基于TEASER算法的空间非合作目标位姿估计

基于点云的空间非合作目标位姿估计,常受到噪声影响.提出截断最小二乘估计与半定松弛(truncated least squares estimation and semidefinite relaxation, TEASER)与迭代最近点(iterative closest point, ICP)的结合算法,提升空间非合作目标位姿估计精度与鲁棒性.该方法包括粗配准与精配准两个环节：在粗配准环节中,基于局部点云与模型点云的方向直方图特征(signature of histogram of orientation, SHOT)确定匹配对,利用TEASER算法求解初始位姿;在精配准环节中,可结合ICP算法优化位姿估计结果.北斗卫星仿真实验表明：在连续帧位姿估计中,噪声标准差为3倍点云分辨率时,基于TEASER的周期关键帧配准方法的平移误差小于3.33 cm,旋转误差小于2.18°;与传统ICP方法相比,平均平移误差与平均旋转误差均有所降低.这表明所提出的空间非合作目标位姿估计方法具有良好的精度和鲁棒性.     

型号工程新产品标准化大纲的编制

叙述了型号工程新产品标准化大纲编制的一些基本原则,探讨了编制的一些基本方法,并结合编制实践介绍了处理一些典型问题的原则及途径。     

基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法

针对直升机雷达回波在时频二维分布图上的分布特性,提出一种基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法,实现了直升机旋翼谱与其他类型目标的区分,从而有效识别直升机。当雷达工作在低重复频率(LPRF)时,直升机旋翼回波在时频分布图上呈现明显的扩展特征。通过仿真与实测数据分析,表明该特征与其他目标回波在频率维分布特性存在较大差异。利用卷积神经网络中的卷积核技术,将实测数据与卷积核矩阵进行二维卷积运算,依据输出矩阵实现了直升机旋翼谱的识别。利用实际采集的直升机回波数据进行验证,证明该方法是有效的,可应用于各种采用脉冲多普勒工作体制的雷达系统。     

改进的遥感卫星成像任务单轨最优团划分聚类方法

针对遥感卫星成像任务规划时对点目标的聚类效果不佳的问题,提出了一种改进的单轨最优团划分聚类方法。根据聚类约束条件,构建任务聚类图模型,并为图模型中的每一条边赋权值;根据图模型中边的权值,构建权值矩阵P;以卫星单轨姿态机动的最大次数作为聚类任务的数量限制,由P依次计算每个聚类任务所有可能的最优聚类方案,并生成对应的收益矩阵M和终点矩阵N;通过循环遍历的方式计算各个聚类方案下的总收益,其中总收益最大的方案即为最优团划分聚类方案。仿真结果表明:提出的改进的团划分聚类方法,能将点目标有效聚类,与传统任务聚类方法相比,可明显提高遥感卫星对点目标的观测效率。研究结果可为我国遥感卫星自主任务规划技术研究提供参考。     

基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测

随着遥感影像数据规模的快速扩张,如何高效准确地识别遥感影像中的典型目标成为当前的研究热点。为解决传统遥感影像目标检测方法准确率低的问题,用基于深度卷积神经网络进行遥感影像目标检测,在遥感影像数据集上用基于Faster-RCNN的神经网络模型对VGG16卷积网络进行训练,对输入的遥感影像通过区域推荐网络标注出待检目标的包围框和置信度,实现对遥感影像的目标检测。以飞机和油罐为例,在TensorFlow深度学习框架下实现了数据预处理、网络训练、目标检测等功能,并在当前测试数据集上取得了较高的检测准确率和置信度。该研究成果可应用于遥感影像解译和处理等相关领域。     

有向拓扑下无径向速度测量的多导弹协同制导

针对多枚导弹在平面内从各自期望的方向同时击中移动目标问题,提出一种有向通信拓扑下无需导弹-目标径向速度测量且带视线角约束的分布式有限时间协同制导律。基于平面内导弹-目标相对运动方程建立带视线角约束的多导弹协同制导模型。基于二阶多智能体协同控制理论设计了视线方向上的制导律,可保证有向拓扑下多导弹的打击时刻在有限时间内达到一致。基于齐次系统稳定性理论和积分滑模控制理论设计了视线法向方向上的制导律,可保证多导弹击中移动目标且视线角在有限时间内收敛到期望值。仿真校验所设计的协同制导律在理想条件下可使有向拓扑下的多导弹从各自的期望方向同时击中移动目标。