波(DUKF)算法估计其状态和加速度。通过状态滤波器和参数滤波器的配合,提升滤波精度,完成运动状态和参数的估计,从而实现合作目标的运动轨迹跟踪。与合作航天器相比,非合作航天器存在大小未知、发生时刻未知的机动,无法获得加速度,且信息获取和运动状态的估计难度大。针对非合作航天器,基于简化的相对运动方程,结合天基平台获得目标的观测信息,采用两个扩展卡尔曼滤波(EKF)及基于半正焦弦的机动检测策略实现多未知脉冲机动的运动状态的估计。仿真结果表明：相比于无迹卡尔曼滤波（UKF）,DUKF在对合作航天器的状态和加速度估计方面具有更快的收敛速度和更高的滤波精度;对于存在未知机动的非合作航天器,通过对比验证机动检测策略与滤波器切换策略相结合的方法的有效性,该方法能够检测到多次机动并且减少误判。     

扁平体空间非合作目标多指外包络抓捕构型设计

针对空间非合作目标抓捕问题,提出了一种扁平体空间非合作目标多指外包络抓捕最优构型设计方法。该方法的核心在于：选择抓捕机构的主手指并控制它跟踪包络点;根据抓捕机构的多指几何关系计算从手指可行抓捕构型;利用外包络抓捕约束条件,以及碰撞检测约束条件,筛选出有效包络构型。与已有方法相比,该方法采用主 从抓捕的简洁模式,可以大大降低抓捕构型优化的计算量,适用于空间非合作目标实时在轨抓捕。进一步,引入了抓捕安全裕度的概念,用于量化抓捕机构多指形成的抓捕包络空间和空间非合作目标运动包络之间的安全裕度。考虑到形成抓捕构型之前尽量避免空间非合作目标与抓捕机构发生碰撞,避免产生二次碎片,在设计抓捕外包络构型时选择最大抓捕安全裕度构型作为最优构型。将该算法分别应用到四边形和正五边形运动目标包络问题中,仿真结果表明了其有效性。     

深空天文自主导航技术发展综述

航天器地面无线电导航在深空中面临着信息传输时延长、数据传输率低、天体遮挡等问题，难以满足未来深空探测的导航需求。天文自主导航技术利用天文信息为航天器提供导航支持，可有效提高其在深空中的生存能力及任务执行能力，已成为深空导航领域的研究热点。结合国内外深空探测任务及其实际工程需求，首先概述了深空天文自主导航技术发展的现状和特点，进而总结了深空天文自主导航的发展趋势和重点研究内容，最后对深空天文自主导航技术的发展提出了若干建议。     

航天微波部件的无源互调抑制方法研究进展

无源互调(passive intermodulation, PIM)问题广泛存在于大功率微波无源部件及系统中,对卫星及地面通信系统造成严重的干扰。无源互调抑制方法是无源互调基础研究和工程应用中的重点关注领域,是解决无源互调问题的核心关键。在阐述无源互调产生机理的基础上,分别从工艺、结构、电设计及信号处理等多个方面系统地归纳总结了现有的无源互调抑制方法及国内外研究现状,讨论了各种抑制方法的优缺点,在此基础上梳理分析了后续的发展趋势。在传统的工艺结构优化设计的基础上,基于先进制造技术的一体化设计、新型非接触式无源互调抑制以及数字信号处理实现无源互调抑制,成为后续重要的新兴发展方向,将会为解决无源互调问题带来新的思路和途径。