基于RBF神经网络和M距离的卫星故障诊断

在常规基于解析冗余故障诊断技术的基础上,采用具有最佳模拟特性的RBF神经网络对系统进行建模,分析了M距离应用于卫星姿态控制系统故障检测与定位的可行性,应用基于M距离的方法设计故障检测观测器,通过对残差的评估实现故障诊断。仿真结果显示,该方法计算过程简单、实时性好。     

基于非线性直方图变换的对比度畸变图像校正

在实际成像过程中,因受多种因素影响而导致图像对比度畸变,使其质量下降。为了改善图像质量并增强视觉效果,提出了一种基于非线性直方图变换与参数优化的降质图像对比度畸变校正方法。首先,针对常规直方图均衡方法的局限性,通过人眼视觉感知特性分析,引入图像直方图的先验约束条件,建立了非线性直方图变换模型;进而,从校正效果的最优化角度考虑,运用遗传算法的进化寻优进行校正参数的优化,从而形成了一种高性能的对比度畸变校正算法。一系列在不同场景实拍的对比度严重畸变图像的校正实验结果表明,本文方法校正结果的客观质量评价测算指标和实际视觉效果都有显著提升,和常规校正方法相比具有明显优势。      

航天器自主交会对接的高精度目标定位方法

根据航天器自主式交会对接的实际应用背景和技术需求,针对交会对接过程中所要求的高精度、实时性和强抗扰的技术指标,在合作目标特性分析的基础上,将高斯曲面拟合与双线性插值相结合,提出了一种高精度的合作目标定位方法。首先根据目标图像的灰度分布进行双线性插值和高斯曲面拟合,在此过程中可同时利用目标原有像素和插值点的亚像素信息,使拟合曲面各幅值点的坐标精度达到亚像素级,以确定目标的中心位置。仿真图像和实拍图像的试验结果表明,此定位方法具有亚像素级的定位精度,其总体定位误差可达到1/20个像素左右,并能满足实时性要求,可以在航天器交会对接与空间遥操作等方面的应用中发挥重要作用。     

基于区域预测和视觉注意计算的快速目标检测

提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,改进了视觉注意计算模型.对于一幅待检测图像,根据区域预测的判定准则,实现目标区域的快速预测,并利用改进的视觉注意计算模型对目标区域进行视觉注意计算,实现特定目标的快速精确定位.实验结果表明:针对户外场景中的行人目标,与通过整幅图像的视觉注意计算来实现目标检测的传统方法相比较,该检测方法可使检测时间缩短30%,同时还能使检测准确率提高9%.      

一种基于模拟退火的支持向量机超参数优化算法

基于统计学习理论的支持向量机技术以探求小样本情况下如何获得更好的机器学习规律而见长,与基于经验风险最小化原则的机器学习方法相比能够获得更佳的泛化能力,相关超参数的选择对其分类或回归性能有较大影响.针对径向基核支持向量机超参数优化问题,提出了一种改进的基于模拟退火算法的高效多目标优化算法,并详细讨论了优化寻优过程中搜索空间、初始可行解、初温和最优目标函数的设计方法.通过在多个标准数据集上的测试验证,证实了本文所提算法的可行性和有效性.     

海天混杂闪烁背景下运动点目标检测新方法

针对海天混杂闪烁背景及单像素运动点目标的特征,设计了海天相连区域快速定位及基于模式分类的环域全向差分扩展中-均值滤波的预处理算法,二次进行全向差分均值滤波后,利用基于直方图的自适应阈值分割得到初步侯选目标点.形态学滤波保留有效的单像素侯选点,最后进行帧间侯选目标点之间的相关性分析和目标短时丢失的直接再搜索.仿真实验采用两个实拍场景中加入单像素仿真目标生成的220帧图像,结果为:信噪比≥0.5时单帧检测率为91%,3帧以上的连续检测中检测率达到95%;对照组22帧不含仿真点目标,3帧以上的连续检测虚警数为0.      

小卫星及其星座的智能自主控制系统

随着小卫星及其星座技术的发展 ,卫星系统的测控和运行管理模式将由地面遥测遥控方式向智能化自主方式发展。文中系统深入地分析了小卫星及其星座技术的特点和主流发展趋势 ,讨论了对小卫星及其星座实施智能自主控制的必要性、优越性等方面的问题 ,给出了一种将多Agent系统技术与混杂控制系统理论方法相结合 ,以综合集成方式实现的具有高度自主性和灵活性的智能自主控制系统的设计方案 ;论述了可行的优化策略与技术实现途径。最后 ,按照文中提出的智能自主控制系统的组织结构模式和相应的控制策略 ,针对小卫星编队构形自主保持的智能控制问题 ,给出了计算仿真结果     

遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法

为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络（DNN）的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。      

对偶空间上的高分辨率遥感影像道路提取

道路目标的提取是遥感领域的重要研究内容。针对背景复杂的高分辨率遥感影像，论文提出一种在对偶卒间榆测道路目标的算法。该算法包含以下步骤：通过投影变换，分别将直线的灰度级标准差及其边缘梯度矢量均值映射到直线方程的对偶空间；在对偶卒间上，根据直线的标准差和边缘梯度矢量的峰谷分布规律检测道路目标；根据已检测的目标位置，用搜索和跟踪的手段提取连接道路网。实验结果表明，本方法能够很好的提取各种明暗度及一定曲度的道路目标。     

基于邻帧差分近邻反相特征的红外运动点目标检测算法

基于运动点目标在邻帧差分图像中所具有的近邻反相特征,即运动点目标的两个位置相邻近、灰度值一正一负,提出一种在复杂背景下,基于红外序列图像的运动点目标检测算法.本算法利用该特征在邻帧差分图像中检测反相点对,进而构造反相点对矢量图,最后依据累积反相点对矢量图中多矢量首位相接的连续性检测出运动的点目标.文中给出并证明应用本算法能以概率1检测到运动点目标的收敛性定理.对典型复杂背景下10幅1000帧图像的仿真结果表明,当信噪比大于或等于1.5时,可以有效检测出运动点目标.