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针对航天器热平衡试验时采用固定式红外加热笼无法模拟超低热流的问题,文章研制了一种可在真空低温环境下长时间连续可靠运行的大面阵外热流动态模拟系统。该系统能够在不打开真空容器的情况下,通过动态调整红外加热笼与航天器表面之间的相对位置,同时实现航天器表面的高热流和超低热流模拟,高、低热流模拟的转换时间最短仅需3 min,所模拟的最低热流不大于20 W/m2。将该系统应用于某航天器热平衡试验,能够在低温工况有效降低航天器表面接收的外热流,使航天器表面温度和该表面上的单机温度降低3.5~10℃。 相似文献
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复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。 相似文献
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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。 相似文献
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红外目标识别系统成为航空航天、无人驾驶等军事和民用领域中一项至关重要的技术。红外目标识别算法是红外目标检测识别系统中的核心之一。传统红外目标识别技术往往依赖人为的特征选择,无法对复杂困难的红外目标实现高效、准确的识别。本文提出了训练中反量化与通道级量化相结合的量化策略,有效减小量化误差对网络模型性能的影响。实验结果表明:本文提出的低比特量化算法在红外数据集上有着优异的表现。在硬件部署方面,本文提出了更加高效的卷积计算单元,提高了硬件资源的利用率,同时也达到了更高的峰值性能。最终,在PYNQ-Z2嵌入式现场可编程门阵列(FPGA)上进行验证,系统在150 MHz的时钟频率下达到了90.6 GOP/s的峰值吞吐率,其功耗为2.5 W。 相似文献
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天基红外系统简介美国天基红外系统(space-basedinfrared system,简写为SBIRS)是一种未来新式导弹预警和跟踪系统,它将取代已过时的国防支援计划(DSP)卫星,用于探测全世界的导弹发射,跟踪飞行中的敌方导弹,并指引反导武器加以摧毁。早在1991年1月,在当时的美国总统老布什重新审定战略防御启动(SDI)计划后,天基全球防御系统便更名为天基红外系统 相似文献
160.
针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。 相似文献