Monocular Vision-based Two-stage Iterative Algorithm for Relative Position and Attitude Estimation of Docking Spacecraft

Visual sensors are used to measure the relative state of the chaser spacecraft to the target spacecraft during close range rendezvous phases. This article proposes a two-stage iterative algorithm based on an inverse projection ray approach to address the relative position and attitude estimation by using feature points and monocular vision. It consists of two stages: absolute orientation and depth recovery. In the first stage, Umeyama's algorithm is used to fit the three-dimensional (3D) model set and estimate the 3D point set while in the second stage, the depths of the observed feature points are estimated. This procedure is repeated until the result converges. Moreover, the effectiveness and convergence of the proposed algorithm are verified through theoretical analysis and mathematical simulation.     

星敏感器空间辐射效应研究

星敏感器作为一类高灵敏度光电集成部件,易受空间辐射的影响造成性能退化和工作 异常。分析星敏感器的辐射效应机理并制定相应的防护对策,既是当前可靠性增长的基础, 也是今后高性能星敏感器发展的必然要求,而国内尚缺少对这一问题的详细论述。阐述了空 间辐射环境和星敏感器的组成以及工作原理,综述分析了空间辐射效应机理和对星敏感器产 生的影响,并介绍了国外在相应防护对策上的经验,更进一步对影响星敏感器较为严重的瞬 态效应做了较为深入的探讨。
     

基于Rodrigues参数的视觉相对位姿确定算法

以Rodrigues参数作为姿态描述参数提出了一种视觉相对位姿确定算法。Rodrigues参 数作为一种简洁、高效的姿态描述法,适用于实时性要求高的视觉相对位姿确定,但它本身 的奇异性使其不能用于大角度的位姿确定。将视觉导航方法和无奇异姿态描述的Rodrig ues参数切换理论结合起来,推导了基于Rodrigues参数的视觉相对位姿解算模型,并给出了 这种相对位姿确定算法的流程。仿真结果表明该算法能很好地解决奇异问题,实现全姿态运 动情形下的相对位姿确定。
     

基于优化字典学习算法的压缩数据收集

为了提高压缩数据收集对多样化传感数据的适应能力,同时抑制环境噪声对数据收集精度的影响,提出了一种优化字典学习算法来构造压缩数据收集中的稀疏字典。理论分析表明在压缩数据收集中由环境噪声导致的数据收集误差和稀疏字典的自相干程度正相关。为此在字典学习的过程中引入了自相干惩罚项来抑制环境噪声对数据收集精度的影响。该惩罚项还能减少字典学习过程中对训练数据的过拟合,从而进一步提高了该算法的稀疏表示能力。实验表明,该算法的稀疏表示能力高于同类字典学习算法,而且能有效地抑制环境噪声对压缩数据收集精度的影响。      

微处理器中含噪热传感器位置分布优化方法

高性能处理器普遍集成热传感器,采用动态热管理技术对芯片实施连续热监控。然而,由于实际芯片中的模拟或者数字热传感器不可避免伴随噪声,使动态热管理的可靠性受到很大影响。因此,为了提高热监控的精确性,本文运用主成分分析（PCA）技术对原始热图像样本矩阵进行降维近似处理,并结合矩阵扰动分析提出基于模拟退火算法的热传感器位置分布优化方法。实验结果表明：该方法比现有的贪婪算法在热重构误差、信噪比（SNR）和误警率等性能方面有了一定提高,能够有效运用在动态热管理中实现精确的热监控。     

月面特征稀疏环境下的视觉惯性SLAM方法

月球车在执行科学探测任务过程中,其自身的高精度定位是一项亟需解决的关键问题。针对在特征稀疏的月面环境下的定位问题,提出一种视觉惯性融合的SLAM方法,将视觉测量与惯性传感器的信息利用位姿图优化方法融合,实现高精度的联合定位。针对特征稀疏环境下的前端视觉数据关联误差较大的问题,提出了一种基于四元树的光流跟踪算法,能够有效地跟踪鲁棒的特征点,提升了关键帧之间相对位姿估计的准确性。并且针对月面环境特有的恒星无穷远点干扰问题,提出一种高效的恒星点剔除算法,能够有效改善无穷远点导致的定位精度下降的问题。搭建了一套模拟月面环境的计算机仿真系统,并构建了多个月面环境视觉惯性SLAM仿真数据集,在不同的模拟月面场景下进行定位性能仿真验证,仿真测试结果表明本文算法的鲁棒性更强,具有更高的定位准确度。     

基于不确定传感器状态的机载系统多层故障诊断方法

准确的机载系统故障诊断是保证飞机安全飞行和实现经济效益最大化的重要途径。然而传感器受到内外部环境条件的影响而不可避免的存在检测状态的不确定性,因此基于单个传感器或局部区域传感器综合检测结果的方法难以完全保证故障诊断的有效性和正确性。针对飞机机载系统的结构和工作原理,充分利用系统中不同层级、不同区域传感器检测特征之间的关联关系,考虑单个传感器本身存在的不确定性,构建了传感器信息前向融合与反向校验相结合的分层诊断决策方法,实现了对系统状态和传感器状态的双重估计与更新,克服了单一传感器故障对系统诊断推理准确度的影响。该方法较传统故障诊断模型,不再依赖某一个或某一类传感器信息的绝对可靠,在实现系统级的准确故障诊断同时,还能判断具体某一传感器本身是否发生虚拟警。在飞机液压系统故障诊断案例中,新方法成功将系统故障诊断的虚警率降低了96%,传感器的不确定度降低了84%。     

一种转台角位置定位精度检测方法

角位置定位精度和速率精度是转台产品的最主要两项技术指标,转台产品均需检测。其中角位置精度检测方法的操作步骤多,影响因素多。本文从角位置精度的检测方法,检测步骤和检测技巧等方面进行初步的剖析,重点阐述用24面体进行位置精度检定中的过程与方法。     

Concept of wireless sensor network for future in-situ exploration of lunar ice using wireless impedance sensor

It is known that a wireless sensor network uses some sort of sensors to detect a physical quantity of interest, in general. The wireless sensor network is a potential tool for exploring the difficult-to-access area on the earth and the concept may be extended to space applications in future. Recently, lunar water has been detected by a few lunar missions using remote sensing techniques. The lunar water is expected to be in the form of ice at very low temperatures of permanently dark regions on the moon. To support the remote observations and also to find out potential ice bearing sites on the moon, in-situ measurement of the lunar ice is essential. However, a rover may not be able to reach the permanently shadowed regions due to terrain irregularity. One possibility to access such areas is to use a wireless sensor network on the lunar surface.     

缝式处理机匣轴向位置对压气机特性影响的机理

对轴向倾斜缝处理机匣轴向位置的改变如何影响轴流压气机性能进行了研究.试验与数值结果均表明三个轴向位置的处理机匣均扩宽压气机的稳定工作范围,轴向位置不变时扩稳效果最好,轴向位置后移时效果最差.同时轴向位置前移或后移使压气机等熵效率损害程度降低.通过详细地分析压气机内部流场表明:处理机匣轴向位置后移使叶顶机匣约1/3的轴向...