基于场景检测的城市环境GNSS/INS组合定位方法研究

城市复杂环境下,采用GNSS/INS组合定位方法能有效提升GNSS信号部分或全部被遮挡情况下的车辆连续定位能力.GNSS信号受遮挡的程度具有随机性和突变性,给GNSS/INS组合算法的架构设计和参数设置带来了挑战.基于此,设计了一套基于场景检测的GNSS/INS组合定位策略与方法,提出了以多星GNSS观测量的八类特征为...     

基于多分辨率特征自选择的遮挡物识别算法

光伏组件的遮挡物识别是光伏运维系统中不可或缺的环节，传统识别算法多依赖人工巡检，成本高昂且效率低下。基于卷积神经网络，提出了一种面向光伏组件的遮挡物识别算法PORNet。通过引入特征金字塔，构建多个分辨率下具有丰富语义信息的图像特征，提升对遮挡物尺度和密度的敏感性。通过特征自选择，筛选出语义最具代表性的特征图，以加强物体环境的语义信息表达。用筛选出的特征图完成遮挡物识别，从而提升识别准确率。在自建光伏组件落叶遮挡数据集上进行了实验比较和分析，并对识别性能进行了评估，通过与现有物体识别算法相比，所提算法的准确率和召回率分别提升了9.21%和15.79%。      

空间站流体回路/热管耦合式热辐射器性能研究

空间热辐射器担负着航天器内部多余热量向外太空排散的任务，是航天器热控系统的关键设备，尤其是载人航天器，辐射器需要满足长寿命、高可靠度、高稳定性的要求，目前已发射的载人航天器均采用流体回路辐射器。对中国空间站流体回路/热管耦合式辐射器进行试验研究，得出辐射器散热性能的变化规律。首先论述试验方案和试验过程，并给出试验结果数据;然后通过对试验数据分析，得出辐射器传热热阻，以及散热能力随流体回路参数及外热流参数的变化规律;最后基于试验数据，完善辐射器仿真分析模型，并与试验典型工况进行对比分析，实现仿真模型与试验数据的良好吻合，仿真模型可用于辐射器在轨工作性能预示分析。实验分析结果对航天器空间辐射器设计具有一定的参考意义，可为航天器整舱热平衡试验方案及辐射器在轨工作状态设置提供数据支持。     

中高层大气风场对地磁活动的响应特征

统计研究漠河、北京、武汉流星雷达观测到的2012-2018年80～100 km高度的风场数据，比较在地磁平静期(Kp≤2)和地磁扰动期(Kp≥4)的日平均风场数据，得到在地磁活动期风场的变化特征。研究结果表明，在地磁扰动时风场变化具有季节差异和纬度差异。地磁扰动期间，纬向风在较高纬度地区倾向于中间层西风增强，低热层东风增强，纬度较低地区倾向于东风增强。春季，地磁活动对纬向风的影响没有纬度差异，在夏冬季随着纬度的降低中间层东风增强明显。地磁活动对经向风的影响具有季节差异，对春冬季节的影响强于夏秋季节。研究表明，地磁活动对纬向风的影响可达9 m·s^–1左右，对经向风的影响可达5 m·s^–1左右。地磁活动对中性大气风场的影响可达80 km。     

基于深度学习的无人机航拍视频多目标检测与跟踪研究进展

随着无人机航拍的数据采集愈加便捷，以无人机为平台的多目标检测与跟踪技术发展迅速，在智慧城市、环境监测、地质探测、精准农业和灾害预警等民用和军事领域有着广泛的应用前景，近年来深度学习的突飞猛进也为其提供了多种更为有效的解决思路。然而，无人机视角下目标外观发生突变、目标区域被严重遮挡以及目标消失和重现等挑战性的问题尚未完全解决。综述了基于深度学习的无人机航拍视频多目标检测与跟踪算法，总结了该领域的最新进展，包括多目标检测、多目标跟踪2个模块。多目标检测模块划分为双阶段与单阶段两个部分。对于多目标跟踪模块则依据基于检测的跟踪和联合检测的跟踪2个经典框架，分别阐述了2类算法的原理并分析其优缺点。随后对现有的公开数据集进行统计分析，并对基于无人机航拍视频的多目标检测与跟踪领域内标杆挑战赛VisDrone Challenge近年来的最优方案进行了对比分析。最后总结了无人机视角下多目标检测与跟踪亟待解决的问题并展望未来可能的研究方向，为后续相关研究的人员提供参考。