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基于光学图像对失效卫星部件的精确检测可以为失效卫星的定位与捕获等任务提供支撑。然而,失效卫星部件多为密集小目标,且其光照条件变化较大,这导致一般主干网络出现特征表征分辨率低,小目标漏检等问题。针对上述问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的失效卫星部件检测方法。该方法在Faster R-CNN的基础上,融合高分辨网络构建新的特征提取主干网络,以获得可靠、高分辨率的特征表达式。其次,在模拟真实空间环境的条件下,利用1:1的嫦娥卫星模型构建了一个信息丰富的失效卫星数据集。用该数据集进行验证,结果表明:本文方法的平均精度为93.6%,其与Faster R-CNN和Cascade R-CNN相比,对小部件检测的准确率与召回率分别平均提高了9.8%与5.4%。该方法可有效检测失效卫星部件。 相似文献
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月球探测器在下降着陆过程中探测到的月面图像灰度均匀,缺少纹理信息,而视觉辅助导航采用传统ORB算法对灰度均匀的月面图像检测出的特征点数量较少,容易出现团簇现象,因此提出一种基于改进ORB算法的图像特征提取与匹配算法。首先对月面图像构建金字塔尺度空间模型,设置自适应阈值并构建掩膜逐一分块检测特征点;然后采用非极大值抑制使特征点分布均匀,消除聚集现象再进行特征匹配;最后结合渐进一致采样算法剔除误匹配,并计算下降序列图像间的位置变换关系。实验结果表明:该方法对于存在大尺度、旋转变化情况下的月面图像,在匹配精度方面比ORB提高10%~13%,在月面着陆视觉导航应用方面具有较好的适用性。 相似文献
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近地轨道的双星编队通常设计具有自稳定性的编队构型参数初值,通过保持编队构型参数形成长期稳定的相对周期运动。针对编队中卫星数量增多产生的相对运动耦合问题,提出了基于Hill坐标和三角函数公式的多星相对运动分析方法。基于SAR载荷测量基线定义,结合多星编队构型参数的相对运动特性,提出了编队构型参数的设计方法,能够实现多星编队的最大有效基线组合。通过分析J2项摄动和大气阻力摄动的长期影响,研究了异构多星编队的相对运动衍化规律,提出了主从形式的脉冲偏置控制,能够有效保持针对异构多星编队设计的编队构型。通过面质比异构的四星编队控制仿真,验证了脉冲偏置控制形式下异构多星编队构型保持控制方法的有效性。 相似文献
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近年来,国内外微纳遥感星座发展不断加速,通过高频重访大幅提升了对地观测的时间分辨率,但是由于单颗微纳卫星观测能力受限,难以满足多源同步与融合、高品质、大幅宽等数据应用需求。为此,将星座与星簇相结合,以星座化分布满足高时间分辨率需求,以星座节点上的星簇协同观测获取多源、高品质、宽幅数据,构建基于微纳卫星的分布式协同遥感系统,是兼顾上述遥感应用需求的有效途径。智能分布式协同控制是该系统的核心关键,为此,必须研究解决星座+星簇大规模动态微纳遥感星群控制系统的分布协同自主导航、智能运动规划与控制、智能健康预测与管理、智能组网等关键技术难题。在梳理分析国内外分布式微纳遥感系统的基础上,给出分布式协同微纳遥感星群的概念内涵,分析其特有的四方面难题,梳理总结相关技术发展现状与趋势,以期为后续该方向的研究起到一定的借鉴作用。 相似文献