基于相推法的空间光载射频链路绝对延时测量

空间光载射频链路利用空间光链路实现射频信号的传输.由于采用大气信道传输光载射频信号,链路绝对延时受到大气湍流和温度等因素影响,产生延时抖动.本文采用相推法对1 km空间光载射频链路的绝对延时进行了高精度测量,测量结果与理论模型吻合,测量精度优于0.1 ps.该测量方法采用电光调制和射频鉴相实现了链路绝对延时测量,与光载...     

蒸发波导诊断的Babin模型及其敏感性分析CSCD

Babin模型是目前理论上很先进的一种蒸发波导诊断模型,为提高该模型的使用效果,对该模型进行了理论推导,并仿真分析了模型对输入参数的敏感性。研究结果表明:不稳定层结条件下,模型对相对湿度最敏感,而稳定和中性层结条件下,模型对海表温度最敏感,而大气压力的扰动对该模型诊断结果几乎没有什么影响。在利用海表面测量参数诊断蒸发波导时,应选用精度较高的相对湿度和海表温度传感器。     

图像灰度和相位信息耦合的化铣胶膜刻型三维测量方法

航空航天等薄壁类金属结构件化铣过程中需进行多次刻型以生成凸台、筋条等结构。对其加工图案进行三维测量,不仅可检验加工精度,还可为轨迹规划、刻型工艺等参数优化提供基础数据,是保证化铣零件制造质量的关键技术。现有检测方法主要有人工模板比对、被动双目重建、三维点云分析等,可实现轮廓尺寸等基础参数检测,但在测量精度与完整性上仍存在较大问题。针对此,在结构光与被动双目三维测量的基础上,提出了一种耦合灰度-相位变化信息的化铣胶膜刻型三维测量方法。首先,分析刻型图案邻近区域灰度-相位变化特征,构建对应数学模型;然后,在此基础上,提出耦合左右相机灰度-相位信息的snake模型（Gray-Phase snake, GP snake）,实现刻型图案中心线的高精度提取,克服灰度变化不均匀、左右相机视角不一致等因素导致中心线提取不精准的难题;最后,基于相位信息实现轮廓三维重建,解决传统方法上下边缘处重建不完整的问题,保证刻型图案测量的精度与稳定性。实验结果表明,所提方法可以实现化铣胶膜刻型图案中心线的完整三维重建,精度达0.036 mm。     

X－频段波导测量线自动测试系统

介绍一种普及型ｘ－频段波导测量线自动测试系统。该系统是用现代测试思想和方法对传统波导测量线的改造而组成的。测试系统改造成本低，测试过程实现了自动化，测试准确度高，系统稳定性好，并给出了几种驻波测试的数学模型。     

球面收敛二元喷管电磁散射特性

采用迭代物理光学法和等效边缘电磁流法,对球面收敛二元喷管电磁散射特性进行研究.计算分析了该喷管电磁散射的构成及散射机理、散射场的空间分布特性、散射的频率特性,分别计算和对比分析了电磁波在俯仰平面和偏航平面入射时喷管在中间和最大两种状态下的电磁散射情况.研究表明该喷管在垂直极化下边缘绕射场对散射总场的贡献在大角度下体现.电磁波入射频率越高,该喷管后向散射越强烈,雷达散射截面分布对姿态角度越敏感.      

出口宽高比对S形二元收敛喷管雷达散射截面的影响

在S形二元收敛喷管进出口面积、偏心距、面积变化规律及中心线变化规律不变的条件下,采用自适应超椭圆方法设计不同出口宽高比的S形二元收敛喷管.基于迭代物理光学法与等效边缘电磁流法自主开发计算腔体部件雷达散射截面（RCS）的程序;然后通过文献中的实验数据验证了计算程序的准确性和可靠性.通过计算程序分别分析了水平、垂直两种极化方式下不同S形二元收敛喷管的边缘绕射场与总散射场的电磁散射特性.结果表明:在水平、垂直两种极化方式下,喷管出口宽高比的变化对S形二元收敛喷管边缘绕射场的RCS影响较小,不同出口宽高比的S形二元收敛喷管边缘绕射场的RCS相差不超过4dB.喷管出口宽高比的变化对总散射场的RCS影响较大;正探测角时,宽高比为1.5时,在大部分探测角范围内总散射场有较低的RCS;负探测角时,宽高比为3.5时有较低的RCS.      

飞行试验复杂背景下的图像跟踪技术

针对光电经纬仪在飞机起飞着陆段跟踪角速度大、背景复杂的情况,根据小波多分辨率技术,提出利用小波分层组成低频图像金字塔,利用光流技术进行匹配解算,实现由粗到精的特征点匹配跟踪。通过对飞行试验视频图像进行事后自动跟踪试验,结果表明,该算法能够稳定可靠跟踪多特征点目标,具有鲁棒性。     

一站式现场测量解决方案

白光测量技术:毫秒之间获得海量数据Cognitens白光测量系统,致力于为制造业提供一流的非接触式三维光学测量解决方案。其独有的专利技术,能够在苛刻的工业环境中,利用二维光学成像重建工件的三维数学模型。这种革命性的测量系统,具有独特的高速数据获取能力,可完成工业设计、产品开发和质量评估、现场测量、过程检测、模具的设计与试制和现场根源分析等各种测量与检测任务。     

基于深度学习光流法的荧光油膜全局速度测量

针对基于先验的传统光流法存在前提条件苛刻的问题,提出使用基于深度学习的光流法进行荧光油膜全局速度测量。采用数值仿真试验对基于先验的改进HS光流法和基于深度学习的FlowNet2光流法进行对比,结果显示：在不外加干扰时,改进HS光流法和FlowNet2光流法的平均端点误差分别为0.458 7像素/s和0.381 7像素/s;在亮度变化、噪声干扰或不同的演化时间下,FlowNet2光流法的平均端点误差均明显低于改进HS光流法,平均端点误差差值最大可达5.19像素/s;风洞试验进一步证明,FlowNet2光流法能够获得正确、清晰、定量的荧光油膜全局速度场,较改进HS光流法鲁棒性更高,对风洞工程应用具有一定的参考价值。