浅谈Java 2D图象处理技术

本文介绍了Java 2D API的图象处理思想.通过以LookupOp查找表过滤器为例,分析了图象的即时模式模型,即对内存的缓冲区图象进行处理,再绘制到屏幕上的处理技术.同时介绍了利用Java 2D中提供的过滤器对图象数据的过滤操作.     

低相位噪声10次倍频器研究

研制了低相位噪声10次倍频器。采用了5、2次倍频级联方法,使倍频器在100MHz/0dBm信号输入下,输出1GHz/10dBm信号,杂散小于<-55dB。介绍了倍频器的设计思路、调试方法和测试结果等。     

基于3D Zernike矩的巡检器与空间站的相对导航算法

针对航天器相对导航问题,以空间站表面为"特殊地形",提出一种基于大型航天器表面巡检的相对导航算法。首先,运用巡检飞行器上的TOF （Time of Flight）相机测量空间站表面局部点云数据,以该点云数据为实时图,以空间站表面先验点云数据为基准图。然后,利用3D Zernike矩与三维地形间的一一对应关系,将三维地形匹配转化为基于3D Zernike矩的特征向量匹配。在此基础上求解实时图与匹配上的基准图间的相对位置、相对姿态,从而确定两航天器间的相对导航参数,并通过实验分析了匹配精度及速度的主要影响因素。最后,将该相对导航参数与惯性系统推算的相对导航参数在扩展卡尔曼滤波器的框架下实现信息融合,估计了巡检飞行器与空间站间的相对位置、相对姿态,实验结果表明,相对位置精度优于0.002 m,相对姿态精度优于0.1°。     

一种用于解决粒子滤波粒子退化现象的重要性重采样算法的研究

粒子滤波通过蒙特卡罗模拟来实现递推贝叶斯估计,在非线性非高斯系统中体现出良好的特性;但粒子滤波存在粒子退化现象的缺陷,针对这一问题,提出一种新的重采样算法,即分区重采样算法,其主要思想是根据多项式重采样与分层重采样算法的特点,把随机数区间划分成若干个区,每个区内的随机数任意排列,而区与区之间按升序排列。与目前常用的其他重采样算法相比,该方法提高了粒子滤波的平均性能,仿真实验验证了该算法的有效性和实用性。     

光电信息传输技术研究

文章对光电信息传输技术进行了研究,介绍了一种光电信息传输装置的组成和工作原理,并 对其关键技术进行了分析。     

卡尔曼滤波中动态模型的分级解耦

本文对卡尔曼滤波中动态模型的解耦提一种新的方法，这种方法其实质是把对整个动态模型的并联滤波估计变成对整个动态模型的分级串联滤波估计。这种分解耦的方法即可用于线性动态模型又可用于非线性动态模型。对于阶数很高的非线性动态模型，这种方法对于提高估计精度，减少量和计算时间，更有其优越性。本文利用一个九阶非线性动态模型进行仿真计算。计算结果说明了这种方法的有效性。     

用渐消卡尔曼滤波器防止捷联惯导系统滤波发散

为有效防止捷联惯导系统滤波发散,根据卡尔曼滤波原理研究了滤波发散的原因,引入了渐消卡尔曼滤波和遗忘因子。对常规卡尔曼滤波器和渐消卡尔曼滤波器的滤波进行的仿真结果表明,采用渐消卡尔曼滤波器在工程上可解决捷联惯导系统滤波发散。     

遗传算法在弹道数据融合中的应用

目前靶场采用全测元融合滤波的方式确定目标飞行器弹道,为测控设备提供引导信息并为安全决策和指挥显示提供数据支持。随着靶场测控设备种类和数量越来越丰富,而新的试验任务又对实时弹道融合解算精度提出了更高的要求,全测元融合处理能否提供高精度的融合弹道和快速地从海量融合方案中寻找最优的方案是弹道测量数据融合急需解决的问题。本文提出了基于遗传算法的最优融合方案选择方法,利用该方法得到的融合弹道精度优于全测元融合方案,仿真结果表明了方法的有效性。     

Nonlinear filtering for sequential spacecraft attitude estimation with real data: Cubature Kalman Filter,Unscented Kalman Filter and Extended Kalman Filter

This article compares the attitude estimated by nonlinear estimator Cubature Kalman Filter with results obtained by the Extended Kalman Filter and Unscented Kalman Filter. Currently these estimators are the subject of great interest in attitude estimation problems, however, mostly the Extended Kalman Filter has been applied to real problems of this nature. In order to evaluate the behavior of the Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter and Cubature Kalman Filter algorithms when submitted to realistic situations, this paper uses real data of sensors on-board the CBERS-2 remote sensing satellite (China Brazil Earth Resources Satellite). It is observed that, for the case studied in this article, the filters are very competitive and present advantages and disadvantages that should be dealt with according to the requirements of the problem.     

基于STF的Jerk模型自适应机动目标跟踪算法

在Jerk模型的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法STF-Jerk。该算法通过引入强跟踪滤波器(STF)的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对突发机动的自适应跟踪能力,从而很好地改善了Jerk模型在跟踪机动目标时的跟踪精度。仿真结果表明,提出的STF-Jerk自适应跟踪算法显著提高了Jerk模型自适应算法的机动目标跟踪性能。