多源遥感图像数据融合技术综述

针对具体实践需要，对现有应用最广泛的卫星遥感图像数据融合算法进行了介绍，描述了其主要步骤，进行了定性分析，给出了图像融合效果评价的准则，指出了遥感图像数据融合的发展方向。     

基于传感器几何特性和图像特征的影像配准方法

“天绘一号”卫星是我国第一代传输型立体测绘卫星,搭载有三线阵CCD相机、多光谱相机和2m分辨率全色相机。多光谱相机波段间影像的配准是保证多光谱影像质量和有效应用的前提,在现有配准方法的基础上,文章提出了基于传感器几何特性和图像特征的配准方法来改善影像配准效果。这种方法首先基于相机几何特性对待配准图像进行调整,然后对图像进行局部多点取图,采用尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）法提取图像特征并进行初步匹配,利用匹配点领域灰度相关性来进行精匹配和误匹配点的剔除,最后获得图像位移差,进而完成图像配准。实验结果表明,这种方法能够提高多光谱波段间影像的配准成功率,准确率达到95％以上,大幅改善了匹配精度。     

基于分数阶Fourier域滤波的SAR多运动目标检测和参数估计

SAR多运动目标的检测和参数估计较单运动目标的难度大大增加,传统的WVD方法在处理多分量线性 调频信号时存在交叉项干扰的问题,改进的WVD-HT方法可减弱交叉项的影响,但并不能从根本上解决交叉项问题, 同时计算量也很大。文中提出一种基于分数阶Fourier域滤波的多运动目标检测和参数估计方法,在运动目标和静止目 标信号分离后通过逐个消去强目标信号,有效地解决了弱目标信号的检测和参数估计问题,由于分数阶Fourier变换是 线性变换,从而免除了交叉项的困扰。仿真和实测数据的处理结果验证了算法的有效性。     

一种小波包的微机械陀螺消噪方法

微机械(MEMS)陀螺精度直接影响惯导系统精度。研究表明,随机噪声是影响MEMS陀螺精度的重要因素。本文在介绍小波包变换和自适应阈值的基础上,采用db4小波包变换阈值消噪方法,对某MEMS陀螺信号进行消噪处理,数据处理验证了此算法在MEMS陀螺消噪处理中的有效性。     

单通道DRFM的数字多普勒产生技术

根据脉冲多普勒雷达信号处理的相参性要求,提出以相位控制为基础的多普勒干扰信号产生方法.针对单通道采样结构的数字射频存储器,给出利用希尔伯特变换产生多普勒信号的数字算法.在Matlab中对多普勒干扰效果进行了仿真,对其FPGA实现方式进行了优化设计,结果表明了该算法的有效性和可实现性,最后对利用数字射频存储器实施多种多普勒干扰进行了研究.     

ICP算法在叶型点云数据配准中的应用

针对叶片截面型线测量点云数据与理论点云数据的配准问题,研究了将ICP算法应用于叶型点云数据配准的方法。首先概述了叶型测量数据与理论数据的匹配问题;然后阐述了基于ICP算法的叶型点云数据配准方法,并在MATLAB平台进行了配准实现;最后给出了配准实例,并将配准结果与点云处理软件CloudCompare的匹配结果进行了对比,验证了该方法的准确性。     

陀螺稳定平台漂移误差参数的辨识方法研究

给出了一种平台工作在惯性稳定状态下的静态多位置测漂方案 ,建立了包含陀螺漂移、地球自转因素在内的平台漂移数学模型和系统状态方程 ,解决了三轴开路状态下的耦合问题。取框架角传感器的输出作为观测量 ,利用广义Kalman滤波器对含有噪声的测量数据进行处理 ,将参数辨识问题转化为状态估计 ,仿真结果表明 ,此方法可以获得较好的辨识效果     

基于ATR-FTIR检测技术的航天器结构板表面污染物分析

文章制定了航天器结构板表面污染物成分鉴定与来源解析的技术方案,并根据该方案采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱（Attenuated Total Reflection Fourier Transform Infrared, ATR-FTIR）检测技术对航天器热真空试验后结构板表面的白色污染物进行成分鉴定,结果表明污染物的主要成分为酰胺类物质。将疑似污染物来源物质的ATR-FTIR光谱图与污染物光谱图进行对比分析,推断出航天器结构板表面污染物来源于热真空试验过程中含胶热缩管内层的热熔胶,并通过验证试验证明了污染物来源推断的正确性。研究可为航天器污染物的预防和控制提供技术支持。     

基于频域CLEAN和谱图-Radon变换的SAR运动目标检测算法

谱图-Radon变换可有效地检测多个线性调频信号,当多个线性调频信号的能量相差较大时,谱图-Radon变换就很难将所有的信号检测出来。为了解决这个问题,文中提出了基于频域CLEAN的检测技术与谱图-Radon变换相结合。使用检测能量相差较大的多个线性调频信号的方法。这种方法可以有效地检测出所有的信号,具有较大的实用价值,仿真实验结果表明这种算法是有效的。     

多分量雷达辐射源信号的检测与分离

针对多分量雷达辐射源信号难以有效检测与分离的问题,提出了时频变换结合时变滤波的方法。通过图像分割中的区域生长法在时频平面对各分量进行检测,对其中的线性调频分量采用分数阶傅里叶变换进行优先分离,再对时频或频域没有耦合的分量进行滤波,最后通过支持向量机划分分类线,用于时频耦合分量的分离。仿真实验结果表明,该方法可以对多分量信号进行有效的检测与分离。