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针对线阵扫描型激光雷达在非合作失稳航天器三维模型重建过程中,存在运动目标线扫数据畸变且目标因失稳导致运动特性难以准确估计问题,提出一种带畸变自修正式三维重建方法,并进行畸变容忍度临界值分析。该方法基于测量系统的角精度与测距精度设计畸变容忍度临界值判定条件,首先根据实际工况与判定条件进行比对,判定是否对线扫数据进行初始畸变恢复;其次,对相邻扫描带畸变点云依次进行配准获取目标运动增量、解算目标瞬时运动参数;然后对目标运动参数进行自修正式处理,去除特征突变点干扰;同时依次恢复点云到初始几何位置,完成初始目标三维重建;最后,通过系统进一步迭代,位姿增量自收敛直至最终满足重建精度要求。仿真结果表明,该方法在缺失非合作目标先验信息的情况下,能够有效避免因线扫描导致的畸变问题,并较为快速地实现满足精度要求的目标三维重建,有较强的鲁棒性。 相似文献
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为预防推广的Kalman滤波的发散,本文提出一种滤波的有序修正法。此法不仅理论上成立,而且实际效果也很明显。同时,用有序修正法不会引起计算上复杂性,因而具有实际应用价值。 相似文献
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合成孔径激光雷达是一种主动式有源激光成像雷达,它具有远高于微波合成孔径雷达的成像分辨率,能够实现对远距离目标的精细成像。由于激光信号的带宽极大,普通的硬件设备难以满足奈奎斯特采样定理的要求。提出一种基于压缩感知理论的合成孔径激光雷达成像算法,该方法利用光外差方法探测回波信号,在此基础上通过对外差信号进行随机采样提取信号中的有效信息,使用正交匹配追踪算法实现对目标高分辨距离像图像的重构,最后结合频率变标算法得到目标的高分辨二维图像。仿真结果表明运用新算法对合成孔径激光雷达的回波信号进行采样,能使用远低于奈奎斯特定理所规定的采样率完成信号采样,并有效压低信号旁瓣,实现对目标的超高分辨成像。
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敏捷卫星宽幅动态成像姿态调整技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对敏捷卫星在三轴姿态机动过程中\"动中拍\"的成像任务,分析了推扫条带与星下点轨迹成90°夹角的宽幅动态成像模式,提出了这种成像模式下的姿态调整技术。数值仿真分析了该成像模式对姿态控制精度的要求,并通过卫星工具包(STK)仿真验证了数学模型的正确性。数值仿真结果表明:在10Hz的控制周期下,姿态角的控制精度需求是0.01°,角加速度的控制精度为0.003 0~0.000 1(°)/s2。针对上述指标要求,提出采用小角度内分段匀角速度进行控制的宽幅动态成像姿态调整方法。 相似文献
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针对实际情况下巡航载机不可避免的振动、形变等问题,结合神经网络的自学习调控优势提出了一个基于杂波子空间理论与对象特征分析的相控阵雷达系统动态补偿智能调控方案。分析了BP神经网络对动态偏角补偿问题的映射能力,推导了神经网络方法结合DPCA参数调控的动态补偿实现算法。仿真实验结果证明了上述方法的可行性。 相似文献
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干涉成像为突破衍射极限成像带来了可能,然而目前干涉成像系统的子孔径阵列通常固定不变,导致图像频谱获取不足、灵活性差,阻碍了成像系统性能的提升。此外,干涉图像的复原方法面临复原速度慢、复原品质差等难题。文章利用动态变阵的方法解决迈克尔逊干涉成像由于孔径稀疏且固定导致的频谱获取不足、灵活性差的问题,进而进一步地利用深度学习的方法,设计了一种干涉成像的图像复原算法,提高图像复原品质和速度。实验结果表明:动态变阵可有效提高稀疏孔径迈克尔逊干涉成像的频谱获取能力,基于深度学习的网络模型可以显著提高图像的复原品质,复原图像峰值信噪比提升5 dB,复原时间提升两个数量级。总之,文章所提的变阵方案和基于深度学习的图像复原方法可以获得高品质的复原图像,在成像领域具有一定的应用潜力。 相似文献