逆金字塔式安全着陆点选择方法

针对现有地外天体软着陆安全着陆点选择方法的不足,设计了逆金字塔式安全着陆点选择方法,结合着陆器的落点精度和自主避障及地形坡度适应能力,建立了基于平整点、安全着陆点、可靠避障点和标称着陆点的地形安全性分析与定量搜索模型,该模型呈四层逆金字塔结构,每一层搜索的结果作为下一层搜索的输入,从弱约束到强约束逐步收敛至100%地形安全着陆区,嫦娥五号探测器飞行结果表明该方法能够快速确定安全着陆区及标称着陆点,并有效指导着陆下降过程的标称航迹设计和轨道控制策略制定。     

无人平台复杂地形探测的视触融合方法

为提高无人平台在复杂环境中的地形探测能力以及解决在小样本数据下识别地形困难的问题，提出了一种无人平台复杂地形探测的视触融合方法。在原始宽度学习的基础上，建立了多模态级联特征节点宽度学习框架。首先进行触觉和视觉初步特征提取和融合特征提取，随后将融合特征矩阵经宽度学习分类器得到地形识别的结果。最后，在自建的视觉-触觉地形 (V-T2)数据集进行了实验验证。结果表明，相比于传统的融合算法，提出的融合算法有很好的准确性和鲁棒性，为无人平台地形探测提供了有效的策略。     

干涉SAR图像的降噪方法及水平地形效应消除

考察不同滤波器抑制干涉SAR(Synthetic Aperture Radar)图像噪声的效果.为有效地使用低通滤波处理,首先对原始干涉图像进行水平地形效应消除,保证图像信号频率的中心在零频处,降低由干涉SAR系统几何结构引起的信号频率偏移对滤波效果的影响.同时水平地形效应消除后的干涉SAR相位图可直观地反映地形的拓扑结构.实际数据处理结果证明本文提出的水平地形效应消除算法及滤波算法的可行性及有效性.      

基于COFF和自举表文件的DSP执行程序提取器设计及实现

介绍了基于COFF和自举表文件的DSP执行程序提取器设计方案及实现技术,包括两种文件的解析算法、软件实现、功能验证、性能评估以及在新一代运载火箭型号中的应用情况。使用提取器,能够快速、自动生成带有CRC校验信息的DSP执行程序,提高了生成效率、正确率、可靠性以及使用的安全性。     

基于数字地形的机场终端区离场航迹预测

高效准确的航迹预测能够掌握飞机的运行轨迹,是空管自动化与智能化领域的关键要素,旨在提高空中交通的运行能力和可预测性。针对高原机场终端区内离场航空器运行,通过挖掘大量历史数据的特征关系,提出基于长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络的航迹预测模型。此外,考虑高原机场复杂的地形环境使得离场航空器安全运行条件更为严苛,引入支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法建立数字地形模型,得到离场航迹上经纬度所对应地形高度的剖面图。采用拉萨贡嘎国际机场的真实离场航迹与地形数据进行实例验证,结合地形条件对所预测离场航迹的安全性进行评估。实验结果表明：基于LSTM神经网络建立的离场航迹预测模型具有较高的精度,且离场航空器能够实现满足最小超障余度的安全运行。     

单幅图像的三维重构视觉系统特征点提取算法的研究与实现

实现基于单幅二维图像不标定欧氏重构三维场景的关键技术之一是有效提取彩色伪随机编码图像特征角点。为给图像特征点匹配提供更多的样本信息,采用定位于彩色图像Harris算子探测特征角点,并动态给出角点响应的自适应阈值条件。特征点提取实验及三维欧氏重构结果证实了该方法的适用性和有效性。     

沿海复杂地形台风登陆过程风场多尺度数值模拟

我国沿海地区的台风风场研究与预报具有显著的经济和社会效益.多尺度风场数值模拟方法是将WRF中尺度数值气象模拟同小尺度风场大涡模拟结合的数值模拟方法,可实现台风影响下沿海复杂地形风场的精细化研究.本文以2012年台风启德为背景,通过WRF模式有效再现了台风中心路径和近地平均风速风向的24?h时程;采用循环入流方法,将WRF得到的平均风剖面中加入高频风速成分,并作为复杂地形风场大涡模拟的入口条件,模拟近地风场的时间和空间分布.研究表明,台风登陆后受到沿海复杂地形的影响,近地流向湍流强度较海面上增强1倍左右,风速高频成分显著增强,并出现了0.73?m/s向下的竖向平均速度,对局部地区的抗风安全产生较为不利的影响.     

空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术

为满足空间目标交会对接任务中高精度、快速的测量要求,提出了一种空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术。该算法首先从初始帧图像中分割定位目标所在局部区域,作为目标连续跟踪的初始值;其次基于初始帧目标局部区域完成对初始帧目标边缘特征的检测及细化处理;最后采用Hough变换完成对初始帧目标边缘的检测及细化后的局部图像轮廓直线的提取,分别选取目标轮廓四方向最优的直线参数作为最终目标轮廓直线获取的效果,并采用梯度最大法则实现两两求交获取的轮廓特征的优化提取。在目标逼近过程中,结合相邻帧图像间目标尺度动态变化的关联性,根据初始帧提取目标轮廓特征的先验信息,确定目标在第二帧图像中的轮廓位置,并依次根据上一帧图像的轮廓位置信息定位目标在当前帧所在的区域,通过局部处理实现序列图像轮廓区域特征的连续跟踪。该算法无需遍历整个图像,所需处理的目标区域大幅减小,能够有效克服由目标图像较多边缘干扰导致的轮廓提取效果差及处理速度慢的缺点,具有速度快、准确性强、稳定性高等优点。     

串联式TBCC发动机风车冲压模态性能模拟

建立了基于部件低转速特性匹配的串联式涡轮基组合循环（TBCC）发动机风车冲压模态性能计算模型,提出了压气机低转速大流量特性扩展方法,由换算扭矩代替等熵效率表示旋转部件特性,解决了低转速部件效率不连续相关问题。分析了冲压外涵面积变化和涡轮功率提取对风车冲压模态性能及部件匹配的影响规律,并基于推力、流量连续准则设计了涡轮模态至冲压模态转换过程（含风车冲压模态）的参数调节规律。计算结果表明:在风车冲压模态下,冲压外涵面积变化对风扇工作状态有显著影响,对压气机影响较小;涡轮可提取功率随着风车转速的减小先增加后降低,比冲随提取功率的增加基本呈线性降低趋势,功率提取位置（高、低压涡轮）对部件匹配有显著影响。      

一种高光谱图像的双压缩感知模型

高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。