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961.
逆合成孔径激光雷达(ISAL)是一种主动式成像雷达,是合成孔径技术和激光雷达技术相结合的产物,具有极高的成像分辨率。由于无大气干扰,因此天基成像的环境十分有利于ISAL系统的部署,然而探测灵敏度不够,难以实现远距离探测的问题极大地制约了天基ISAL系统的应用。针对这一难点,提出使用高灵敏度相干平衡探测实现ISAL的空间远距离探测,计算了ISAL平衡探测的信噪比。在此基础上,提出了一种基于频率上转换的高灵敏度平衡探测接收方法,即信号光和本振光先经过频率上转换,再进行平衡探测,并实验验证了该方法的可行性。 相似文献
962.
为进一步扩大探测范围,提高探测效率,并为后续星面基地建设提供服务,星面探测机器人需从远程地面遥控方式向自主移动方式发展,为此需要解决地图构建、鲁棒定位、探测导航等问题。为推动星面探测机器人自主移动能力的发展,借鉴目前快速发展的无人驾驶技术和地面自主移动技术,归纳总结了目前国内外星面探测移动技术的研究现状和存在的问题,以及地面自主移动研究在地图构建、鲁棒定位、探测导航等方面取得的进展。在结合星面探测应用的特殊性的基础上,提出了未来在长期定位和可变形重建领域开展更深入研究的建议。 相似文献
963.
光照条件是视频外部成像环境的重要因素,可反映视频成像时的客观物理条件,即使采用复杂的计算机图形学模型,也难以完全反映光照的真实场景。针对大部分Deepfake换脸视频与真实视频在外部成像环境上的差异,提出一种基于光照方向一致性的换脸视频检测方法。本文利用Lambert光照模型逐帧计算待测视频的二维光照方向,通过判断整段待测视频二维光照方向的角度变化是否平滑确定视频真伪。实验结果表明该方法在公开的测试数据库TIMIT和FaceForensics++上具有较好的检测性能,可以有效区分真实视频和换脸视频。由于不需要训练检测模型,该方法具有计算复杂度低、实时性好的优点。 相似文献
964.
965.
在激波捕捉求解器计算的可压缩无黏流场基础上,提出了一种探测并识别二维激波干扰模式的新算法,从3个层面详细介绍了该算法的实施流程。首先,采用基于当地流场参数设计的传统激波探测方法,辨识出激波附近的一系列网格单元;其次,通过经典的K-means聚类算法将这些激波单元划分成许多簇,并根据簇的相邻信息定义每个簇的类别;最后,设定相关准则对某些紧邻的簇进行合并,进而确定各个激波干扰点的位置,记录各条激波分支所对应的簇,采用Bézier曲线拟合算法分别对其聚类中心进行拟合以获取更加光滑的激波线。数值试验表明,该算法不受网格类型的限制,不仅可以保证最终拟合的激波线具有较高的位置精度,还可以清晰地识别出流场中多激波干扰的模式,同时对分析非定常流场中激波的运动与演化过程也提供了一种有效的可视化手段。 相似文献
966.
目前,交流电弧故障特性分析基本上都是基于恒频系统,先进飞机交流电源系统向变频电源方向发展,频率变化范围为360~800 Hz。交流电弧故障的特征量如电流变化率、平肩段比例、谐波分量等都会随着频率而变化,因此恒频系统的电弧故障检测算法无法完全适用于变频系统中。基于此,本文搭建了交流电弧故障实验平台,在115 V/360~800 Hz条件下模拟了串行和并行电弧故障。在此基础上,分析了不同频率条件下故障电流的变化规律,从时域和频域角度研究了交流电弧故障电流的特征,提取了电流有效值的标准差、奇次谐波功率和、偶次谐波功率和作为变频系统电弧故障检测的特征量,最后设计并验证了交流电弧故障检测算法的有效性和可行性。 相似文献
967.
摘要: 以卫星姿态控制系统(ACS)为研究对象,以微小故障检测为研究目标,提出一种改进的近邻保持嵌入算法(EWMA DNPE).针对近邻保持嵌入(NPE)算法中邻域参数无法自动设定的缺陷,通过引入动态邻域,使得动态近邻保持嵌入算法(DNPE)可根据流形的样本密度动态地选取近邻点计算权值重构矩阵.将指数加权移动平均(EWMA)引入DNPE,通过EWMA对历史故障数据的累加作用,建立SPE统计量实现微小故障的检测,并仿真验证了EWMA DNPE算法对卫星ACS微小故障检测的有效性和可行性. 相似文献
968.
针对红外点目标图像的特点,融合目标检测与无损-近无损压缩技术,提出了一种目标-背景分类的高保真压缩方法。将红外图像分成若干子块,对每个子块进行基于"最大中值滤波"背景抑制算法的点目标检测,根据检测结果将图像子块分为包含疑似目标的目标子块和不含目标的背景子块,对目标子块图像无损压缩,对背景图像子块近无损压缩,从而提高红外遥感图像压缩比,降低数据传输量,减轻数据传输压力。实验结果表明:所提的方法与传统全图无损压缩方法相比,能在不损失点目标信息的高保真压缩前提下,使图像压缩比提高40%以上。该方法对星上实时处理系统、红外探测跟踪系统的设计具有一定的理论和工程应用价值。 相似文献
969.
面向卫星电源高维周期性时序遥测数据,提出了一种新颖的代表性特征自编码器(RFAE)模型,并用于无监督的异常检测。RFAE采用改进的堆叠自编码器损失函数和训练算法,从而使模型可以学习到相位相同样本的代表性特征;然后根据代表性特征重构样本,根据重构误差来判断样本是否异常。在试验部分首先通过模拟数据校验了RFAE算法能够有效地检测出高维周期性时序数据的异常,然后又采用某卫星电源系统2014年1~12月真实遥测数据进行试验,RFAE异常检测准确率达到99%,检测效果明显优于目前的其他异常检测算法,具有较高应用价值。 相似文献
970.