实时遥测原始数据对接方法的研究与应用

实时遥测数据处理系统借鉴了事后处理中多站原始数据对接设计思路,实现了实时遥测原始数据对接。实时对接数据处理具备了实时处理的速度和事后处理的质量,提供了一种全程连续的结果,并能克服部分设备数据散乱造成的参数误解问题,更好地满足了任务需求。实时对接技术是实时遥测数据处理系统中的亮点和难点,本文提出并实现了以遥测数据帧为粒度的实时多站遥测原始数据对接方法,分析了实时对接中面临的现实问题和困难,给出了方法实现的关键步骤、核心算法和具体流程,并指出了与事后对接的相同点和不同点及难点。最后,对方法的应用效果分别同单站设备结果、事后对接结果进行了比对分析,比对结果表明了该方法的可靠性、有效性和鲁棒性。该方法已多次应用于实时任务中,效果良好。     

面向单目立体视觉的立方镜图像处理技术

面向单目视觉辅助光电准直仪对立方镜进行准直的需求,研究针对立方镜图像的数字图像处理技术。采用Canny边缘检测方法得到灰度图像中的边缘信息,借助Hough变换按照直线程度的强弱对边缘信息进行分类提取,得到图像中立方镜棱边对应的直线信息。按照偏角与截距对棱边直线信息进行分类排序,结合先验知识得到立方镜角点对应的配对相交直线,对配对直线求交点得到立方镜角点在图像中的位置,得到的立方镜棱边及角点信息为后续的立方镜位姿计算提供了基础数据。     

基于三迭代与二阶锥规划的机载MIMO雷达稳健降维STAP方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)中期望目标导向矢量的失配问题,提出一种基于三迭代(TRIA)与二阶锥规划(SOCP)的稳健降维MIMO-STAP方法。首先将MIMO-STAP权矢量分解为发射、接收、多普勒3个低维权矢量的Kronecker积,然后分别限定实际发射、接收、多普勒导向矢量与假定导向矢量之间的误差范数边界,通过优化最差性能,利用SOCP对各个低维权矢量进行三迭代求解,最后进行权矢量合成。该方法在保证机载MIMO雷达获取稳健STAP性能的同时,通过三迭代降维处理,能够有效降低训练样本数需求与运算复杂度,因此更具有实际应用价值。仿真结果验证了算法的有效性。     

非均匀环境下利用单个数据集的STAP算法

对非均匀环境下利用单个数据集的机载雷达空时自适应处理(SDS-STAP)算法进行了研究。针对现有单个数据集类空时自适应算法存在的问题,提出了一种基于对待测数据集进行空时二维滑窗处理的二维幅度相位估计(2D-APES)算法。该算法利用回波的统计信息,不仅放宽了算法处理器对于雷达系统阵元数与脉冲数选取的约束,而且能够有效抑制杂波及待测单元内的干扰,同时降低了处理器的计算复杂度。最后,仿真数据及实测数据实验验证了所提算法的正确性与有效性。     

基于连续蚁群算法的Bayesian方位估计快速方法

针对蚁群算法(ACO)在解决高维非线性搜索问题方面的有效性,提出了基于蚁群优化算法的Bayesian最大后验概率方位估计(ACO-Bayesian)快速方法.该方法将Bayesian最大后验概率函数作为蚁群算法的目标函数,选取若干一维高斯函数的加权和作为连续蚁群算法中信息量概率分布函数,经过有限次迭代得到Bayesian方法的非线性全局最优解.仿真结果表明,ACO-Bayesian方法在保持Bayesian方法优良性能的同时,将Bayesian方法的计算量减少到原来的1/14.水池实验结果验证了ACO-Bayesian方法的正确性和有效性,为其工程应用奠定了基础.      

基于UG下多轴数控机床后处理的实现

本文以特定数控机床Mikron-UCP-800Duro为研究对象,首先了解机床结构和技术参数,其次研究了其后置处理算法,最后在UG NX提供的后处理构造器中借助TCL语言编写了适合机床本身加工特点的后处理文件。目的使UG生成的G代码文件能与机床匹配,提高加工效率和质量。     

基于图像的经纬仪测量目标快速瞄准技术

电子经纬仪是一种高精度的测角仪器,由多台高精度电子经纬仪构成的测量系统可以实现三维坐标测量,用于对大型工业产品的几何检测。但经纬仪在测量过程中仍然需要人工瞄准目标,存在速度慢、效率低、人为因素影响大等不足。实现经纬仪自动照准目标功能将是一个新的发展方向。提出一种基于图像的自动瞄准技术,通过在经纬仪上安装一台相机获取待测目标点的图像,利用图形目标识别技术获取目标点图像坐标,依据相机与经纬仪的空间关系可以获得各目标点相对于经纬仪的初始角度,从而实现目标点的快速概略定位,理论推导及实验证明本方法能够准确有效的获得目标点的概略位置。     

基于空域稀疏性的宽带DOA估计

利用宽带阵列接收信号的空域稀疏性,将宽带信号的波达方向(DOA)估计转化为一个稀疏信号重构的问题,提出了一种新的宽带信号DOA估计算法。该算法将宽带信号分解为多个子带信号,联合利用多个子带信号的空域稀疏性进行重构。它是对用于稀疏重构的标准的稀疏贝叶斯学习算法的推广,可适用于多冗余字典的信号模型。另外,通过对多快拍的阵列接收信号进行奇异值分解(SVD),提取信号子空间作为算法的输入数据,可以在有效减少运算复杂度的同时,提高对噪声的稳健性。与传统的宽带阵列DOA估计方法相比,该算法能够用于低信噪比、快拍有限和信源相关性较高的场合,同时算法的性能对信源个数的估计值不太敏感。仿真实验表明,该算法相对现有的基于子空间类的方法,具有更好的DOA估计性能。     

激光冲击强化提高主动连杆振动疲劳性能

针对某型发动机放气活门主动连杆转接R处的疲劳断裂问题,进行了主动连杆激光冲击强化工艺研究;完成了原型件和激光冲击强化、喷丸及加大R3种处理工艺后主动连杆振动疲劳对比试验.结果表明,在317MPa的应力水平下,激光冲击强化、喷丸和加大R后主动连杆疲劳寿命分别为原型件的5.24倍、3.89倍及1.36倍;与其它2种工艺相比,激光冲击强化具有强化效果好、工艺稳定性高、易于实现等优点,是截至目前减少主动连杆疲劳断裂故障的最佳处理工艺.主动连杆激光冲击强化后表面粗糙度较小,产生深度约1.4mm的高数值残余压应力层,表层晶粒细化至纳米晶并伴随高密度位错.三者共同作用可以有效缓解转接R处的应力集中,抑制疲劳裂纹在转接R处的萌生和扩展,是主动连杆振动疲劳寿命提高的主要原因.     

A debris image tracking using optical flow algorithm

This study proposes a motion detection and object tracking technique for GEO debris in a sequence of images. A couple of techniques (called the “stacking method” and “line-identifying technique”) were recently proposed to address the same problem. Although these techniques are effective at detecting the debris position and motion in the image sequences, there are some issues concerned with computational load and assumed debris motion. This study derives a method to estimate motion vectors of objects in image sequence and finally detect the debris locations by using a computer vision technique called an optical flow algorithm. The new method detects these parameters in low computational time in a serial manner, which implies that it has an advantage to track not only linear but also nonlinear motion of GEO debris more easily than the previous methods. The feasibility of the proposed methods is validated using real and synthesized image sequences which contain some typical debris motions.