基于佳木斯雷达与北海道东雷达观测的F层不规则体回波发生率

利用佳木斯和北海道东高频相干散射雷达的观测数据,对2018年3月至2019年11月期间两部雷达观测到的F层高度的不规则体回波信号发生率的分布特征进行了对比分析。比较了在地磁平静期（Kp < 3）和地磁扰动期（Kp > 3）的不规则体回波发生率变化特征,分析了回波发生率在昏侧与晨侧增强的现象和纬度变化特征。昏侧回波发生率增强现象在45°－64° MLAT范围内普遍存在,其中55°－64° MLAT的回波发生率在地磁扰动期明显增强。而晨侧回波发生率增强现象主要分布在45°－54° MLAT的地区,除了春秋分季外,地磁扰动的增强对其影响较弱。中纬日侧回波发生率受地磁活动影响较小。     

末制导雷达虚警概率检验方法

针对只有10^-8～10^-9量级的末制导雷达虚警概率难以检验的问题,研究虚警概率与发现概率、虚警时间的关系,论证了将虚警概率转化为虚警时间的检验方法,利用定时截尾统计检验理论,研究了不同鉴别比、不同试验时间、不同接收故障数时研制方与使用方的风险,提出了新型末制导雷达虚警概率的检验方法,解决了该项指标检验的难题。     

空间机器人一体化仿真系统的研究与实现

为对空间机器人关键算法进行验证和评估,开发了一套一体化仿真系统。该系统基于模块化设计思想,由遥测遥控接口、轨迹规划与控制、系统动力学模型、系统3D几何模型、相机成像模型、图像处理与位姿测量、碰撞检测与安全预警等模块组成。其中,3D实体模型及仿真场景由OSG(Open Scene Graph)建立,各关键模块的算法采用C语言编程实现,可对空间机器人执行在轨任务的关键算法进行闭环验证。最后对两种典型工况进行了仿真实验,结果表明了该系统的有效性。     

基于虚拟仪器的雷达自动监控系统

针对传统检测技术存在的局限,为提高雷达监控系统的自动化程度和精度,分析了虚拟仪器技术的特点,设计了一套自动监控系统,对硬件进行了选型。总结了图形化编程语言LabVIEW的优势,编写的程序能方便地完成数据采集、信号分析的功能。将虚拟仪器技术应用于工程检测,精度高,操作简单,可靠性强,易于扩展。     

基于单类支持向量机的航空发动机故障检测

通过监控航空发动机性能参数,准确判断发动机的工作状态,预知发动机的异常变化．为预防和排除故障提供充足的时间和决策依据。开发出利用QAR（quick access Feeorder．快速存取记录器）数据的发动机故障检测系统,该系统基于民航发动机的QAR数据,由于发动机正常运行数据容易获取．而故障样本难以获得．因而采用单类支持向量机（OCSVM）,仅依靠发动机的健康数据建立其分类器。利用OCSVM分类器．监控后续航班参数是否出现异常,通过分析检测结果,实现发动机故障检测。采用该系统监控航空发动机性能参数．及时发现发动机运行状态异常,证明了系统的可行性和有效性。     

基于光学图像的撞击坑识别研究综述

当前,随着深空探测研究工作的需要,将信息科学的图像处理、模式识别技术应用到空间探测领域成为必然。基于光学图像的撞击坑自主检测技术就是将信息科学的图像处理技术应用到空间科学研究中的一个很好例证,近年来得到了各国学者的重视。本文针对这一领域的相关研究进行了介绍与分析。首先,对这一技术的研究意义从地质学、天体表面结构和特征数据库建设、探测器导航三个角度加以说明;其次,详细阐述了该技术的研究现状,简要介绍了其中一些经典算法,并将相关算法分为三类:全自主检测算法、半自主检测算法和组合检测算法;最后,提出了该技术研究所面临的难点和未来研究方向与应用空间,以及介绍了作者在这一方面的研究进展。     

基于点云降维的飞机薄壁件化铣刻型轮廓三维检测技术

飞机蒙皮等航空航天薄壁零件常采用化铣刻型方法完成表面复杂形状图案加工;对其加工图案进行精确检测是保证薄壁零件加工质量的关键环节。但是;受自身重力、夹紧力等因素影响;这类薄壁零件在检测过程中易发生弯曲变形;导致检测结果不稳定。常规方法往往需定制完全贴合曲面形状的夹具对零件进行固定;成本高且效率低;难以满足工业场景的快速检测需求。提出一种基于点云降维的飞机蒙皮化铣刻型轮廓检测方法;创新性地将三维曲面轮廓降维至二维平面;克服零件变形;实现复杂曲面图案的高精度检测。首先;获取蒙皮曲面的CAD标准轮廓作为理想数据;基于结构光技术获取实际零件的图案轮廓点云作为初始数据;然后;基于测量轮廓模型和CAD模型计算测地距离矩阵;最后;基于测地距离矩阵将测量轮廓和标准轮廓同步降维至二维平面;实现加工轮廓图案的误差分析。实验结果表明;所提方法可以实现无夹具的飞机蒙皮化铣刻型图案检测;精度达0.039 mm。     

机载多孔径全景图像合成技术研究进展

机载多孔径全景图像合成技术通过对多个子孔径或传感器的图像拼接合成;实现广域高分辨、高空间带宽图像重建;在国防安全、农林领域、数字监控等多个关键领域发挥着重要作用。介绍了机载多孔径全景图像合成技术的发展背景;阐述全景图像合成的基本概念和步骤;对其核心部分图像配准技术和图像融合技术的分类和发展脉络进行梳理;同时总结了目前主流方法的特点和局限性。最后对目前机载多孔径全景图像合成技术的发展现状进行归纳总结;揭示了当前机载多孔径全景图像合成技术存在的瓶颈问题;此外展望了未来的研究方向以及解决这些问题可能的技术途径;为相关领域的技术进步和应用拓展提供了有益的启示。     

基于深度学习的无人机航拍图像小目标检测研究进展

基于深度学习的无人机航拍图像小目标检测在军事情报侦察、战场监视和评估、军事目标捕获与验证、智能交通治理、基础设施检查和维护、灾害防治、搜索和救援、农作物管理与分析、生态保护和监测等领域具有广泛应用;近年来已成为当下的研究热点;故对近5年基于深度学习的无人机航拍图像小目标检测展开全面深入的调查。首先介绍无人机航拍图像小目标检测定义与面临的挑战。其次重点从判别性特征学习、超分辨率技术、实时轻量化检测、其他改进思路这4个方面详细阐述了无人机航拍图像小目标检测方法。然后系统总结无人机航拍图像小目标检测数据集;并基于VisDrone挑战赛深入分析不同算法的性能。最后全面呈现无人机航拍图像小目标检测在军事和民生领域的具体应用;讨论其未来潜在的发展方向;并指出了无人机航拍的一些担忧。期望该综述可以启发相关研究人员;进一步推动基于深度学习的无人机航拍图像小目标检测的发展。     

SAR图像舰船目标边缘检测

提出了一种在正则化基础上,利用小波变化实现合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标边缘检测的新方法。传统的利用小波变换实现图像边缘检测时,阈值需要人为设定。针对这一问题,文章引入正则化超分辨技术,从贝叶斯框架下的估计问题出发,采用非二次正则化,平滑图像,保护强散射点目标,实现对 SAR图像进行去噪。利用小波变换的局部化特性和多尺度分析能力,检测突变信号,实现对舰船目标的边缘检测。该方法去噪效果好,边缘 定位准确,仿真结果表明了算法的有效性。