Real-time object tracking via least squares transformation in spatial and Fourier domains for unmanned aerial vehicles

This paper addresses the problem of real-time object tracking for unmanned aerial vehicles. We consider the task of object tracking as a classification problem. Training a good classifier always needs a huge number of samples, which is always time-consuming and not suitable for realtime applications. In this paper, we transform the large-scale least-squares problem in the spatial domain to a series of small-scale least-squares problems with constraints in the Fourier domain using the correlation filter technique. Then, this problem is efficiently solved by two stages. In the first stage, a fast method based on recursive least squares is used to solve the correlation filter problem without constraints in the Fourier domain. In the second stage, a weight matrix is constructed to prune the solution attained in the first stage to approach the constraints in the spatial domain. Then, the pruned classifier is used for tracking. To evaluate proposed tracker's performance, comprehensive experiments are conducted on challenging aerial sequences in the UAV123 dataset. Experimental results demonstrate that proposed approach achieves a state-ofthe-art tracking performance in aerial sequences and operates at a mean speed of beyond 40 frames/s. For further analysis of proposed tracker's robustness, extensive experiments are also performed on recent benchmarks OTB50, OTB100, and VOT2016.     

基于快速非奇异终端滑模的姿态控制技术

针对存在执行器故障与外部干扰的刚体飞行器姿态控制系统,提出一种基于快速非奇异终端滑模(NSFTSM)的姿态容错控制方法.控制方法不仅保证姿态机动过程的快速性,而且避免了传统的终端滑模面所带来的奇异性问题.采用二阶鲁棒精确微分器估计执行器故障与外部干扰,采用快速非奇异终端滑模技术设计姿态容错控制律,根据Lyapunov稳定性理论证明了方法的稳定性.稳定性分析表明,通过引入新型快速非奇异终端滑模,控制器使得闭环系统能够快速收敛到滑模面的微小邻域内,进而收敛到系统平衡点的微小邻域内,并且系统对外部干扰具有较强的鲁棒性.数值仿真结果验证了方法在姿态跟踪控制中的有效性.     

基于小波变换的航空发动机性能衰退率计算方法

由于航空发动机的工作环境复杂,性能参数测量值中夹杂的工况信息和测量误差会对发动机的性能衰退率计算产生较大的影响。为了弱化工况信息和测量误差对航空发动机性能衰退率计算的影响,本文首先运用多层小波分解与重构的方法对原始性能参数进行了趋势分量的提取,进而运用线性回归的方法对航空发动机的性能衰退率进行了计算。经过实际运维数据的验证,本文提出的航空发动机性能衰退率计算方法能够为实际工程应用提供理论支持。     

基于经验模态分解的燃烧不稳定性分析

实验研究了在常温常压条件下贫燃预混旋流火焰的燃烧不稳定性,发生燃烧不稳定性时其压力脉动表现为非平稳信号.利用一种基于经验模态分解(EMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)算法对在当量比分别为0.71和0.80工况下的压力脉动信号进行了时频分析.针对压力脉动信号进行经验模态分解,选取主要的固有模态函数(IMF),对IMF通过HHT变换得到瞬时频率并进行统计分析.结果表明:在当量比为0.71时,压力信号呈间歇式的脉动,其振型为拍振;在当量比为0.80时,脉动压力信号则呈现出极限环振型.在基于EMD的HHT变换中,IMF体现了燃烧不稳定性的固有模态且具有自适应性强的特点.      

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。     

某测试台谐波摇摆运动的控制

某测试台主要运动方式为三自由度正弦摇摆Asinωt,三次谐波摇摆。本文详细阐述了该设备三次谐波谱的精密运动控制、在线实时轨迹显示和静态FFT分析。     

基于小波包变换及相关系数法的复合材料层合板冲击位置识别研究

复合材料较为广泛应用于航空、航天等工程领域,但对冲击载荷十分敏感。因此,对复合材料结构承受的冲击载荷进行在线监测以及冲击位置的实时识别具有重要意义。文章以复合材料层合板为研究对象,基于两个冲击位置的距离越靠近则接收到信号幅频特性相似度越高的特点,采用FBG光纤光栅传感器,通过小波包变换的方法来提取能量特征向量,同时结合相关系数法来实现复合材料层合板的冲击位置识别。在480 mm×480 mm的复合材料层合板上开展冲击实验,8次实验皆完成了冲击位置识别,其中7个点距离误差为0 mm,实现精准识别,另一个点误差在6%以内。     

基于伪随机序列调制的混合域自适应盲水印算法

在多小波变换和DCT变换混合变换域中，提出了一种基于伪随机序列调制的彩色图像盲水印算法。该算法先将原始彩色图像由RGB空间转换到YIQ空间．选取Y分量多小波变换后的中频区域作为水印的嵌入区域。水印嵌入前先对待嵌入水印区域8×8分块，然后对所有子块按照纹理和能量特征进行模糊分类，最后将置乱后的二值水印信息用两个互不相关的伪随机序列进行扩频调制．嵌入到8×8子块DCT变换后的交流系数上。提取水印时，通过比较两个伪随机数列和待检测系数相关性的大小来提取水印，不需要原始图像参与。实验表明，该算法对噪声、JPEG压缩和几何剪切等常见的攻击操作具有很强的鲁棒性。     

基于光束偏转层析技术的Radon变换迭代法

本文通过计算机模拟研究，利用气体温度场的先验知识，考查了将Ｒａｄｏｎ变换迭代法用于光束偏转层析技术重建三维温度场的重建精度。作为一个应用实例，测试了电弧某截面上的温度分布。     

航天器快捷交会技术分析

快捷交会对航天乘员与飞行任务都是非常有利的。快捷交会的基本原理是减少调相段飞行圈数;为此,需设计可完成一系列交会程序的较短的飞行时间,并获得与飞行时间相匹配的较小的初相角。快捷交会的关键技术包括提高入轨精度,增强追踪飞行器的自主计算与轨道控制能力,扩大地面站覆盖范围,以及对目标飞行器轨道的精准调整。