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151.
空间序列图像中移动小目标检测与轨迹提取是空间目标监视、跟踪及编目的关键技术之一.为了及时有效地处理星载可见光相机输出的多维海量数据,提出了一种基于四邻域二值量化方法和改进概率Hough变换的目标检测及轨迹提取算法.相较于美国空间目标在轨检测(MTI,moving target indicator)算法,改进算法虚警噪声点及候选路径数目明显减少,计算复杂度降低,运行效率提高.实验结果表明,算法可有效检测序列图像中快速移动的弱小目标并提取其直线运动轨迹. 相似文献
152.
针对在轨服务过程中近距离星间相对位置以及相对姿态精确控制的问题,考虑相对姿态与相对轨道之间的耦合作用,建立星间相对姿轨耦合动力学模型.提出编队星相对基准星进行接近绕飞的任务需求,给出相对姿态以及相对轨道的期望状态.设计相对姿态轨道联合控制算法对相对姿态和轨道进行联合控制.仿真结果表明,所设计的控制算法能够很好地抑制相对姿态与相对轨道的相互影响作用,最终实现编队星对基准星的精确指向绕飞运动. 相似文献
153.
154.
低地球轨道环境中的原子氧会剥蚀航天器表面材料,影响其性能和寿命,因此在使用时需要选用合适的手段来进行原子氧防护。采用溶胶-凝胶法,利用正硅酸乙酯在树脂体系中的水解-缩合反应,在基体中原位生成无机相而获得杂化聚酰亚胺。在原子氧效应地面模拟设备中,对杂化聚酰亚胺试样开展了性能评估试验,总结了试验前后试样的质量、表面形貌和表面成分的变化特点,并分析了材料耐剥蚀性能与正硅酸乙酯添加量的关系、杂化材料的耐剥蚀机理。结果表明,杂化聚酰亚胺的耐原子氧性能优于原树脂,其原子氧试验质量损失仅为原树脂的31。6% ~14。8%。分析认为,溶胶-凝胶过程中在树脂基体中生成的有机含硅结构和无机SiO2,以及原子氧作用下杂化材料表面生成的SiO2保护层,是杂化材料耐原子氧剥蚀性能提高的原因。 相似文献
155.
分析了筋条内弯型整体壁板压弯成形过程中蒙皮和筋条的弹塑性变形分布,鉴于内弯筋条发生塑性变形而蒙皮主要为弹性变形的特点,提出了一种将蒙皮部分简化为虚拟材料筋条的几何等效方法.推导了基于惯性矩的虚拟材料等效系数计算公式,给出了复杂网格筋条壁板等效模型建立过程和虚拟材料系数计算方法.进行了Ⅰ型单筋条和网格筋条壁板的有限元分析和压弯实验,对比分析了完整模型和等效模型的计算效率和精度,并用实验数据进行了验证,表明建立的压弯成形有限元等效模型精度可靠、效率数倍提高,为大型整体壁板压弯成形分析和工艺参数优化提供了基础. 相似文献
156.
针对中国深空网DOR/ΔDOR测量技术在"嫦娥3号"测控任务中的首次应用情况,论述了深空网干涉测量系统采用的稀疏交替射电源标校技术。在地月转移、环月段开展了多次观测,所获得的时延、时延率观测量结果直接应用于"嫦娥3号"的轨道确定。通过与事后精密轨道比对分析,深空网干涉测量技术的时延观测量精度优于1ns,对应于约90nrad的角位置精度;时延率精度优于1ps/s,相当于亚mm/s量级测速(差)精度,中国深空网干涉测量技术有力支撑了"嫦娥3号"的测定轨任务。 相似文献
157.
梯形齿车轮月面牵引性能的离散元分析 总被引:2,自引:0,他引:2
采用离散元法分析梯形齿车轮在月面软土地形的通过性,提出不规则形状颗粒群系统的离散元建模技术,建立车轮牵引性能参数的细观表达式.基于模拟月壤的直剪实验数据,通过反复调试获得最佳土单元模型参数.轮-土作用的离散元分析结果表明:车轮在月壤地形的牵引性能与滑转率和轮齿结构有关,增加滑转率可获得更高的挂钩牵引力,但同时车轮所需的驱动转矩提高;增加轮齿高度可获得更大的土壤推力,但行驶阻力也相应增大;轮齿数量对车轮牵引性能影响较小,但影响车轮在行驶中的平顺性. 相似文献
158.
在实际成像过程中,因受多种因素影响而导致图像对比度畸变,使其质量下降。为了改善图像质量并增强视觉效果,提出了一种基于非线性直方图变换与参数优化的降质图像对比度畸变校正方法。首先,针对常规直方图均衡方法的局限性,通过人眼视觉感知特性分析,引入图像直方图的先验约束条件,建立了非线性直方图变换模型;进而,从校正效果的最优化角度考虑,运用遗传算法的进化寻优进行校正参数的优化,从而形成了一种高性能的对比度畸变校正算法。一系列在不同场景实拍的对比度严重畸变图像的校正实验结果表明,本文方法校正结果的客观质量评价测算指标和实际视觉效果都有显著提升,和常规校正方法相比具有明显优势。 相似文献
159.
介绍了一种采用微波延迟线鉴相的方法对宽带LFM信号的线性度进行测量的装置。在该装置中,使用光纤、电缆实现微波延时,在小波变换的基础上采用相位建模以提高瞬时频率的测频准确度,根据线性调频信号的调频形式建立数学模型,得出了线性度的数学表达式。 相似文献
160.
对于X射线动态数字成像系统,为了实现高帧频采集引起的数字摄影(DR,Digital Radiography)图像降质的恢复,采用Anscombe变换将NL-means降噪算法引入到DR图像的降噪中.为了解决NL-means降噪算法计算量大、运算速度慢的问题,利用可编程图形处理单元(GPU,Graphic Processing Unit)并行计算和高速浮点计算特性,将DR图像映射为GPU中的纹理,采用多线程并行计算,使得NL-means算法在GPU中加速执行.实验结果表明,NL-means能够有效抑制动态DR图像噪声.GPU加速方法可以在不损失图像信息的前提下,加速比可达2个数量级以上,满足了实时降噪的要求. 相似文献