一种基于亚像素匹配的高精度视觉定位方法

大多数应用到无人机景象匹配导航中的匹配算法都只能满足像素级精度,且当无人机利用景象匹配定位时图像之间往往存在较大的视觉差异,这种情况下图像匹配精度低且性能会急剧下降。所以选用具有仿射不变特性的特征点进行匹配,结合高斯亚像素拟合原理及特征描述符简化方法,并采用渐进采样一致性(PROSAC)算法剔除误匹配点,最终实现亚像素级的景象匹配定位。实验结果表明,采用此方法可以大大提高图像匹配的精度,提高到0.05像素以内。     

非平稳信号特征提取在航空发动机故障诊断中的应用

在航空发动机早期故障诊断中,特征提取是早期诊断的重要过程之一.文中以航空发动机转子故障为研究对象,给出了基于经验模式分解、小波分析为核心的故障特征提取方法,并作了针对性的比较研究.在matlab7.0环境下开发了一个故障特征提取软件系统.研究结果表明:基于经验模式分解的时频分析方法可以很有效地提取到非平稳故障特征信号,是一种适合于非线性信号处理的方法.     

基于图像奇异值描述的雷达目标识别方法

利用目标对常规雷达发射波形的调制效应，先对录取的回波数据进行预处理，把一维回波序列投影成二维灰度图像，然后提取这种图像的反映飞机目标不同机型(大、小)和不同架次的奇异值作为特征矢量，采用BP神经网络对目标进行分类识别试验，结果表明该方法是有效的，这为常规低分辨雷达空中目标识别提供了一种新方法。     

鲁棒故障诊断中特征结构配置的有关问题

讨论了用于故障检测的特征结构配置方法，给出了特征结构设计的必要条件。此外，还讨论对加权矩阵与增益矩阵的最优鲁棒设计问题，提出了一种直接的、降秩逼近的设计方案，指出了Ｐａｔｔｏｎ的设计方案有可能实现不了的原因，并举例给予验证。     

具有线性回归特征的多组实验结果对比分析方法的研究

研究试验参数变化情况下．具有线性回归特征的多组试验结果差异性的对比分析方法。数学上谈问题转化为对回归直线的常数口和比例系数6两组随机样本的F检验。当这两个指标均无显著差异时，认为两组(或多组)试验数据无显著差异。谈法将判断的范围外推到了整个实数域，因此要求条件过高。本文提出了重合度法，即用试验参数的共同区域内回归直线置信带的面积重合度．判断实验结果的一致性。对试验数据的分析表明，该方法具有明显的合理性．但其临界值还需进一步研究确定。     

一种改进点线特征融合的双目视觉惯性定位算法

在复杂产品装配过程中,对增强现实设备定位是实现虚拟引导信息与装配现场实时融合的核心。传统基于标签或预先构建离线装配基体模型的定位方式,存在装配任务与视觉定位兼容性低,单一视觉定位鲁棒性和稳定性差的问题。利用多传感器融合的视觉惯性导航方式进行定位,可提高定位的精度和鲁棒性,有效提高复杂产品装配质量和效率。本文提出了一种基于点线特征融合的双目视觉惯性定位算法,对双目相机和惯性测量单元（Inertial measurement unit,IMU）进行联合标定,并通过ORB和LSD线端融合的点线特征提取匹配,采取视觉和IMU紧耦合的方式,建立基于点线特征的视觉惯性融合的位姿误差融合模型。对比VINS-Fusion、PL-VIO和本文改进IPLVIO算法,结果表明IPL-VIO算法在结构化场景下的绝对位移和旋转误差比原算法误差更小,同时结构化场景信息更加丰富,能够应用在弱纹理的AR装配现场中,为增强现实辅助装配平台提供稳定可靠的位姿数据。     

基于MHSA和C- BiGRU的航班延误预测研究

针对普通神经网络预测人为因素造成的航班延误能力不足的问题,提出了一种基于多头自注意力机制和卷积双向门控循环单元的预测模型(MHSA-C-BiGRU)对航班延误问题进行研究。模型采用卷积双向门控循环单元(C-BiGRU)提取局部信息和上下游数据的时序信息,利用多头自注意力机制(MHSA)的并行能力从不同位置提取数据内部之间的特征,强化重要信息的权值,使模型聚焦到对当前任务更重要的信息,从而增强模型分析人为因素造成的航班延误的能力。研究使用2018年上海浦东机场的航班数据和气象数据。结果表明,预测模型相对于基础模型的预测准确率提高了4.4%,各项宏平均值有8%的提高,各项权重平均值有5%的提高。     

风偏差对火箭最大气动载荷精度的影响

高空风的预报精度对运载火箭的飞行安全有重要影响,主要表现在对运载火箭飞行中的最大气动载荷的精度影响。以某地区实况风为基准,分析了高空风预报值产生的风偏差对火箭最大气动载荷参数精度的影响。结果表明:最大气动载荷预报值的精度随高空风预报时效延长而降低,其相对误差从第1天的5.68%增长到第11天的26.49%;且最大气动载荷预报值精度与季节有关,该预报精度在秋季最高,春季最低。研究结果在火箭发射的飞行保障及安全决策方面具有参考价值。      

基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法

在合成孔径雷达（SAR）图像分析领域,飞机作为一种重要目标,对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。制作了一个SAR图像飞机数据集（SAD）,以Faster R-CNN为检测框架,利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框,以适应飞机目标的形状特点;借鉴inception模块思想,设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度,增强对浅层特征的表达;分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野,对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息;同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元,消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明:相比原始的Faster R-CNN算法,所提改进的Faster R-CNN算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%,同时保持了较快的检测速度。      

空域扇区网络结构特性分析及韧性评估

为保障扇区内航空器运行安全,提高扇区网络在外界干扰下的韧性,从而有效减轻航班延误和空域拥堵。首先,依据中国空域扇区划分规则,运用复杂网络理论构建中国空域扇区网络模型;然后,定义网络基本特征参数,对中国空域扇区网络结构特性进行分析,提出扇区网络韧性的概念,并采用一种定量评估方法对其进行度量;最后,对比分析不同恢复策略下的韧性指标,以此制定空域扇区网络在外界干扰下的最佳恢复策略,提高网络韧性。结果表明:中国空域扇区网络具有较大的平均最短路径长度和较小的聚类系数,度分布服从双段幂律分布,介数和强度服从指数分布。介数是影响空域扇区网络韧性最大的指标,采用介数恢复策略可显著提高外界干扰下空域扇区网络的韧性。