TDICCD相机大视场多通道遥感图像自动拼接方法

在TDICCD大视场多通道遥感图像的拼接中, 由于存在成像平台谐振及颤振等因素的影响, 以往的经典方法抗噪性和鲁棒性不高, 很难达到图像高精度和快速拼接的要求. 为此, 提出了一种空域互相关自校正亚像素配准方法. 该方法针对TDICCD多通道图像间重叠像素的特点, 采用变搜索窗口的互相关系数作为评价函数; 采用局部检测法监视图像参数的变化, 找出图像每一部分最佳参数; 采用干扰点排除法控制图像中误匹配的点, 使参数更加可信; 在最佳点配准的基础上, 采用所提出的亚像素定位法对配准进行补偿.实际遥感图像拼接结果证明, 该算法精度优于0.1 pixel, 同时比其他方法速度快, 稳定性、抗噪性和鲁棒性都很高, 拼接图像获得了良好的效果.      

火星探测直接转移轨道精确求解研究

针对火星探测直接转移轨道精确求解问题, 提出了一种快速微分修正算法. 基于二体模型建立控制参数和目标参数偏差关系的数学模型, 并由此求解系统的偏导数矩阵; 采用B平面参数作为中间变量, 对算法进行两层迭代设计, 有效地减少了求解过程中的积分运算次数. 以2018年火星探测机会为例对算法进行了验证, 仿真结果表明, 利用圆锥曲线拼接法得到的轨道初值, 求解一条标准轨道只需6~9次积分迭代. 通过STK对计算结果进行了对比和验证.      

基于LMI的电液伺服加载系统多目标鲁棒控制

为提高多通道电液伺服加载系统的性能,设计了基于线性矩阵不等式(LMI,Linear Matrix Inequalities)的多目标鲁棒控制器.首先将加载系统中的参数时变性、通道间的耦合以及非对称缸加载的差异性当作不确定性来处理;然后将系统的频宽要求通过性能权函数加以考虑,将不确定性通过鲁棒权函数加以考虑,将系统的时域瞬态响应特性通过区域极点配置加以考虑,并将这样一个多目标控制问题通过建立和求解基于LMI约束的凸优化问题来解决.仿真结果表明,基于LMI的多目标鲁棒控制非常适合多通道电液伺服加载系统的特点,可以使加载系统在较大范围的参数变化时仍具有良好的动态性能.      

卫星定位和精度因子的改进方法

在卫星导航定位系统中,在精度因子计算和采用最小二乘法进行定位求解时,传统上采用测量矩阵直接求逆方法来进行.为了克服矩阵求逆带来的计算量大和数值稳定性差的不足,利用测量矩阵的对称正定性,提出了一种基于矩阵 UTDU 分解的定位解算和精度因子计算方法.改进方法具有严格的数学理论基础,保证了方法的正确性和有效性.数值分析结果表明,相对直接求逆的传统方法而言,在定位解算时,该方法能降低约 60%的运算量,而在精度因子计算中,约能降低36%的运算量.且改进方法能大大降低求解矩阵的条件数,提高了求解的数值稳定性.      

一种新的直流电压源增益校准方法设计与分析

针对校准实验室直流电压源量程增益校准的问题,提出了采用参考标准源和数字多用表直接校准DUT量程增益的新方法。此方法校准误差只与所选设备技术指标有关,便于在一般校准实验室开展且可以实现自动校准。实验结果表明,新方法与传统的电阻分压式方法相比,二者在校准精度上有较好的一致性,在1V~1000V量程范围,新方法的校准结果扩展不确定度可达到0.3μV/V.     

三轴磁传感器正交性校正的矢量校准方法

提出一种基于误差分离的矢量校准法用于三轴感应式磁传感器的正交性校正.建立了正交性校正的矢量校准数学模型，针对校正过程中的安装误差进行误差项分离校正，结合卡尔曼滤波与最小二乘法对模型参数进行求解得到正交性校正矩阵.仿真和实验结果表明，基于矢量校准数学模型的校准方法可行且有效，在输入磁场2.5nT情况下，测量误差由传统方法的0.0962nT减小到0.0019nT.此方法已应用于某星载感应式磁力仪的正交性校正.      

基于图像识别的数字万用表自动测试方法CSCD

传统的手持式数字万用表由于缺少通信接口,只能通过手动或半自动手动输入数据的方法完成检定或校准,效率低下且差错率高。本文提供一种利用摄像头自动拍摄测量显示屏,并基于图像识别算法进行自动测试的数字式万用表校准系统,其实现数字式万用表测量数据的自动读取识别导入,代替人眼读取万用表测量数据,提高校准的准确率和工作效率。     

基于图像识别的数字万用表自动测试方法

传统的手持式数字万用表由于缺少通信接口,只能通过手动或半自动手动输入数据的方法完成检定或校准,效率低下且差错率高。本文提供一种利用摄像头自动拍摄测量显示屏,并基于图像识别算法进行自动测试的数字式万用表校准系统,其实现数字式万用表测量数据的自动读取识别导入,代替人眼读取万用表测量数据,提高校准的准确率和工作效率。     

基于连续小波变换的飞行器结构模态参数辨识

给出了一种基于连续小波变换的多输入多输出MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)飞行器结构模态参数的辨识方法.对结构离散运动方程进行连续小波变换建立了小波域内的系统AR(Auto Regression)模型,AR模型的系数矩阵决定着系统的动力学特性,可以通过最小二乘法求得.模态参数可以通过求解由AR系数矩阵构成的特征矩阵的特征值来获得.与已有基于小波变换的模态参数辨识方法相比,该方法应用了连续小波的时移共变性和小波变换的滤波能力来确保辨识的效率.在辨识过程中,采用优化算法提高了辨识的精度和稳定性.算例仿真结果表明该方法具有较高的计算精度和稳定性,能用于飞行器结构模态参数的辨识.      

利用图像相关法精确测量3D-CT成像系统焦距

对于实际的3D-CT成像系统,射线源焦点和物体旋转轴中心的位置不能直接测量,如何采取简单易行的方法精确测量二者之间的距离(即系统焦距)成为一项工程技术难点.通过双圆目标体二次成像获得射线数字成像(DR,Digital Radiography)图像,对各DR图像进行自相关处理,获得双圆投影中心距,再通过解析方法求解出系统焦距值.实验结果表明,测量精度达到了实际扫描系统的重建要求.该方法实现简单, 具有较强的抗噪能力,可实现自动测量.      

基于MEMS器件的旋转调制式航姿参考系统设计

为实现中精度、低成本的航姿测量系统,提出了一种基于低精度MEMS(Mi-cro Electronic Mechanical System)陀螺旋转调制技术的解决方案.系统采用四元数及三子样法进行航姿解算,可选用全自主及快速两种对准模式.全自主对准采用基于速度观测的Kalman滤波方案,利用30(°)/h的MEMS陀螺可实现优于5°的航向对准精度;快速对准时航向角由磁场计提供,经磁罗差补偿后航向精度优于0.4°.静态及动态实验结果表明:旋转调制可将MEMS陀螺的精度提高30倍左右,系统在1 h内的航姿保持精度优于1°.     

基于深度神经网络的像素级别可见光图像配准

现有图像配准算法中,借助图像采集设备参数的方法存在硬件内参难以获得或精度不够的问题,采用匹配图像特征计算图像单应性的方法存在对场景深度信息利用不全的问题。针对这一现象,提出了结合可见光图像与其深度信息来生成更具有真实性的配准图像对数据,用以训练得到一个可以进行像素级别图像配准的深度神经网络PIR-Net。建立了一个大规模、多视角、超仿真的图像配准数据集:多视角配准(MVR)数据集,该数据集包含7 240对含有深度信息的待配准图像及其像素级别的坐标对准真值;基于编码器-解码器的深度神经网络结构,训练得到一个能以全分辨率形式对2幅输入图像之间的坐标变化矩阵进行重建的PIR-Net。通过实验验证了PIR-Net能够在未知相机内参的情况下实现不同视角的可见光图像配准,并比传统算法具有更高的配准精度。在MVR数据集上,PIR-Net的配准误差仅为通用的特征匹配对准算法(SIFT+RANSAC)的18%,同时减少了30%的时间消耗。      

三维型面非接触测量系统现场标定技术

针对双眼视觉传感器三维型面测量系统,介绍了一种利用平面标靶实现系统标定的方法.标定过程无需辅助设备,仅要求两个摄像机同时拍摄一幅标定板图像,利用标定板上的控制点计算左右图像对应的单应性矩阵.结合进化策略优化左右主像点,从单应性矩阵中获得测量系统的其他标定参数.同传统定标方法相比,该方法简单、快捷,适用于现场标定.      

基于局部线性嵌入的高光谱影像特征提取算法

特征提取能够消除冗余信息,提高高光谱数据处理的精度和计算效率,是分类等分析必要的预处理手段.传统特征提取算法基于线性变换,无法准确描述高、低维特征空间的关系,因此采用一种新型非线性特征提取算法,即局部线性嵌入(LLE,Locally Linear Em-bedding),挖掘高光谱影像的本征信息.针对分类问题,使用训练样本类别属性修正距离矩阵,并借鉴LLE计算未知样本低维映射的方法求解测试样本的特征向量,实现监督局部线性嵌入(SLLE,Supervised Locally Linear Embedding).使用机载可见光/红外成像光谱仪数据,与3种分类算法结合进行测试,实验结果表明:SLLE优于线性特征提取算法,能够解决高光谱影像的小样本分类问题.     

捷联惯导系统最简多位置解析对准

传统的多位置解析对准方法一般要求将捷联惯导系统(SINS)安装在一个伺服平台上并绕天向轴旋转90°或180°,这对工程带来不便,且伺服平台的精度会影响多位置解析对准的精度.针对这一问题,提出最简多位置解析对准方法,指出任意两位置是实现SINS多位置解析对准所需的最小条件,即通常理论上任意两位置可解算出惯性测量单元(IMU)的常值偏置,给出了计算方法,并通过仿真实例加以说明和验证,可以作为一种简易初始对准或现场标定方法.另外通过解析方法指出在特殊姿态下,某单一轴向的加速度计常值偏置或陀螺常值漂移可以直接被较好地估计出来,结论可用于进一步改进多位置对准方法.      

基于多尺度联合学习的行人重识别

现有的行人重识别方法主要关注于学习行人的局部特征来实现跨摄像机条件下的行人辨识。然而在人体部件存在运动或遮挡、背景干扰等行人数据非完备条件下，会导致行人局部辨识信息丢失概率的增加。针对这个问题，提出了一种多尺度联合学习方法对行人辨识特征进行精细化表达。该方法包含3个分支网络，分别提取行人的粗粒度全局特征、细粒度全局特征和细粒度局部特征。其中粗粒度全局分支通过融合不同层次的语义信息来增强全局特征的丰富性；细粒度全局分支通过联合全部局部特征，在对全局特征进行细粒度描述的同时学习行人局部部件间的相关性；细粒度局部分支则通过遍历局部特征来挖掘行人非显著性的信息以增强局部特征的鲁棒性。为了验证所提方法的有效性，在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03三个公开数据集上开展了对比实验，实验结果表明:所提方法取得了最佳性能。      

一种非合作目标模型快速测量方法

服务航天器跟踪、接近和捕获目标时,需要快速获取目标卫星局部模块的精密3D轮廓。文章研究了一种基于结构光的单目测量系统,能够同时满足三维测量速度快、精度高等需求。提出了一种黑白DeBruijn序列编码方法,使用单张相机图片就可以完成重建,采用黑白条纹,增强了对空间反射的抗干扰能力。相比较于双目测量方法,该方法认为投影装置模型和相机模型一致,省去了图像匹配步骤,有效减少了计算时间;采用迭代的方法对点云进行重建,不需要预先进行畸变校正。以卫星模型为目标,使用高速相机进行了重建试验,试验结果表明采用这种方法进行重建时,采集图像时间短,深度信息误差为0.0583mm,速度和精度都能满足非合作目标的三维测量要求。     

一种机载遥感成像用分布式POS传递对准方法

针对机载遥感成像用分布式位置姿态测量系统(POS,Position and Orientation System)精确初始对准的问题,结合遥感成像的实际作业情况,在分析影响传递对准精度和速度的误差源的基础上,提出一种利用载机爬升段进行分布式POS传递对准的方法,并与多种机动方式进行对比.半物理仿真结果表明:利用遥感载荷作业现有条件能够获得数学平台失准角和安装误差角的准确快速估计.研究结果可为机载分布式POS传递对准方案的选择和设计提供理论参考.     

基于图像模拟的HJ星CCD相机交叉定标

针对同一HJ-1星的两台CCD相机,提出基于图像模拟的交叉辐射定标方法:通过建立两台CCD相机图像DC值的数学关系,以获取地面目标图像的已定标的CCD为标准对未同时获取图像的待定标的CCD进行交叉定标,得到了2008年10月A2CCD和B2CCD的定标系数.利用贡格尔场野外实验数据和敦煌场的MODIS数据对定标系数进行真实性检验,并对该方法的主要误差来源进行了分析.结果表明,交叉定标具有较高的精度和可信度,可以在保证定标精度的同时,提高定标的频次.     

基于嵌入式FPGA加速ORB算法的遥感影像配准方法

卫星上计算资源有限，星载嵌入式处理器处理遥感影像的配准时通常需要很长的时间。可编程逻辑门阵列（FPGA）利用其内部可编程器件可用于加速图像处理。提出了一种基于Xilinx公司的ZYNQ芯片加速ORB算法的遥感影像配准方法，可用于3000×3000像素尺寸的卫星图像配准，缩短了计算耗时，提升了ORB算法的计算能效比。利用FPGA能够实现真正的并行计算电路，实现ORB算法多支路单层流水线的并行计算结构。采用软硬件结合的方法实现架构，能够处理不同分辨率的图像，可灵活配置特征点的数量。基于设计的加速ORB配准方法，获得了较高准确率。与软件实现相比,OVS-1A遥感影像偏移精度损失低于0.05个像元;GF.4遥感影像偏移精度损失小于0.9个像元。将ORB配准算法流程应用在ZYNQ7020上，耗时减少了57.50%。