基于双层K近邻算法航站楼短时客流量预测

航站楼离港客流量在短时期内呈现准周期性规律变化，易受航班计划、天气等多种因素影响，表现出复杂的非线性特点。为了实现航站楼短时客流量的准确预测，在传统K近邻（KNN）算法基础上增加了航班计划状态模式匹配方法，以航班计划包含的多维属性作为特征选取相似历史运营日作为预测基准向量，建立基于航站楼短时客流量预测的双层K近邻模型。通过实例分析，与ARIMA模型和传统K近邻模型等进行比较，证明双层K近邻模型预测误差更小，精度更高，模型拟合度相对传统K近邻模型提高了8%~10%，为航站楼短时客流量精确预测提供了一种新的解决思路。      

基于负载惯量匹配的双电机同步控制方法

在交流伺服系统运动控制领域,针对双电机同步精确控制时由于两轴负载惯量相差较大、额定运行速度快、到位精度要求高等控制难点,提出了简单且有效的同步控制方法,并在试验中进行了验证。该方法包括对同步控制方式的设计和误差补偿算法2个部分。首先,设计使用基于虚拟主轴的主从控制方式,可实现惯量匹配的同步指令输出；在此基础上,从负载特性入手,提出了基于加权耦合的误差补偿方法,能实现快速稳定的同步误差补偿。仿真与试验结果表明,该方法能够满足伺服运动系统的定位精度和同步控制精度要求,同时在一定程度上提升了系统的平稳性和补偿响应速度,工程实现效果较好。     

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小，并且容易受到干扰，如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配，将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法，在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板，在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本，并根据风险预测自适应地确定分类阈值，然后进行特征匹配与虹膜分类，从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。     

Real-time mosaicking for infrared videos from an oblique sweeping camera

Image mosaicking is widely used in Geographic Information Systems (GISs) for large-scale ground surface analysis. However, most existing mosaicking methods can only be used in offline processing due to the enormous amounts of computation. In this paper, we propose a novel and practical algorithm for real-time infrared video mosaicking. To achieve this, a novel fast template matching algorithm based on Sum of Cosine Differences (SCD) is proposed to coarsely match the sequential images. The high speed of the proposed template matching algorithm is obtained by computing correlation with Fast Fourier Transform (FFT). We also propose a novel fast Least Squares Matching (LSM) algorithm for inter-frame fine registration, which can significantly reduce the computation without degrading the matching accuracy. In addition, the proposed fast LSM can effectively adapt for noise degradation and geometric distortion. Based on the proposed fast template matching algorithm and fine registration algorithm, we develop a practical real-time mosaicking approach which can produce seamless mosaic image highly efficiently. Experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate that the proposed algorithm is not just computationally efficient but also robust against various noise distortions.     

星载天线展开过程立体视觉动态测量技术

介绍了基于立体视觉原理的星载天线动态展开过程测量方法，通过基于标准长度的标定方法、双目立体视觉交会坐标解算和动态多目标点识别跟踪等关键技术的研究，实现了对可展开天线各关节点在展开过程中的三维运动轨迹的测量，并实现了试验验证。试验结果表明，该方法可获得各关节点在不同时刻的三维点坐标，解算出展开运动的运动速度、加速度和展开后的面型等参数，为大型可展开天线柔性机构设计、动力学分析和展开可靠性分析等提供必要的参考。     

水下运载体导航技术

本文第一部分综合了国外近几十年根据不同需求形成的多种水下导航技术,论述了面上导航信息利用水声技术向水下转化的多种形式以及利用不同地球物理参数与地理位置相关性导航的各自特点与问题,论述了在测绘海底地形、重力与其它地球物理特性及其变化时在传感器层面和任务层面融而为一所形成的独具水下特色的同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)导航技术,论述了NavLab作为一个通用工具软件在水下导航系统研发、精度分析以及作业前导航功能规划和导航信息事后处理方面的独特作用。本文第二部分以极具代表性的挪威HUGIN AUV系列产品军民两用为实例,根据任务和导航功能需求,从其“导航工具箱”(ToolBox)选择适用手段,给出典型任务对应的导航方式和传感器。文章结束部分给出了基于先进人工智能技术的未来展望。     

平流层飞艇动力推进系统的分析与设计

针对平流层飞艇螺旋桨与直流无刷(DC)电动机匹配问题,建立了直流无刷电动机模型和螺旋桨模型;结合匹配设计和直流无刷电动机转速控制,在Simulink中设计了螺旋桨与直流无刷电动机控制系统仿真模型,研究飞艇在0~10m/s巡航速度下动力推进系统控制响应问题;采用图形用户界面(GUI)编写螺旋桨与直流无刷电动机匹配界面,开发了一种螺旋桨与直流无刷电动机匹配软件;得到了飞艇在0~10m/s巡航速度下,螺旋桨工作转速为535~1 071r/min,动力推进系统工作效率为0.558~0.593时推进系统匹配设计的工作曲线,为高空螺旋桨与电动机的匹配设计提供了参考依据.     

超声速串列静叶积叠优化分析

在进口超声速、气流转折角大的高负荷条件下,静叶通道中激波强度高,激波、附面层干扰引起的损失大,且静叶中三维流动引起的径向载荷分布不均匀,易产生角区分离。叶片积叠优化是提高风扇性能的一项有效技术。采用数值模拟的方式研究了不同积叠形式对优化串列静叶沿展向激波结构,改善叶排间流动匹配的作用。三维流动对比分析可以得出:高负荷串列静叶采用正弓形积叠,叶片展向载荷分布合理,静叶端壁角区分离损失减小,前后叶片排流动匹配较好,风扇性能进一步提高。     

高分影像辅助下的航空高光谱严密几何检校方法

 惯性测量单元(IMU)与传感器视准轴的偏心角和偏心矢量是造成航空线阵列高光谱数据几何校正误差的主要原因之一。在分析偏心角与偏心矢量误差来源之后提出该误差由IMU主轴与传感器主轴的角度偏差、测区固定偏差、GPS中心与传感器投影中心相对偏差组成,在此基础上建立了较为严密的检校模型。针对模型解算时需要大量高精度控制点的问题,提出了一种高分影像辅助下的亚像元精度控制点自动提取方法。通过多地区、多传感器高光谱航测实验表明,亚像元精度控制点能有效提高模型解算精度。新检校模型可获得亚像元校正精度,推扫式传感器——应用型机载成像光谱仪(AISA)建模中误差约为0.39个像元,摆扫式传感器——实用型模块化成像光谱仪(OMIS)建模中误差约为0.23个像元,校正后的影像可直接进行拼接。