红外成像导引头抗干扰技术研究

红外成像制导是红外制导技术发展的趋势,在未来战争中将发挥重要作用。介绍了红外成像导引头的优缺点及其简单工作过程,重点分析了红外成像导引头针对不同的干扰源所采取的相应对抗措施,总结出了红外成像导引头的发展趋势是向着焦平面、智能化、通用化以及多模复合制导等方向发展。     

结构光三维视觉检测中光条图像处理方法研究

在结构光视觉检测系统中,光条中心的提取精度直接影响到整个测量系统的测量精度.光条图像的处理是其中重要的一步,尤其是受到严重噪声干扰的图像.探讨了被多种噪声干扰的光条图像的处理和精确提取光条中心的方法.给出了一种消除环境干扰的滤波模板并实验验证了其滤波效果.使用这些光条图像处理方法使整个测量系统在200mm×200mm的测量范围内测量精度达到0.083mm.      

改良点云过滤技术在汽车冲压件逆向中的应用

点云数据一般是由非接触式三坐标测量系统获取,得到的结果需要进行点云过滤.由于一般扫描的点云数据量比较大,单是过滤点云就要化费大量的时间.为此利用点云数据过滤原理,并结合逆向工程设计软件Image ware与设计软件CATIA,改进了原来的过滤技术,缩短了逆向设计的时间,提高了工作的效率.     

一种新的星载GPS定轨滤波算法

针对传统EKF(Extended Kalman Filtering)算法应用于星载GPS(Global Positioning System)低轨卫星定轨时系统噪声方差初值不易确定的问题,提出了一种新的定轨滤波算法.该算法在非线性方程线性化过程中,在前一时刻滤波估值点进行线性化,从而得到扰动方程,并将该扰动方程引入到传统EKF进行滤波处理.该算法与传统EKF分别应用在星载GPS低轨卫星的定轨中,通过比较,结果表明改进的算法在一定程度上抑制了由于系统噪声方差阵选取偏差较大而引起的滤波发散现象,且对于系统噪声方差的初值选取有较强的鲁棒性.      

抑制复原图像振铃波纹的频域循环边界算法

提出了一种基于Wiener滤波的频域循环边界复原算法,并给出了有效的规整化表达式和信噪比估算方法.复原算法首先将原观测图像按反射对称的方式延拓,形成一个新的观测图像(称为延拓图像);然后,用Wiener滤波算法复原延拓图像,并取延拓图像的复原图像的主值序列作为原观测图像的复原图像.对延拓图像在频域进行复原处理时,需要使用FFT(Fast Fourier Transform)技术,将延拓图像进行周期延拓,因其结合边界在垂直方向上的梯度为零,且边界平滑满足微分条件,抑制了复原图像的振铃波纹.复原过程中,将噪声与原始图像的功率谱之比规整化为原观测图像信噪比的函数.实验结果表明,该算法对周边区域梯度变化较大的观测图像复原效果较好.      

具有约束项的自校准卡尔曼实时滤波定轨方法

针对在传统卫星定轨方法中存在的轨道根数解算复杂 ,实时定轨精度低 ,以及系统误差校不准等问题 ,提出并详细阐述了具有约束项的自校准卡尔曼实时滤波定轨方法。该方法复杂度低、实时性强、计算量小 ,仿真结果表明该方法同时具有收敛速度快、定轨精度高的优点 ,具有很好的应用前景     

卫星姿态测量信息的二阶非线性滤波技术研究

卫星应用任务要求卫星姿态在空间保持高精度定向 ,为此有必要研究精确的递推非线性姿态估计算法。文中针对星光 陀螺这种典型的三轴稳定卫星姿态确定系统模式 ,应用基于二阶泰勒级数近似得到的非线性滤波算法处理姿态测量信息 ,设计了二阶非线性姿态估计器的实现方案。在设计过程中 ,把QUEST法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中 ,使得在多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化。相同条件下的仿真测试结果证明 ,二阶非线性姿态估计器的滤波性能要优于采用扩展卡尔曼滤波技术的一阶线性姿态估计器     

一种改进的星图降噪算法研究

在星敏感器的使用过程中,由于外界环境的影响及传感器自身的限制,拍摄出来的星图不可避免地存在一些噪声,因此对星图进行去噪处理是一项非常重要的工作。针对传统高斯模板滤波存在的引入邻域噪声、无法自行根据星图特性修正等造成去噪效果不好的问题,提出了一种改进的星图降噪算法。该方法在滤波前先进行坏点剔除工作,并采用高斯低通滤波与高通滤波结合的方式对图像进行处理,在抑制噪声的同时有效地保留了星点信号。通过阐述星敏感器的工作原理,分析星图的噪声特性,对星图滤波去噪算法进行研究,并进行模拟星图影像提取星点坐标实验。结果表明：使用该算法进行滤波比传统的高斯滤波算法提取的质心坐标精确度更高,较传统方法横坐标提高0.00538个像素点,纵坐标提高0.0077个像素点,证实了图像处理算法的有效性。     

自适应滤波算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用研究

以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利用状态误差进行估计,更符合SINS/GPS组合导航系统的实际情况,提高了滤波稳定性。改进的渐消卡尔曼滤波采用矩阵因子的形式直接对状态预测协方差阵各分量进行不同程度的调节,使调节更趋合理。此外,改进算法增加了对观测粗差的处理,降低了观测粗差对滤波结果的影响。最后,用实际跑车试验验证了改进方法的有效性。     

一种基于二级变维Kalman滤波的跟踪算法

Kalman滤波器是一种高速的目标跟踪器.针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种自适应Kalman滤波算法.该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当的调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾.通过对仿真结果分析表明,算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值.