RCS测试系统几何量参数综合校准技术研究

本文针对RCS测试系统的计量需求,阐述了RCS测试系统几何量参数校准技术研究情况。围绕雷达反射面型面参数、设备空间几何位置参数、定标体几何参数的有限目标开展了校准技术研究,研制了RCS测试系统的几何参数综合校准系统,并在国内几个典型的RCS测试系统进行了应用验证,初步建立了RCS测试系统几何量参数量值溯源体系,为国内RCS测试系统的量值统一、数据准确打下了坚实的技术基础。     

采用改进非支配近邻免疫算法的低轨混合星座设计优化

针对低轨同构星座覆盖资源在纬度上分布不均匀的不足,提出采用低轨混合星座提升覆盖均匀性的设计方案,并推导了满足全球任意点平均每天覆盖一定次数的最小卫星规模估算公式。针对非支配近邻免疫算法（NNIA）约束处理方面的不足,提出基于约束支配的改进非支配近邻免疫算法（Modified NNIA）,并以此设计了一种低轨混合星座优化平台来优化带约束的星座设计问题。仿真结果表明,改进的NNIA算法在收敛速度和多样性上均优于非支配分层遗传算法（NSGA II）和多目标粒子群算法（MOPSO）,可大大提高星座设计的效率。同时优化结果也表明低轨混合星座可提高覆盖的均匀性和大部分区域的覆盖次数,进而减少特定覆盖要求所需的卫星数目。     

基于光照模糊相似融合不变矩的航天器目标识别

针对航天器目标识别中现有的光照变化和图像模糊条件下几何仿射不变矩识别不稳健问题,根据灰度光照模型,结合图像模糊和不变矩的基本理论,提出了一种光照模糊不变量,与几何仿射不变矩进行融合,构建出一种新的光照模糊相似融合（CIBA）不变矩,并从理论上证明了光照、模糊和相似变换（平移、缩放和旋转）不变性。对3种不同的航天器目标的识别实验表明,光照模糊相似融合不变矩在最小距离分类器中的识别准确率达到了86.37%,比几何仿射不变矩提高了94.00%,比具有光照不变性的几何仿射不变矩提高了24.54%,有效地解决了对不同位姿、不同光照模糊条件下的航天器目标识别问题,提高了基于矩的目标识别鲁棒性。     

面向非合作目标抓捕的机械臂轨迹规划方法

文章针对非合作目标抓捕问题设计了基于误差反馈系数的机械臂轨迹规划算法.考虑到空间机械臂在轨服务要求,采用反作用零空间方法来规划机械臂运动轨迹以实现机械臂与航天器之间的协调运动.为避免在规划起始阶段位姿误差较大可能导致机械臂关节速度过大的问题,引入了位姿误差反馈系数.为对空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划技术进行验证,搭建了地面半物理仿真系统.试验结果表明,通过合理选择位姿误差反馈系数,设计的轨迹规划算法能够使固定基座机械臂末端执行器以较为均匀的速度逼近非合作目标,并能以较高精度实现对非合作目标的抓捕.该试验可以为空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划提供参考.     

基于视频数据的机场跑道外来物检测

提出了一种基于视频数据的机场跑道外来物(FOD,Foreign Object Debris)检测算法,该算法包括几何校正、背景差分、杂波抑制和伪装消除等4个步骤.其中,几何校正排除了摄像头轻微抖动造成的图像差异;背景差分利用每个像素对应的颜色向量信息,建立背景模型并进行定时更新;杂波抑制和伪装消除利用差分图像和原始图像信息,建立马尔科夫随机场和概率统计模型,在降低虚警的同时提高了检测率.将本算法应用于两组不同光照条件下获取的视频图像,检测不同形状和颜色的FOD目标;采用本算法对机场实测数据进行测试,验证了算法的有效性.     

对象驱动的软件测试性度量

为了使用统一的方式度量各种软件的测试性,降低测试性度量的难度和费用,提出一种对象驱动的软件测试性度量方法. 方法基于一个由测试性度量、易测试特性度量、测试性因素度量及其关系构成的软件测试性度量框架,首先分析度量的对象,确定对象的类型、对象所属软件的类型和测试情况;然后根据软件的类型和测试情况,从度量框架中选取匹配的元素,构造一个专用的软件测试性度量框架;最后根据度量对象的类型,使用专用软件测试性度量框架中的元素计算测试性因素、易测试特性或测试性. 应用表明方法能够得到软件测试性的定量结果,预计测试资源,为软件测试提供帮助.      

基于改进HOG特征的空间非合作目标检测

传统的非合作目标检测方法大都基于一定的匹配模板,这不仅需要预先指定先验信息,进而设计合适的检测模板,而且同一模板只能对具有相似形状的目标进行检测,不易直接用于检测形状未知的非合作目标。为降低检测过程中对目标形状等先验信息的要求,借鉴基于规范化梯度的物体区域估计方法,提出一种基于改进方向梯度直方图特征的目标检测方法,首先构建包含有自然图像和目标图像的训练数据集;然后提取标记区域的改进方向梯度直方图特征,以更好地保持局部特征的结构性,并根据级联支持向量机训练模型,从数据集中自动学习目标物体的判别特征;最后,将训练后的模型用于检测测试集图像中的目标。实验结果表明,算法在由4953幅和100幅图像构成的测试集中分别取得94.5%和94.2%的检测率,平均每幅图像的检测时间约为0.031 s,具有较低的时间开销,且对目标的旋转及光照变化具有一定的鲁棒性。     

具有几何和光照不变性的不变矩构建研究

为了解决现有的光照变化条件下仿射不变矩识别不稳健的问题,提出了一种归一化光照仿射不变矩,即采用一种光照模型,基于Jan Flusser仿射不变矩,推导出一种归一化光照仿射不变矩,并且从理论上证明了该方法在各种仿射变换下的稳健性,然后通过对比实验验证了该方法在光照强度、方向和颜色改变下的不变性.实验结果表明,与当前主流的光照不变矩方法相比,该方法不仅适合灰度图像也适合彩色图像,在光照方向改变下,图像的倾斜运动中识别度提高了35％;在线性光照强度改变下,图像的倾斜运动中识别度提高了85％;在光照颜色改变下,图像的平移和旋转运动中识别度提高了7.8％;以多种卫星模型图像为实验对象,在光照改变下,彩色图像和灰度图像的识别度平均提高了36％以上,且计算简单,更适合于航天器目标的识别.     

面向天基监视的红外弱小飞行目标识别算法

针对当前红外弱小飞行目标特征不明显、背景干扰大等问题,提出了一种基于深度学习的红外弱小目标识别算法。检测框架以YOLOv4模型为基础,通过使用K-means++算法对训练集的候选框进行聚类处理,在初始大小的选取上放弃随机生成初始点的方式,在样本集里选取某一个样本作为初始中心使锚框（anchor）大小的选取更加合理。在模型结构中引入卷积注意力模块,使算法模型计算资源分配更合理,对红外弱小飞行目标的特征信息更加敏感。改进空间金字塔池化模块,使用平均池化可以更多保留图像的原始信息,降低天基成像中的噪点与坏点的影响。仿真实验表明采用K-means++计算Anchor大小时准确率可以达到80.13%,在加入了SPP和CBAM模块后之后在测试集上算法识别准确率达到了83.3%,经过对模型的修改有效提升了对红外弱小飞行目标识别的准确率。     

叶片外物损伤容限设计的本质特点及设计准则的发展

通过对风扇/压气机叶片外物损伤及其失效特点的深入分析,认为叶片外物损伤容限设计的本质是考虑外物损伤影响的叶片振动应力设计.通过对国内外发动机设计规范和标准的分析和回顾,将外物损伤容限设计准则的发展分为3个阶段:①50年代初-60年代末,以外物损伤(FOD)的预防和维护为主;②70年代初-90年代末,等效为应力集中系数K_t≤3的缺口容限设计;③2000年以来,FOD的概率容限设计.最后对我国外物损伤容限设计的研究方向提出了建议.