六自由度飞行模拟器台架系统的模态质量分析

对六自由度飞行模拟器台架系统进行了动力学分析，发现运动平台作用于各液压伺服缸上的模态质量是变量，提出采用结构不变性和复合控制的方法来补偿模态质量变化对系统的影响。实验结果表明，这些方法对提高系统的静态、动态品质有明显的效果。     

一种顺轨干涉SAR时变平地相位去除方法

顺轨干涉合成孔径雷达(ATI-SAR),可以利用2幅SAR图像的干涉相位信息实现对动目标的检测和径向速度的测量。在实际情况下,由于平台和天线相位中心的不稳定,干涉基线的倾角变化会导致时变的交轨基线分量,从而引入平地相位干扰运动目标的检测和测速,需要去除其影响。针对此问题,提出一种基于回波数据的时变平地相位去除方法。该方法通过最小二乘法估计出基线在平地相位中的影响系数,再反演出估计的平地相位值,从而在干涉相位中进行去平地相位,提升了运动目标的检测和测速性能。通过仿真实验验证了理论公式的正确性,并计算了误差。     

离心叶轮气动阻尼的数值分析

为进行运动边界下离心叶轮流场的数值分析,独立开发了网格变形程序和非定常流动分析程序,实现了流场中振动离心叶轮的气动阻尼计算。采用紧支撑径向基函数法进行结构到气动表面变形的数据传递,应用二叉树技术进行壁面距离的计算,大幅提高了网格变形和流场分析中距离搜索的计算效率。通过振动叶栅和离心叶轮的算例,验证了程序应用于运动边界流场计算和叶轮流场模拟的正确性。以某离心叶轮为对象,展开其模态气动阻尼比的计算分析。结果表明:考察的两个模态下气动阻尼比均为正值,小幅振动下模态气动阻尼比与振幅无关,轮盘振动模态下叶轮的气动阻尼比随工况接近失速而逐渐减小。      

SAR图像中恒速动目标的定位

分别利用恒速动目标的信号幅度和信号相位估计动目标信号的频谱中心和多普勒调频率,结果不受动目标位置影响,解决了"方位位置不确定问题"。根据动目标方位向信号的频谱中心、调频率和动目标像位置,实现定位动目标。将聚焦良好的静止背景和动目标像以正确的相对位置绘制到同一幅图像中,是对动目标定位的最好表达方式。     

考虑移动目标不确定行为方式的轨迹预测方法

针对现有方法难以预测出符合飞行移动目标不确定行为方式轨迹的问题,提出基于逆强化学习的飞行移动目标轨迹预测方法,通过学习目标行为偏好以及模拟目标行为决策过程的方式预测目标的移动轨迹。首先基于深度神经网络建立目标的行为决策模型与行为偏好模型,然后通过最大熵逆强化学习方法交替地学习模型参数。为了有效地学习目标的不确定行为特征,采用监督学习的方法学习出目标示例轨迹概率分布模型,用于指导目标行为偏好模型的训练以及初始化目标行为决策模型,同时通过对目标行为偏好模型进行预训练的方式提高其训练质量。仿真结果表明,提出的飞行移动目标轨迹预测方法可通过学习到的目标行为决策模型较为准确地模拟目标的行为方式,预测的目标轨迹分布与真实的目标轨迹分布在Kullback Leibler(KL)散度下的相似度可达0.24。     

基于ViBE与面向对象分类的视频卫星运动车辆检测

为了提高视频卫星对运动车辆的检测质量，在经典视觉背景提取器(ViBE)算法的基础上，结合遥感的面向对象分类技术，从提升正确检测运动目标数量和抑制虚假运动目标检测数量两个方面着手，提出了一种新的运动车辆检测方法（VOMVD）。首先通过优化ViBE模型参数，尽可能多地获取真实运动目标，但这在一定程度引入了许多的虚假目标。研究继而依据影像上地面小尺度运动目标和道路的依存关系，采用面向对象的分类方法，基于光谱、纹理、空间属性，构建了均值、标准差、卷积核内平均灰度值、卷积核内平均信息熵、面积、长度、紧密度、延伸度等8个特征，用于提取道路信息，以此掩膜ViBE提取的虚假运动目标和伪运动目标。结果表明，基于本研究提出的视频卫星运动目标检测方法较之三帧差分法、ViBE检测方法等，其精度有明显提升。在本研究中，三帧差分法、ViBE和VOMVD对运动目标的检测精度P分别为70.91%，61.49%和85.71%，召回率R分别为84.78%，98.91%和97.83%，F值分别为77.23%，75.83%和91.37%，有效提升了方法对运动目标的检测效果。     

探测点序列的最优化与简化计算方法

在搜索状态建模和求解一阶搜索状态方程的特征迹线解的基础上,建立了对随机运动进行离散时间探测的发现概率最优控制模型,结合动态规划原理给出一种最优探测点序列的逼近算法,并给出了短时计算的算法简化形式。在满足一阶搜索状态方程的随机恒速目标条件以及有限指数探测函数条件下,将给出的算法及其简化形式应用到算例。算例表明,当随机恒速运动目标初始位置和速度均服从圆正态分布时,该算法及其简化形式均能够由任意给定的初始探测点序列优化收敛到满足精度要求的最优探测点序列。