基于结构加权低秩近似的泊松图像去模糊

针对由高斯模糊和泊松噪声引起的图像降质问题，提出了一种基于结构加权低秩近似的图像去模糊方法。首先，通过依次组合缩放、旋转、剪切和翻折等四种基本操作引入结构变换，以增加搜索空间内候选图像块的相似性。然后，构造新的目标函数，利用相似图像块的低秩性，在正则项中使用加权核范数（WNN）对结构变换后的图像块进行惩罚，以在去模糊的同时抑制泊松噪声。最后，基于半正定二次分裂（HQS）方法设计交替优化方案，用于求解目标函数，从泊松图像中去除模糊。实验结果表明:在多种泊松噪声强度下，所提方法取得的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）都高于当前同类去模糊方法。      

基于生成对抗网络的空间卫星低照度图像增强

针对空间低照度成像条件下卫星光学图像信息受损严重的问题，提出了一种基于生成对抗网络的空间卫星低照度图像增强方法，提高了图像的平均亮度及对比度，恢复图像细节信息，为图像识别等图像处理技术提供更高质量的数据信息。首先，设计了一种密集连接的生成器，加强了各特征提取阶段中的信息传递以及多层特征的融合，减少了特征信息的损耗，更好地提取正常照度图像及低照度图像中相似的语义信息；并结合EnlightenGAN的思想，采用了全局 局部辨别器结构，使图像增强效果更自然。然后，在少量样本的条件下，利用非配对样本对该方法进行训练，并通过对输入图像进行随机缩放及翻转等数据增强方法提高模型训练效果，进而提升低照度图像增强性能。最后，对所提出的空间卫星低照度图像增强方法进行了仿真验证。试验结果表明，在空间低照度条件下，该方法在NIQE指标上较LIME及EnlightenGAN分别降低了1.034和0.699，保留了更多的图像细节，具有更高的整体和局部亮度、更高的对比度以及更自然的增强效果。     

基于交互式多模型鲁棒滤波的目标机动估计算法

针对雷达导引头的测量信息带有闪烁噪声的问题，研究了交互式多模型和鲁棒滤波在雷达导引头目标机动估计中的应用.采用Huber Based滤波理论改进高阶容积卡尔曼滤波，提出高阶容积鲁棒滤波算法，选取Singer模型、“当前”统计模型、常加速度模型作为目标机动模型，建立雷达导引头测量模型，结合交互式多模型算法框架，设计目标机动估计滤波器.蒙特卡洛数字仿真结果表明，所提算法的鲁棒性较强，与传统高斯滤波相比，所提算法对闪烁噪声具有更高的滤波精度.     

基于双谱的eLORAN接收机干扰抑制方法研究

针对eLORAN导航定时接收机传统自适应滤波干扰抑制算法性能易受高斯噪声影响的问题，提出了一种基于双谱检测的干扰抑制方法。该方法采用双谱估计，在高斯噪声中检测出干扰信号，再用检测信号调节自适应滤波器的系数，完成系数更新，最终达到去除干扰的目的。理论分析与实验结果表明：双谱检测方法能够有效的抑制高斯白噪声，提取信号。基于双谱检测的干扰抑制方法，可有效去除和减轻干扰，特别是在强高斯噪声干扰的情况下，抑制干扰效果明显，解决了eLORAN接收机在强噪声下的干扰抑制问题，具有一定的推广和应用价值。     

基于双谱的eLORAN接收机干扰抑制方法研究

针对eLORAN导航定时接收机传统自适应滤波干扰抑制算法性能易受高斯噪声影响的问题,提出了一种基于双谱检测的干扰抑制方法。该方法采用双谱估计,在高斯噪声中检测出干扰信号,再用检测信号调节自适应滤波器的系数,完成系数更新,最终达到去除干扰的目的。理论分析与实验结果表明：双谱检测方法能够有效的抑制高斯白噪声,提取信号。基于双谱检测的干扰抑制方法,可有效去除和减轻干扰,特别是在强高斯噪声干扰的情况下,抑制干扰效果明显,解决了eLORAN接收机在强噪声下的干扰抑制问题,具有一定的推广和应用价值。     

基于GCF-SB视觉注意模型的红外目标检测算法

针对复杂背景、低对比度条件下的红外目标检测，提出了一种基于灰度对比度特征 相似性贝叶斯(GCF SB)模型的红外显著性目标检测算法.建立了一种灰度对比度特征(GCF)模型，该模型利用两个通道分别提取红外图像的灰度特征和对比度特征，然后通过特征融合获得初级显著图；建立了一种基于相似性的贝叶斯(SB)模型，该模型根据初级特征图分别计算目标和背景的先验概率和似然函数，然后利用贝叶斯公式获得最终显著图，进而实现红外图像的显著性目标检测.实验结果表明，所提出算法能够有效抑制复杂背景、低对比度红外图像的噪声，增强对比度，具有较高的检测精度和鲁棒性.     

最优故障检测滤波器设计

针对执行机构故障研究检测滤波器对噪声的鲁棒性问题。首先利用特征结构配置方法研究多故障情况下检测滤波器的设计问题,并给出其增益矩阵的基本结构,然后针对过程噪声和测量噪声研究最优故障检测滤波器的设计问题,提出求解最优增益矩阵的一种算法,最后采用某型号飞机方程进行仿真验证。仿真结果表明,最优故障检测滤波器可以有效的抑制噪声对系统的影响。     

基于SD-LCMV算法的FDA平台外干扰抑制

针对频率分集阵列（FDA）接收机在抑制与目标位置接近的平台外干扰过程中,最小方差无失真响应（MVDR）波束形成器在阵元数较大、导向矢量失配情况下出现的主瓣畸变问题展开分析。在采用重叠正弦频率分集阵列接收结构代替一维均匀线性频率分集阵列（ULA-FDA）接收的基础上,通过可变加载约束的最速下降线性约束最小方差（SD-LCMV）准则求解导向矢量失配时的权矢量,实现对阵列方向图主瓣的有效纠偏和保形。仿真验证了采用正弦频控函数的重叠子阵FDA阵列具有最佳的主瓣宽度和低旁瓣特性。当存在2°的指向误差时,正弦频控函数的重叠子阵FDA阵列经导向矢量修正得到的阵列方向图在有效抑制干扰的同时能够实现主瓣的纠偏和保形。      

基于EMD的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法

为了抑制微机械电子系统（MEMS）陀螺仪的随机漂移，基于经验模态分解（EMD）和模态集合选择标准，结合时间序列建模滤波法，提出了一种改进的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法。首先，通过EMD将MEMS陀螺仪原始数据分解为多个本征模态函数（IMF），利用模态集合选择标准将IMF分为噪声IMF、噪声与信号混合IMF和信号IMF三类；然后，对混合IMF进行重构、时间序列建模及自适应卡尔曼滤波（AKF）；最后，将3类信号重构，实现MEMS陀螺仪信号去噪。实验表明:所提方法有更好的去噪效果和实时性，提高了MEMS陀螺仪的使用精度。      

基于递推更新卡尔曼滤波的磁偶极子目标跟踪

针对磁性目标跟踪问题,以磁偶极子等效场源模型为基础,建立磁性目标跟踪的离散状态空间模型,将磁偶极子目标实时跟踪问题转化为状态空间模型的滤波估值问题。针对磁性目标初始条件难以获得且现有卡尔曼类滤波算法在大初始误差条件下容易出现发散的问题,提出一种递推观测更新的卡尔曼滤波算法,将现有的一步观测更新描述为递推更新过程,等效降低大初始误差带来的大非线性误差。仿真与实测数据测试结果表明,本文算法具有良好的精度和收敛性,能够有效抑制磁偶极子跟踪中由于大初始误差导致的滤波发散,适于实际应用。     

基于Gabor滤波器的图像目标识别方法

为了给机器人视觉导航提供有效信息,提出一种基于图像匹配的目标识别方法.对CCD采集的目标图像,由 Gabor 变换生成的二维Gabor 滤波器有着优良的滤波器性能,不需要对图像进行分割,能适应一定的旋转、尺度、光照的变化,通过多个频率和角度的Gabor算子与图像的卷积,获取图像全局信息的特征描述.分类方法采用统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法——支持向量机(SVM, Support Vector Machines),它可解决模型选择、过学习、维数灾难等问题.通过支持向量机进行多维特征向量的分类.该方法可达到较高的识别率,达到实时处理的要求,可以在人脸识别、机器人视觉定位等领域得到应用.      

基于模糊和最小二乘的SAR图像线特征提取

针对合成孔径雷达(SAR, Synthetic Aperture Radar)图像的特点,提出一种线特征提取算法.该算法首先抑制相干斑噪声,然后对SAR图像进行模糊变换和增强,再基于假设的SAR图像灰度模型,用最小二乘法设计出低通和高通滤波器,最后检测出线特征散点,并进行连接,得到SAR图像的线特征图.实验证明本算法抗噪声干扰,边缘定位精度达到1个像素.     

一种小行星探测陆标导航方法

针对小行星探测下降着陆段精确相对导航问题，提出了一种基于Stereophotoclinometry (SPC)陆标的相对导航方法.该方法先采用SPC光照模型渲染陆标的预测图像，再利用双线性插值从观测图像中生成陆标的提取图像.通过组合相关匹配实现预测图像与提取图像的高精度匹配，得到陆标中心点对应观测图像位置，即可利用N点透视(PNP)算法进行相机位姿估计.仿真结果表明，该方法在初始相机位姿偏差较大时也能达到亚像素的图像位置确定精度，并且具有较好的实时性.     

利用数字高程模型自动检测火星表面陨石坑

为了克服利用影像识别陨石坑的诸多限制因素,利用"火星全球勘探者"(MGS)火星激光高度计(MOLA)得到的火星三维DEM数据,转换获得地形曲率,然后利用设定阈值将曲率图转换为二值图像,结合图像分割floodin算法可以得到待检测陨石坑,最后利用Hough变换可以检测出陨石坑。其成功率达到73.4%,可以有效地从DEM中识别陨石坑。利用DEM识别陨石坑的方法可以识别更多新的陨石坑,为现存的陨石坑目录提供新的数据信息。     

Measurements of bidirectional reflectance of ordinary chondrite for muses-C in-situ detection

MUSES-C, a Japanese sample return mission, is targeting a small near Earth asteroid, 1998SF36, which is considered an S-type asteroid and is similar in spectroscopy to LL class ordinary chondrite meteorite ([Binzel et al., 2001]). Although this mission will bring us detailed photometric data, that is, disk-resolved bidirectional reflectance data of the asteroid, there were few bidirectional reflectance data of ordinary chondrite meteorites. For the purpose of comparison with the data obtained by the in-situ observation, we have performed measurements of bidirectional reflectance of ordinary chondrite samples.

Here we summarize the result of our laboratory measurements of the bidirectional reflectance and compare them with the scattering property of 1998SF36. Although the geometric albedo of 1998SF36 is higher than the typical value of S-type asteroids, however, the laboratory data of ordinary chondrite are similar to or brighter than the model disk-resolved reflectance of 1998SF36 derived from disk-integrated ground-based data. We found in our laboratory data that there is a positive correlation between the surface roughness and the strength of the opposition effect. A stronger opposition effect in the reflectance of 1998SF36 than the laboratory data may therefore indicate that the surface of the asteroid has rougher structure than our laboratory samples.     

导航解算中的有色噪声及其协方差矩阵自适应拟合

使用Kalman滤波进行动态导航定位解算需要涉及函数模型和随机模型, 而在实际应用中, 精确的函数模型和随机模型很难直接给出, 因此, 动态Kalman滤波的精度和可靠性将会受到函数模型误差和随机模型误差的影响. 在假设观测噪声和动力学模型噪声主要是具有一阶自相关特性的有色噪声的基础上, 提出了一种基于移动窗口的有色噪声函数模型和随机模型的自适应拟合法. 给出了计算有色噪声估值和噪声协方差矩阵的表达式, 并利用实测数据验证了模型及算法的可行性和实用性. 计算结果表明, 该算法能有效抵制有色噪声对导航滤波结果的影响.      

航天器交会计算机视觉系统测距求解新算法

对航天器交会对接最终逼近段应用的计算机视觉系统,提出目标航天器标志点测距求解新算法.该方法根据标志点构型几何特征,建立非线性测距方程组并构造加权目标函数,按最小二乘问题,采用Gauss-Newton数值迭代法求解测距最佳值.获得测距后,即可应用四元数估算法(QUEST)确定相对姿态与相对位置.对非共面标志点构型(如3点T型与5点锥型)和共面标志点构型(如正方形、矩形、菱形),目标函数均含标志点间距比率关系项;对共面构型,目标函数还包含共面条件项.对共面标志点四边形构型,利用对角线交点的虚影像坐标确定测距求解迭代初值.大量模拟计算结果表明,提出的测距求解算法对共面与非共面各种标志点构型普遍适用,满足最终逼近段相对状态确定要求.