临近空间高超声速跳跃滑翔式目标自适应跟踪模型

针对临近空间高超声速跳跃式滑翔目标跟踪问题,在将加速度建模为具有正弦波（SW）自相关随机过程的基础上,提出一种自适应非零均值正弦波相关（ANM-SW）模型。其核心是对正弦波相关模型进行均值补偿构建ANM-SW模型,并推导了模型状态方程;为深入分析均值补偿的作用,分别从时域和频域的角度探讨了自适应非零均值模型的物理本质;此外,为进一步说明模型的适应性问题,结合Kalman滤波推导了SW及ANM-SW模型状态更新的系统动态误差,验证了ANM-SW模型在机动适应方面的优越性;最终仿真表明与SW模型相比,ANM-SW模型在跟踪精度及机动适应能力方面具有一定的优势性。     

非接触转子振动位移采集系统测试误差

对基于叶尖定时测量原理开发的非接触转子振动位移采集系统(NRDMS)测试误差进行了研究分析。将模拟叶片振动标准信号作为采集系统测试的输入信号,研究了测试对象参数和采集系统时基信号对测试结果误差的影响,理论和测试结果分析表明:测试误差主要受采集系统时基信号和转速的影响,采集系统的最大引用误差为0.066%。      

基于深度学习的图像匹配方法综述

图像匹配是飞行器视觉导航中的一项关键技术。基于深度学习的图像匹配方法在近几年快速发展,其特征提取网络比传统方法具有明显优势与广阔的应用前景。基于深度学习的图像匹配方法可以按照网络结构的不同分为单环节网络模型匹配方法和端到端网络模型匹配方法。首先对单环节网络模型中的特征检测模型、描述符学习模型、相似度度量模型和误差剔除模型逐一进行了深度调研及分析,然后对端到端匹配网络模型中的单网络结构方法和多网络结构组合方法进行了针对性的综述,并对经典的端到端匹配网络模型算法进行了介绍和分析。最后,结合目前基于深度学习的图像匹配方法存在的问题,指出未来可能的发展趋势和方向,为后续研究者在深度学习图像匹配的研究提供一定参考。     

基于级联耦合的大功率测量技术研究

讨论了采用级联耦合测量技术的大功率测量系统,指出大功率测量条件下引起测量不确定度的因素,搭建了基于该技术的大功率校准系统,减小了系统测量不确定度,实现了功率放大器的高精度校准和测量。     

等效原理算法在不同等效面下的误差分析

等效原理算法(EPA)借鉴了区域分解的思想,并基于惠更斯等效原理实现了对大规模散射问题的计算.本文对EPA中的等效原理算子(EPO)进行了误差分析,选取了立方体、球体和进行了光滑处理的立方体等作为等效面寻找误差来源,并提出了误差改进的建议.根据计算结果,等效磁流在等效面上描述的误差一般集中在等效面表面的几何不连续处,且主要受等效面上的法向向量不连续性和基函数的选取的影响.故在选取等效面时应尽量考虑使用平滑的等效面,而不是直接使用立方体等效面.      

基于边缘信息的灰度目标跟踪算法

提出了一种基于边缘信息的跟踪算法,其可以实现对剧烈变化的灰度目标的精确跟踪.首先,利用基于双同心圆窗口算子的非线性边缘检测算法得到高质量的边缘信息;其次,为了解决单一边缘特征空间不能充分表征目标的难题,提出了一种通过组合边缘图像构建特征空间的方法,以便为目标建模提供充分信息;再次,在构建的特征空间中使用核估计方法对目标进行建模;在目标定位阶段,利用Kalman滤波器对目标进行预估后,再由Mean Shift算法在预估位置邻近区域实现目标定位;最后,提出了一种基于形态学的动态模型更新策略,使得算法不仅可以获得精确的目标区域,还可以实现对目标尺寸和形状变化的自适应.实验结果表明,本算法不仅可以有效跟踪剧烈变化的灰度目标,而且跟踪窗口可以实现对目标尺寸和形状的自适应.      

一种星间设备系统偏差的标定方法

针对Ka波段测距体制中星间测距设备系统偏差标定困难从而影响自主导航精度的问题,提出用星地无线电双向时间比对的方法标定星间设备系统偏差。通过两条星地双向链路并在这两颗卫星间建立一条星间双向链路进行标定。结果表明：该方法能够标定星间设备系统偏差,其RMS优于1ns,从而起到提高星间时间同步精度的目的。     

凝望月球的那双眼睛——记国内第一台双目视觉在轨三维恢复系统

“你见过月亮吗？”所有的人都会毫不犹豫地回答“当然见过”。“那你近距离地见过月亮吗？”“近？有多近？”“很近很近,近到你可以看见它的每一块石头,每一份土壤。”“……’,2013年12月,嫦娥三号发射成功,在嫦娥三号的巡视器（月球车）上就有这样一双眼睛。它能最近距离地观察月球,并进行探测。这就是我国第一台月球双目视觉在轨三维恢复系统。