既快又省发展战术侦察卫星的新尝试

“战术卫星”(TacSat)1是美国防部正在实施的“实战响应空间实验(ORSE)”创新计划的首次实验。该实验计划从概念到技术,从计划管理到实战应用,处处都充满着创新精神。该计划的最终目标是在危机或战争前夕,按战场指挥官的实战需求,在几周或几个月内,快速组装、发射一颗能够直接向战场用户传送侦察图像的卫星,使空间资产成为美军联合特遣部队装备的重要组成部分。其特点是充分利用高度自主的微小卫星平台、模块化的有效载荷、共同的接口界面以及通过国防部保密的TCP/IP路由网直接向卫星发送指令和分发卫星图像等创新概念与技术,构建快速响应的航天科研生产管理机制与发射模式,获得战术应用的实战响应能力。     

返回舱搜救全程通信连续不间断

日前，着陆场系统总设计师吴斌接受采访时表示：“为确保神舟八号飞船顺利安全返回，着陆场系统通过技术创新和硬件升级，首次实现了返回舱搜救全程北京中心与着陆场之间调度、话音和图像通信的连续不间断。”     

三级旋流头部装置末级文氏管喉道面积对出口流场的影响试验研究

文氏管对涡流器具有重要的引流作用.通过改变第III级文氏管的喉道面积大小,探究了其对三级涡流器出口流场的影响.应用粒子图像测速仪(PIV)对三头部试验件的涡流器出口流场进行分析,发现中间涡流器的两个漩涡中心的径向距离随着第III级文氏管喉道面积的增加呈现先减小后增大的趋势.相邻三级涡流器出口流场会叠加,致使中间涡流器的...     

中高轨卫星海洋成像图像几何定位精度提升方法

针对中高轨卫星海洋成像时缺少控制点下的图像定位精度提升问题,提出一种提升定位精度的方法。该方法利用中高轨卫星成像范围大,配合姿态机动,在短时间内寻找有特征点的区域,通过卫星图像与高精度控制图像进行匹配,寻找控制点,求解偏置矩阵,并将该区域的偏置矩阵补偿到海洋地区,以达到提升图像定位精度的目的。结合中高轨卫星成像特点,对河南嵩山检校场和太原区域图像进行仿真,并利用嵩山检校场数据进行在轨几何检校,将检校参数补偿到太原区域。仿真结果表明:无控制点定位精度从118.3个像素提高到37.8个像素,证明了文章提出方法的有效性。     

一种基于卷积神经网络的地磁基准图构建方法

地磁匹配导航技术是一种重要的辅助导航制导方法，地磁基准图的构建精度对地磁匹配制导的精准度起着决定性作用。针对现有地磁基准图构建精度难以满足实际地磁匹配导航需求的问题，提出了一种基于卷积神经网络的地磁基准图构建方法。首先，利用卷积层提取低分辨率基准图中的特征图像块；然后，利用基于学习的阈值收缩算法（LISTA）实现图像块的稀疏表示；最后，利用三通道的地磁信息得到重建后的高分辨率基准图。实验结果表明:所提方法对地磁基准图具有更高的构建精度，同时对噪声有更好的鲁棒性，各种客观评价指标均高于现有的超分辨率重建方法。      

应用Landsat-8卫星遥感图像的青海地区土壤分类研究

遥感技术的迅速发展和应用,为土壤分类提供了新的技术与数据支持,文章提出一种利用陆地卫星-8(Landsat-8)遥感图像的土壤分类方法,用于青海地区土壤分类,所提取的特征包括4种,即基于遥感图像的变换特征、指数特征、纹理特征和基于高程图像的地形特征,通过随机森林方法实现土壤分类。文章首先提出2个基于遥感图像的纹理特征——熵与平滑度,从中国土壤数据集中自动提取了16 444个数据点,并在试验中采用,充分验证了此分类方法的有效性。     

一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法

合成孔径雷达（SAR）图像配准是寻找多幅SAR图像之间的几何变换关系的过程，使不同图像校正到统一空间坐标系。传统光学图像配准方法，如尺度不变特征变换（SIFT）结合随机抽样一致（RANSAC）用于SAR图像配准时，由于受到乘性相干斑噪声的干扰，配准性能受到较大影响。提出一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法，在对SAR回波复数据进行成像处理的过程中，利用相位信息并结合子孔径自聚焦方法得到强相关的重叠子孔径图像，并利用多图像配准方法实现成像孔径内和孔径间的子孔径图像配准，提高图像配准精度。多个不同场景的实测数据处理结果表明：所提算法相比于SIFT+RANSAC算法，同名点数量增加，误匹配点对减少，均方根误差减小，对相干斑噪声具有较强的鲁棒性，配准效果得到了显著提高。     

基于多尺度 3D-2D卷积神经网络的高光谱图像分类

设计提出了 1种针对高光谱图像分类任务的 3D-MSCNN模型。在 PCA降维的基础上,利用 3D空谱特征提 取网络和 2D多尺度特征提取网络实现高光谱图像特征提取,充分发挥高光谱图像空谱信息价值,增强对不同尺度 地表覆盖的表达能力。最后,利用 Softmax分类损失函数实现高光谱图像分类任务。实验结果表明,本文算法在 In. dian Pines和 Pavia University数据集上都取得了较好的分类效果。与 CD-CNN、3D-CNN、SS-Net和 HybirdSN等方法相 比,本文算法能够有效提升总体精度、平均精度和 Kappa系数等客观评价指标。