磁强计数据辨识卫星自旋状态

针对近地低轨三轴稳定卫星在轨管理后期,除磁强计外其他姿态敏感器都无效情况下的姿态异常问题,分析了三轴稳定卫星失去姿态基准后,星体自旋状态下三轴磁强计测量数据的特点,提出了使用磁强计测量数据的矢量信息,以找到能够获取卫星状态的方法,从而建立了磁强计测量矢量与卫星自旋轴的几何关系,给出了处于自旋状态下的卫星自旋轴确定方法。通过此种辨识方法,获得了某气象卫星姿态异常翻转状态下的自旋矢量方向和自旋角速度,从而证明了该辨识方法快速、有效,可以作为姿态异常卫星自旋状态的辨识手段,为恢复卫星姿态提供了重要信息,具有一定的工程应用价值。     

RFID技术在航空领域的应用研究

射频识别(RFID)技术现已广泛用于物流、金融、零售等各个行业.航空领域的RFID应用起步较晚,通过对RFID技术在飞机制造商、原始设备生产厂家(OEM)、航空公司的一些典型的应用案例的分析,提出RFID技术应用于航空领域所面临的挑战及必要性,为其未来航空业自动识别技术的发展指明了方向.     

轨道转移飞行器复杂环境下假星干扰与星图识别研究

通过复杂环境下假星模拟,研究假星数目及K矢量查找角距阈值ε对星图识别成功率的影响,采用惯性数据辅助识别的方法,改善了星图识别的成功率.星图识别仿真结果表明,存在假星情况下,假星数目的增加及K矢量查找角距阈值ε的增大会降低星图识别成功率,假星数为7,ε取8″时,成功率仅为42.7％;惯性数据辅助识别相较于传统星图识别成功...     

编队卫星的状态测量方法综述及可行的高精度星间基线测量方案研究

基线高精度测量是编队卫星应用需要解决的关键技术之一。针对这个问题,文章从3个方面进行了阐述。首先,综述目前国内外常用的编队卫星状态测量手段,然后在前面分析的基础上,结合编队卫星基线的表示方法和卫星编队飞行的特点,提出了2种可行的基线激光测量方案,并对它们各自的测量精度进行了简单地分析。从分析的结果来看,这2种方法均能实现高精度的基线测量。     

基于深度学习的雷达干扰识别方法研究

针对复杂电磁环境下雷达干扰信号识别问题,从优化卷积神经网络结构的角度出发,本文提出了一种对卷积神经网络结构LeNet-5增加批量归一化层和改变激活函数的方法。该方法能够加速网络收敛,提升网络的学习效率。本文首先建立舰船目标模型,分析了噪声调幅干扰、噪声调频干扰、梳状谱干扰和无干扰的真实目标回波信号在时频域的差异,然后利用四种信号对舰船目标模型生成数据集,最后通过本文所提方法实现雷达干扰的自动识别。仿真结果表明：在全信噪比条件下,本文所提方法对四种信号的识别准确率达到98.1%,表明所提方法有着较好的稳定性和鲁棒性。     

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同,提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先,利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息,分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性,提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理,根据局部区域分割信息,对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割,获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后,通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量,计算损失函数。最后,在测试阶段使用全局特征,并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征,缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试,验证了所提算法的有效性。      

基于FPGA的红外目标识别神经网络加速器设计

在红外目标识别领域,基于卷积神经网络的深度学习算法的识别精度已远远超过了传统模式识别算法,但神经网络的实现需要庞大的计算和存储,难以在无人机等嵌入式平台上进行部署。针对此问题,将通道级量化策略和梯度的近似优化训练引入到了低比特神经网络模型的建立中,并提出了一种可充分利用硬件计算资源的FPGA加速器,其整体平均性能为65.6GOPS。与其他相关工作的对比表明,低比特量化方法及其FPGA加速器实现,可以为嵌入式红外目标识别系统提供一种能效高、识别精度高的解决方案。     

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。