空间TDICCD相机动态信噪比计算方法研究

信噪比是空间光学相机系统的主要设计指标之一,可用于表征相机的辐射性能。文章通过建立遥感卫星轨道模型,分析计算一年中任意时刻用太阳高度角和卫星观测角描述太阳、卫星、地面目标点之间的相对位置关系,并将计算得到的卫星观测角和太阳高度角等参数导入大气传输软件MODTRAN,输出在相机入瞳处的地面目标光谱辐亮度,再根据信噪比的计算方法,最后完成TDICCD相机动态的信噪比计算值。通过该方法,可以计算任一时刻任一观测目标的信噪比,这将有利于判断在某一时刻的能量是否满足观测要求,以随时改变TDICCD的探测器级数,使得成像像质达到最佳。     

中国无地面控制点摄影测量卫星追述（一）——返回式摄影测量卫星

以无地面控制点条件下的摄影测量为背景,回顾了中国第一代、第二代返回式摄影测量卫星的研制历程,给出了相机的主要技术参数,介绍了研制的技术难点。从地形图制作精度的角度评价了中国第一代、第二代返回式摄影测量卫星的技术水平,给出了制作的立体影像图和等高线图。最后,与美国、俄罗斯（前苏联）、欧空局同类型的返回式卫星进行了比较。     

适用于月面高温环境的嫦娥三号地形地貌相机热设计

“嫦娥三号暠月面探测器上安装的地形地貌相机工作时直接暴露在月面高温环境下,受月表红外辐射影响很大,给热控设计带来很大难题。为解决设备工作时的高温问题,在外热流分析的基础上提出了以“最佳散热位置暠为核心的热控方案,设备处于“最佳散热位置暠时能够获得较好的初始温度和最快的降温速率;另外通过把散热面布置在月表红外辐射热流最小的位置并在除散热面以外的其他表面包覆多层隔热组件这两个措施,可以最大程度减小月表红外辐射的影响。地形地貌相机在轨开机工作前的各飞行阶段遥测数据均满足存储温度指标要求并且有较大余量;开机工作环拍一周的遥测数据满足工作温度指标要求并且与热分析结果符合较好,初始温度与遥测温度数据偏差为-1灡7曟,温升速率和降温速率偏差分别为14灡9%和16灡9%。这表明该热控方案正确可行,可为后续中国深空探测类似热控问题参考。     

基于CCD和超声的物体位姿检测方法及精度分析

介绍了用单个CCD摄像机和超声传感器相结合检测物体位姿的方法.首先由CCD摄像机采集一幅图像,获取物体上目标点在图像坐标系中的理想坐标,并由此确定该点投影矢量(连接物体点和对应图像点的直线)的方向;然后控制机器人运动,使超声传感器的z轴与求得的投影矢量重合;最后用超声传感器测出投影矢量的长度,确定目标点在摄像机坐标系中的坐标.分析了影响检测精度的主要因素,具体研究了超声传感器的安装参数对检测精度的影响规律,进行了仿真分析.该方法可以有效地降低图像处理所带来的巨大数据量,避开双目视觉中的图像匹配问题,快捷、精确检测物体的位姿.     

空间相机摆扫成像立体定位精度仿真分析

为了验证空间相机摆扫成像立体定位的可行性,考虑成像比例尺变化、摆扫角测量精度、摆扫角稳定度和摆扫角速度等影响因素,建立了以总体设计中影响定位精度的各指标为参数的空间相机摆扫成像几何模型,推导了基于误差传播理论的定位精度计算方法,并对平面定位精度和高程精度进行了仿真,提出了摆扫成像方式条件下提高定位精度的有效措施。结果表明,在成像幅宽较大时,单线阵摆扫成像线阵长度较小情况下和双线阵推扫成像线阵长度较大情况下,可达到相近的定位精度,提高摆扫角测量精度、摆扫角稳定度及时间同步精度,可提高平面定位精度。摆扫成像立体定位精度仿真方法适用于大幅宽成像遥感卫星定位精度指标分配。     

海上多任务飞机与无人机协同反潜作战研究

海上多任务飞机将成为海军执行海上巡逻侦察和反潜作战的主力航空武器装备,海上多任务飞机与无人机联合编队进行协同反潜作战将是未来航空反潜的发展趋势和重要作战方式之一。介绍P-8A海上多任务飞机主要系统配置和作战能力,分析海上多任务飞机的作战使用以及海上多任务飞机与无人机协同作战的概念和模式,包括协同态势感知和协同攻潜作战,指出了未来海上多任务飞机与无人机协同作战涉及的主要关键技术。     

基于机器视觉与UMAC的自动铺丝成型构件缺陷检测闭环控制系统

为保证自动铺丝成型构件的性能,实现对成型构件表面质量的高效检测,本文基于机器视觉检测技术,自行研发自动铺丝成型构件表面缺陷检测闭环控制系统,使自动铺丝过程中预浸纱之间的间隙或重叠在允许范围内,从而保证铺丝精度。研究主要分为三个部分:铺丝成型构件表面图像提取与缺陷检测,检测数据传输,运动轴反馈控制,实现在自动铺丝过程中对成型构件表面缺陷检测实时闭环控制。针对电荷耦合相机采集到的预浸纱图像存在运动模糊和信噪比低等问题,将图像预处理划分为图像复原和降噪两大功能,根据不同类型的噪声采用对应滤波法进行降噪处理,提高了图像的信噪比,为后续检测提供高质量图像;预浸纱缺陷主要由其边缘直线这一几何特征进行表征,因此通过对预浸纱边缘检测实现缺陷识别;利用工控机向图像采集控制器发送命令实现图像采集,同时通过工控机与运动控制器之间信息流和数据流的交换实现检测数据的传输。探讨模糊控制理论用于闭环控制的研究,在反模糊化环节后面,加入自适应参数调节,以适应加工过程的突变,并成功地应用到自动铺丝缺陷检测闭环控制系统中,提高了伺服跟踪精度和跟踪实时性,从而提高铺丝精度。     

机载雷达测控站性能分析CSCD

陆基、海基测控设备在跟踪低空特别是超低空飞行目标时受视距影响大,作用距离有限,而机载测控站作为空中测量平台,不受视距影响,有很大发展空间。介绍了机载测控站的组成、功能和工作原理,分析了机载测控站相关参数关系和工作能力,提出了提高跟踪能力的方法措施;给出了系统跟踪距离计算公式,通过几种典型目标速度分析了系统的跟踪能力,并与陆基、海基测控设备的跟踪能力进行了比对。结果表明,机载测控站在跟踪低空目标时作用距离较远,在低弹道大射程目标飞行试验中具有较大的应用空间。     

UAV navigation in high dynamic environments: A deep reinforcement learning approach

Unmanned Aerial Vehicle (UAV) navigation is aimed at guiding a UAV to the desired destinations along a collision-free and efficient path without human interventions, and it plays a crucial role in autonomous missions in harsh environments. The recently emerging Deep Reinforcement Learning (DRL) methods have shown promise for addressing the UAV navigation problem, but most of these methods cannot converge due to the massive amounts of interactive data when a UAV is navigating in high dynamic environments, where there are numerous obstacles moving fast. In this work, we propose an improved DRL-based method to tackle these fundamental limitations. To be specific, we develop a distributed DRL framework to decompose the UAV navigation task into two simpler sub-tasks, each of which is solved through the designed Long Short-Term Memory (LSTM) based DRL network by using only part of the interactive data. Furthermore, a clipped DRL loss function is proposed to closely stack the two sub-solutions into one integral for the UAV navigation problem. Extensive simulation results are provided to corroborate the superiority of the proposed method in terms of the convergence and effectiveness compared with those of the state-of-the-art DRL methods.     

对空间碎片的相对位姿估计

针对几何、质量特性参数均未知的空间碎片,提出一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的相对位姿估计算法。该算法以单目相机获得的目标图像特征视线信息作为测量输入,以目标姿态、姿态角速度、惯量比、相对位置、相对速度和特征位置作为滤波状态。对算法进行可观性分析,给出两个可以保证算法可观性的条件。分别针对不同条件进行数值仿真,仿真结果表明新算法能够对几何和质量参数未知的空间碎片进行有效的相对位姿 估计。