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本文讨论了在微波暗室内影响雷达散射截面(RCS)静态测量精度的因素。着重分析背景、喇叭馈源间耦合以及定标体引入误差的原因。指出目标支撑架和定标体是主要的误差源,其选用原则是:目标的雷达散射截面必须高于背景雷达散射截面20dB以上;视被测目标雷达散射截面量级选择相应的目标支撑和定标体。最后通过200mm×200mm的金属平板理论值和测量值的比较,说明上述分析的正确性。 相似文献
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针对临近空间高超声速再入滑翔目标的跟踪问题,提出了一种基于回顾成本输入估计的无偏转换量测卡尔曼滤波(Retrospective cost input estimation-unbiased converted measurements Kalman filter, RCIE-UCMKF)。首先,根据再入滑翔目标的飞行特性,将加速度看成是未知的确定输入构建运动学跟踪模型;然后,对目标的非线性量测信息进行无偏转换,并将得到的噪声协方差矩阵进行解耦,降低算法的复杂度;最后,利用回顾成本的输入估计对未知加速度进行重构,采用递推最小二乘法更新输入估计器的参数矩阵,同时将估计的加速度引入到卡尔曼滤波框架下,实现对高超声速再入滑翔目标状态的准确估计。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。 相似文献
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针对空间非合作目标姿态测量问题,提出一种基于卷积神经网络的非合作目标姿态视觉测量方法。该方法先设计特征提取网络并利用公开数据集进行预训练,用少量实际目标图像进行迁移学习,实现非合作目标图像高层抽象特征的自动提取;再设计基于回归模型的姿态映射网络,建立图像高层特征与三轴姿态角之间的非线性关系,实现非合作目标的姿态测量。实验验证了两类特征提取网络测量精度和参数量大小,测量精度可达 0.711° (1σ),表明了“单目相机+卷积神经网络”方法的可行性。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别(ATR)技术是人工图像解译的关键技术之一。针对传统的SAR舰船目标检测算法大多受限于场景且泛化能力较差的问题,设计了一种基于改进YOLOv3网络的检测模型。将YOLOv3与DenseNet网络融合,使用稠密网络模块代替用于提取中小尺度特征的残差网络模块,通过训练得到模型的最优权重,实现端到端的目标检测。使用综合交并比(GIoU)损失代替交并比(IoU)边界框回归损失,提供更加准确的边界框位置信息,提高检测精度,采用中国科学院空天信息研究院制作的SAR图像船舶检测数据集进行测试。测试结果表明:与原YOLOv3算法相比,改进后的YOLOv3检测准确率提高了1.4%。 相似文献
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目标飞行器舱内流场设计验证与评价 总被引:2,自引:0,他引:2
目标飞行器密封舱内流场设计是实现舱内温湿度控制、污染物扩散的基本途径,是保证长期在轨驻留航天员热舒适性的重要手段。文章分析确定了目标飞行器流场设计地面验证的等温化试验准则,通过保证流场温差不大于1 ℃,降低地面自然对流的影响,使微重力环境下工作的流场设计在地面环境得到有效验证。结果表明,航天员活动区88.3%区域风速在0.08~0.5 m/s之间,睡眠区风速均在0.08~0.2 m/s之间,均满足指标要求。目标飞行器流场最佳风速范围(0.076~0.203 m/s)所占比例为82.8%,优于国际空间站各舱段最佳风速范围所占比例。 相似文献
580.