基于计算机视觉的火箭喷管极性自动化识别方法研究

火箭发动机喷管是控制火箭飞行姿态的主要部件,因此地面测试中的喷管极性测试是一个重要步骤。当前的发动机喷管极性测试依靠人工观测进行判断,对于摆动快、摆角小的一些动作难以清晰辨别。基于工业摄像头系统,利用计算机视觉技术对每一级喷管的运动极性进行实时地自动化识别。在算法设计中,利用基于YOLOv3-tiny的目标识别技术与基于Farneback光流法的运动检测技术,有效地判断出每一个喷管的运动轨迹与极性。同时为了方便地面测试人员使用,将算法、摄像头控制等集成于软件平台,形成软硬件相互协同的一体化系统,做到极性测试自动化、可记录、可追溯。经测试,提出的方法极性识别准确率达到100%,8路摄像头同时工作的视频流识别效率达到20帧/s以上。表明该系统能够提高极性测试效率,保证测试可靠性,为火箭型号测试无人值守提供了解决方案。     

基于改进YOLOv3的SAR舰船图像目标识别技术

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%。     

升降式光电探测平台定位原理与误差分析

针对升降式光电探测平台的高精度目标定位要求,提出了一种基于多体系统理论的误差分析与建模方法.在系统总体结构的基础上,采用低序体阵列和齐次坐标变换矩阵,分别描述系统的拓扑结构和各坐标系之间的转换关系.同时,详细分析了各项误差因素的特性和产生机理,建立目标定位误差模型,并给出误差概率分布列表.Monte carlo仿真实验表明:影响定位精度的主要因素为轴系零位误差、光轴一致性误差、轴系垂直度误差、姿态测量组合和传递装置安装误差.外场实验表明:误差校准后,系统的最终测角精度优于0.07°.     

空间太阳能电站构想及其相关技术的发展

文章介绍了太阳功率卫星（SPS）的发展背景、基本原理和系统构成,分析了实现SPS的主要技术条件。通过分析目前国际上建设SPS所开展的实验及其相关技术的发展,以期对中国未来发展空间太阳能电站技术提供借鉴。     

BRAM存储器EDAC容错技术可靠性分析

SRAM型FPGA内部高密度BRAM存储模块作为用户存储资源,在空间运行中易受单粒子翻转效应影响,造成用户数据失效,EDAC技术被广泛采用作为其容错手段.对于商用型SRAM - FPGA,编码/解码模块可靠性对EDAC容错技术有效性具有很大影响,因此本文在考虑编码/解码模块可靠性影响情况下,对商用SRAM - FPGA...     

一种基于全变分理论的红外背景杂波抑制算法

针对复杂背景下的小目标检测问题,提出基于全变分理论的单帧红外图像空域背景杂波抑制算法.分析红外图像背景抑制的最大后验概率模型,引入全变分的概念作为背景图像的先验信息,描述估计背景的平滑度约束,从而转化为泛函极值问题进行求解.估计背景在满足对观测图像数据依赖的同时,能够保留背景图像的边缘信息,有效降低复杂背景灰度值起伏较大处的虚警.通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性,分析结果表明其背景抑制性能较传统算法有较大提高,算法架构适用于大数据图像并行处理的工程实现.     

激光全息检测技术研究与应用

介绍了激光全息检测技术的原理、特点和方法.通过研究激光全息检测位移量与激光全息检测载荷理论并结合检测试验给出了激光全息检测工艺流程、工艺方法和工艺规范.采用该规范对某型液体火箭发动机推力室收扩段铣槽夹层结构钎焊缝进行了无损检测,检测通过的液体火箭发动机推力室已经完成了飞行任务考核.     

GNSS无源 MIMO雷达系统及其探测性能分析

提出一种综合使用多GNSS系统可用导航卫星信号源和基于MIMO信号处理体制的无源多基地雷达系统结构,利用M IM O处理获得的空间分集增益来改善雷达探测性能。分析了系统的可用信号源情况,讨论了系统中前向散射区的确定和目标前向散射RCS的计算问题,在此基础上,对基于GNSS信号的无源MIMO雷达系统的探测性能进行了深入研究并给出了仿真计算结论。     

一种自适应观测器设计和故障检测方法

利用模糊系统和径向高斯函数网络,设计一种具有自适应能力的模糊神经网络.用高斯函数表示模糊规则前件的隶属度函数,然后,构造一种递阶自组织在线学习算法,从输入输出样本数据中,通过学习提取模糊IF-THEN规则;在此基础上,提出一种非线性时变系统的自适应状态观测器设计和故障检测方法,并对其结构及特征进行了讨论,仿真结果表明,这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态,并能有效地应用于系统的故障检测.     

基于信息压缩的四层前向网络模型体系结构及其应用

提出了一种基于信息压缩原理的四层前向网络体系结构,用以为液体火箭发动机部分参数建立网络模型。利用所选参数的时间序列对这些参数实现平滑、滤波与预测等处理,提高了基于试车数据驱动的故障监控系统对量测噪声、传感器故障与系统过程噪声的鲁棒性。该四层结构大大缩小了网络权值规模,网络模型的训练采用演化策略。