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。     

基于ARCN模型的轴承故障诊断

提出注意力循环机制与胶囊网络融合的注意力循环胶囊网络（ARCN）的诊断模型。提取时序特征信息构建初级胶囊;自适应融合路由机制、注意力循环机制构建数字胶囊特征;基于西储大学轴承实验数据,验证了ARCN模型的准确率、鲁棒性、稳定性、收敛误差,其准确率相比Caps模型识别准确率提高1.2%、收敛误差达到0.2。基于实验仿真平台,采集正常、内环故障、外环故障和滚动体故障的振动信号,并通过小波基变换获取的时频图构建ARCN模型的数据集。仿真实验结果表明:ARCN模型下,每类故障被误诊的概率不超过总样本的1%。      

空间非合作目标双行轨道根数快速生成算法

针对空间目标TLE拟合过程中可能出现的奇点问题,提出了基于无奇异变换的空间目标双行轨道根数（TLE）生成算法. 为提高观测平台对空间目标状态估计效率,提出带有自适应遗忘因子的非线性最小二乘递推算法,利用最速下降法在线修正遗忘因子,使得估计值有较快的跟踪速度和较小的稳态误差. 仿真结果表明,该TLE生成算法的数据处理速度和轨道预报误差满足要求,可用于低轨目标的天基监视.      

空间移动小目标的检测算法

空间序列图像中移动小目标检测与轨迹提取是空间目标监视、跟踪及编目的关键技术之一.为了及时有效地处理星载可见光相机输出的多维海量数据,提出了一种基于四邻域二值量化方法和改进概率Hough变换的目标检测及轨迹提取算法.相较于美国空间目标在轨检测(MTI,moving target indicator)算法,改进算法虚警噪声点及候选路径数目明显减少,计算复杂度降低,运行效率提高.实验结果表明,算法可有效检测序列图像中快速移动的弱小目标并提取其直线运动轨迹.     

多分量雷达辐射源信号的检测与分离

针对多分量雷达辐射源信号难以有效检测与分离的问题,提出了时频变换结合时变滤波的方法。通过图像分割中的区域生长法在时频平面对各分量进行检测,对其中的线性调频分量采用分数阶傅里叶变换进行优先分离,再对时频或频域没有耦合的分量进行滤波,最后通过支持向量机划分分类线,用于时频耦合分量的分离。仿真实验结果表明,该方法可以对多分量信号进行有效的检测与分离。     

卷积码盲识别技术研究

针对卷积码的盲识别问题,总结了现有识别方法的实现原理及过程,并用Matlab进行了仿真分析。对于码长、码率及编码记忆长度等参数,利用接收码字构造矩阵并进行变换,从而达到识别的目的。针对生成多项式的识别,给出了四种常用的方法,并比较了各方法的性能和计算复杂度。结果表明,在低误码率低于10-2情况下,采用欧几里德算法最佳;当误码率为10-2量级时,基于Walsh-Hadamard变换的方法更能保证识别的准确性。     

亚/超声速楔状流层流边界层速度与温度相似解及拟合解

利用相似变换获得了楔状流层流边界层无量纲流函数的3阶非线性常微分方程,用Runge-Kutta法求解微分方程获得了不同楔形角楔状流层流边界层无量纲速度随相似变量的变化曲线;推导了亚声速和超声速楔状流层流边界层无量纲温度关于相似变量的2阶线性齐次和非齐次微分方程,获得了温度分布的通解,恒壁温条件下亚声速楔状流和绝热壁面条件下超声速楔状流层流边界层无量纲温度解析解及指数函数形式的拟合解.以楔形角为0为例利用相似变换研究了超声速条件下气体压缩性及黏度随温度变化等因素对层流边界层速度与温度的影响,得出不可压缩常物性与可压缩变物性条件下无量纲速度相对误差绝对值小于9.8%的结论.研究表明:Pr越大贴近壁面处无量纲温度变化越剧烈;超声速条件下壁温低于绝热壁温时黏性耗散作用可以使层流边界层气体温度从壁面到主流间出现先升高后降低的变化.      

高超声速流场对自由流扰动波响应及边界层扰动波演化

采用高阶精度有限差分方法直接数值模拟了来流慢声波作用下的钝锥高超声速绕流瞬态流场,分析了自由流扰动波与流场的相互干扰,并应用Fourier频谱分析了边界层扰动波时域和空域演化.结果显示:弓形激波出现连续的“∽”变形,初始扰动被显著放大,边界层内外扰动模态存在明显差别.从空域(沿流线)演化来看,在球头附近低频扰动为主导模态,出了球头区,总扰动模态中的低频和高频成分比例迅速转变,高频模态成分显著地增大.至流场下游,大部分低频分量衰减,或者不再增长,边界层内仅存在特殊频率的不稳定波快速增长.从时域演化来看,比起其他模态,主导模态的发展对上游激励的依赖更大.无论时域还是空域演化,都存在模态竞争现象.      

基于视觉模型和图像特征的遥感图像压缩

遥感图像具有纹理复杂、边缘丰富的特点,通常难以实现高压缩比.统计了图像经过小波变换后在不同方向、不同级别子频带的能量分布.然后基于人类视觉系统(HVS)模型中的对比敏感度函数(CSF)和遥感图像的能量分布特征,提出一种不同频带小波系数的变步长量化方法,并把该方法应用于嵌入式小波图像编码器.实验结果表明,与不采用心理视觉量化的压缩方法相比,在相同压缩比下,峰值信噪比略为降低,但恢复图像的主观质量有一定程度的改善.