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862.
卫星上天线尺寸越来越大,在轨展开后会对太阳翼产生遮挡。文章给出一种检测太阳翼电池片所受遮挡的方法。此方法首先分别提取天线和太阳翼电池片三维模型的STL(Stereo Lithographic)格式数据信息,STL数据包括三角形网格的法向矢量和三角形3个顶点的位置信息。然后根据需要对电池片的STL数据进行插值处理,并按照太阳翼转动角度和太阳光与太阳翼法向夹角的变化对天线的STL数据进行后续处理。之后,判断电池片的三角形网格与天线三角形网格的几何位置关系,建立太阳翼遮挡模型。该模型不须提供天线的参数信息,只需要三维模型即可完成遮挡分析。 相似文献
863.
突发通信信号的降维检测方法及带宽参数分析 总被引:1,自引:0,他引:1
在突发通信信号检测中,在频率、带宽进行二维搜索的检测方法计算量大,提出了可减少计算量的降维检测方法,该方法在单一检测带宽下进行频率搜索检测突发通信信号。对其带宽参数选择进行了分析。理论计算和仿真表明,降维检测器用于单一速率信号检测时,当检测带宽与信号带宽一致时具有与二维检测器相同的检测性能,当检测带宽与信号带宽相差一倍时,信噪比损失2dB左右;用于混合速率突发信号检测时,最佳带宽与速率的概率分布、信噪比等多种因素有关;对发送功率不变的各速率均匀分布的混合速率突发信号,检测带宽匹配于最大信号带宽可在较高信噪比时获得最高的平均检测概率。这些分析为降维检测器的带宽参数选择提供了依据。 相似文献
864.
运动目标的检测是计算机视觉研究领域中的一个重要组成部分,传统的基于单目视觉的目标检测算法要么受环境因素的限制较大,要么收敛速度较慢,还难以解决多个运动目标部分遮挡的问题。针对以上存在的问题,本文在目标检测中采用了立体视觉方法。用双目摄像机对图像进行拍摄获取立体图像序列对,然后对立体图像对运用立体视觉方法进行分析。实验表明该方法能正确检测到运动目标,不受光线变化和阴影的干扰,并且在运动目标发生部分遮挡时仍能正确区分各目标。 相似文献
865.
866.
867.
提出了一种基于量子超球神经网络的液体火箭发动机振动故障检测方法,采用可变量子超球代表发动机工作模式,自然地提供了反映故障程度的概率幅;网络的离线学习算法可以从训练样本中自动提取发动机振动知识,监测算法不仅能正确预报故障,还能在线学习新的振动信息。试验数据检验结果表明:量子超球神经网络可以成功用于液体火箭发动机振动故障检测。 相似文献
868.
869.
基于梯度特征的图像自动分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用遥感图像进行海上目标检测、监视的关键技术是实现海陆分离,从而为目标检测、监视减少不必要的处理工作。传统的采用阈值分割方法分离陆地,但是这种方法对于陆地上灰度级较低区域容易造成误分割。而且,很显然的不能够充分利用图像中的灰度变化信息,即梯度。为此提出了一种基于梯度特征的海陆分割算法。首先利用边缘检测提取图像的梯度特征,梯度特征对灰度级并不敏感而对梯度的变化敏感,对于陆地灰度级较低的区域也能够提取边缘。对得到的边缘进行形态学处理,利用设定的面积阈值将图像分为主体陆地区域和孤立陆地区域,进一步可以屏蔽陆地。实验结果表明,该方法可以较好的分割陆地中阴暗区域,对于未经辐射校正图像有较好的适用性,并且有较快的处理速度。 相似文献
870.