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103.
104.
针对传统三维重建方法难以对纹理缺失表面进行完整重建的问题,提出一种基于深度学习与截断符号距离函数(TSDF)融合的未知目标三维表面完整重建算法。首先设计一种基于深度学习的图像逐像素深度估计框架,通过在训练过程中引入多个复杂结构模型,提高该深度估计框架的泛化能力;其次,利用TSDF对各帧图像所估计的深度信息进行融合,实现对纹理缺失区域的空间目标完整三维重建。根据仿真校验,对于300 mm尺寸的卫星模型图像,像素深度估计平均误差约为13 mm,通过TSDF融合后尺寸精度误差小于5.10%。实验结果表明该算法可以对未知空间目标光学图像进行逐像素深度估计,并获得目标完整的三维结构与纹理信息,有效解决无纹理区域的重建结构缺失问题。 相似文献
105.
首先分析了步进频率宽带信号混频处理原理和目标速度对距离像的影响。在此基础上,提出了基于距离像熵和距离像对比度的速度估计算法,详细分析了这两种算法的数学原理、步骤、效果、适用条件等。最后,基于这两种算法又提出了复合速度估计算法,大大提高了速度估计精度。 相似文献
106.
针对高机动短时间飞行的飞行器,介绍了一种根据它相对2颗导航卫星的伪距离和伪速度信息,估计捷联惯导系统定位和定速度误差的方法.考虑到由确定飞行器相对每颗星的径向距离和速度的非线性方程施加的约束,根据这些误差矢量长度最小值的条件确定误差值.用空间解析几何法得出了计算捷联惯导系统误差估值的最终算法,这种算法能给出非线性最小值问题的精确解. 相似文献
107.
可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志,飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围,可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象,基于过失速机动飞行试验的数据,开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性,研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法;针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性,进一步构建深度神经网络,对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明:该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计,过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°,融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。 相似文献
108.
M. Ayub S. Iqbal M.A. Ameen B.W. Reinisch 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2009
The monthly hourly medians of maximum electron density, NmF2, at two Pakistani ionospheric stations, Karachi and Islamabad, have been determined for solar minimum (1996) and solar maximum (2000) and compared with IRI predictions using the URSI coefficients. At night and pre-noon period the NmF2 values at both stations are almost equal during the 2 years. However, at post-noon the values at Karachi are considerably larger than those at Islamabad due to the equatorial or geomagnetic anomaly. Karachi (geomag. coord. 16.44°N, 139.08°E) lies near the region of the equatorial anomaly (+20 and −20 geomagnetic latitude), so most of the NmF2 values at Karachi are larger than those at Islamabad (geomag. coord. 24.46°N, 145.67°E). The maximum monthly values of NmF2 show a semi-annual variation at Karachi and Islamabad both during 1996 and 2000 as predicted by IRI. 相似文献
109.
110.
空域复杂度评估作为衡量空域运行态势、管制员工作压力的关键手段,是运行调控的基础。由于影响因素众多,不同因素间耦合关联复杂,且标定样本很难获取,空域复杂度的准确评估被公认为航空领域的一个挑战性问题。提出了一种空域复杂度的无监督评估方法。首先通过核主成分分析挖掘原始样本各维度的非线性耦合关系,准确提取能够最大化复杂度评估信息量的主成分,进一步设计了可按需定制的主成分聚类方法,实现了无监督条件下空域复杂度的准确评估,为空域划分、流量管理提供了有效的技术支撑。 相似文献