双目立体视觉中的一种运动目标检测算法

运动目标的检测是计算机视觉研究领域中的一个重要组成部分,传统的基于单目视觉的目标检测算法要么受环境因素的限制较大,要么收敛速度较慢,还难以解决多个运动目标部分遮挡的问题。针对以上存在的问题,本文在目标检测中采用了立体视觉方法。用双目摄像机对图像进行拍摄获取立体图像序列对,然后对立体图像对运用立体视觉方法进行分析。实验表明该方法能正确检测到运动目标,不受光线变化和阴影的干扰,并且在运动目标发生部分遮挡时仍能正确区分各目标。     

一种动目标检测的优化设计及应用

文章提出一种新的动目标检测(MTD)滤波器组设计方法,即信号处理系统分为目标处理通道和气象处理通道;目标通道采用自适应动目标检测(AMTD)处理方式,实时检测杂波的存在,判定杂波强度(如强、中、弱),根据杂波的强度自动产生或选择滤波器加权因子,以期保证对地杂波高度抑制的前提下,尽量减少信噪比损失,提高对弱小目标的检测能力。该方法可提高雷达在杂波环境中的自适应性能,具有一定的实用价值。     

多学科优化技术在空间结构锁可靠性设计分析中的应用

 多领域协同建模仿真是复杂产品虚拟样机设计分析需要解决的关键技术问题之一。利用CAD/CAE工具搭建的空间结构锁多柔体虚拟样机模型,综合考虑了强度、动力学、空间环境影响等因素,在协同设计分析和协同建模仿真的基础上,开展了基于可靠性的多学科协同设计分析。并深入讨论了协同建模仿真实现中的数据综合、过程综合等关键技术。通过多学科协同设计分析和建模仿真,找到了空间结构锁的可靠性薄弱环节,并结合多学科优化技术,实现了空间对接锁基于可靠性的设计优化,进一步提出了通用的复杂机电系统基于可靠性的多学科设计优化方案,并开发了能协同三维建模工具（如PROE）,有限元分析工具（如MSCPATRAN,NASTRAN,ANSYS）和动力学分析工具（如MSCADAMS）进行复杂机电系统可靠性分析的通用工具平台ARAMS。     

一种CFD/CSD耦合计算方法

针对柔性大展弦比机翼气动弹性分析和主动弹性机翼(AAW)设计发展了一种计算流体动力学(CFD)和计算结构动力学(CSD)的耦合计算方法。其主要思想是采用在同一物理时间弱耦合求解CFD/CSD技术。气动力采用非定常N-S方程的双时间有限体积求解技术,结构响应则采用有限元数值求解技术。CFD和CSD耦合计算的边界信息(气动力和网格)由所设计的界面程序传输。网格信息传输采用守恒体积转换(CVT)方法将CSD计算结构响应位移插值到CFD网格点上。变形已有的CFD网格技术用以确定CFD的变形网格。以位移或载荷的迭代误差为判断耦合计算的收敛标准。最后得到了机翼在Ma=0.8395,α=5.06°时CFD/CSD耦合计算的收敛值。针对计算结果分析了机翼受静气动弹性过程中结构响应和气动特性随时间变化的效应。初步研究结果表明:这种弱耦合方法求解非线性气动弹性问题是可行的。     

基于移动渐近线方法的结构多刚度拓扑优化设计

基于人工密度指数法,结合序列分层优化方法和折衷规划法,提出并建立了一种求解复杂工况下连续体结构多刚度拓扑优化设计问题的多目标混合优化策略。连续体结构的多刚度拓扑优化设计问题本质上是一种非线性数学规划问题,以数学规划方法中的移动渐近线方法为基础,提出一种具有较佳全局收敛性和单调性特点的序列凸规划近似方法,该法对于目标函数复杂和多约束的拓扑优化问题具有更好的适定性。通过典型的数值算例证明了所研究方法的有效性。     

运动图象的数字压缩技术及其在军事装备中的应用

运动图象具有信息量大、动态感强、真实直观等特点,然而在实际应用中却存在数据量大,处理时间要求高等问题,所以研制压缩比大,实现方法灵活的数字图象压缩算法成为了近几年来信息处理的一个非常活跃的研究热点。本文主要介绍了运动图象的数字压缩的原理和方法,对高效压缩算法MPEG-4中所用到的关键技术进行了详细的讨论,最后结合工程实践简述了数字图象压缩技术在我军装备中的应用情况。     

飞机机翼表面霜状冰结冰过程的数值模拟

提出了一种处理结冰后结冰表面固壁区域移动的移动边界技术,结合欧拉坐标系下空气-过冷水滴两相流动控制方程的计算,对霜状冰的结冰过程进行了数值模拟,得到了NACA0012机翼在0°和4°攻角下机翼表面结冰后形成的冰形,与文献中的实验数据对比,表明本文的方法是可行和有效的。      

舰载捷联惯导系统的航行中快速在线标定

为实现舰载捷联惯导系统在航行中被快速标定的新需求,提出了一种捷联惯导系统在航行中快速在线标定的方法。首先,建立了简化的陀螺和加速度计输出误差方程,从而对Kalman滤波模型实现了降维。该模型以陀螺和加速度计零偏、标度因数误差等15个误差量为状态量,以速度误差和位置误差为量测量。设计了一种标定路径,该标定路径可由惯导系统中的双轴旋转机构实现。仿真结果表明,该方法能够在1800s内快速、准确地估计出15个误差量,具有工程实践价值。     

重访机制驱动的多无人机协同动目标搜索方法

为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划（RMD-CSP）方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图（包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图）,利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。     

软芯三明治梁受移动点载荷作用的动力响应

为了得到软芯三明治梁在移动集中载荷下的动力响应,基于扩展的高阶三明治梁理论和Hamilton原理,建立了任意节点的弱形式求积三明治梁单元,利用微分求积法的权系数显式表达式给出了单元刚度矩阵和质量矩阵的公式,并验证了刚度矩阵和简化质量矩阵的正确性和方法的有效性,结果表明弱形式的求积单元法具有精度和计算效率高的优点。然后,采用中心差分法首次给出了两端固支软芯三明治梁在移动集中载荷作用时的动力响应。本文的研究拓展了弱形式求积法的应用范围。