Bayesian network-based extraction of lunar impact craters from optical images and DEM data

Impact craters are among the most noticeable geomorphological features on the planetary surface and yield significant information about terrain evolution and the history of the solar system. Thus, the recognition of impact craters is an important branch of modern planetary studies. Aiming at addressing problems associated with the insufficient and inaccurate detection of lunar impact craters, a decision fusion method within the Bayesian network (BN) framework is developed in this paper to handle multi-source information from both optical images and associated digital elevation model (DEM) data. First, we implement the edge-based method for efficiently searching crater candidates which are the image patches that can potentially contain impact craters. Secondly, the multi-source representations of an impact crater derived from both optical images and DEM data are proposed and constructed to quantitatively describe the two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) morphology, consisting of Histogram of Oriented Gradient (HOG), Histogram of Multi-scale Slope (HMS) and Histogram of Multi-scale Aspect (HMA). Finally, a BN-based framework integrates the multi-source representations of impact craters, which can provide reductant and complementary information, for distinguishing craters from non-craters. To evaluate the effectiveness and robustness of the proposed method, experiments were conducted on three lunar scenes using both orthoimages from the Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) and DEM data acquired by the Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Experimental results demonstrate that integrating optical images with DEM data significantly decreases the number of false positives compared with using optical images alone, with F₁-score of 84.8% on average. Moreover, compared with other existing fusion methods, our proposed method was quite advantageous especially for the detection of small-scale craters with diameters less than 1000 m.     

数字散斑干涉技术在形貌测量中的应用及进展

介绍了数字散斑干涉技术用于形貌测量的基本原理及其发展,对几种主要的测量方法进行了分类与对比,分析了各种方法的特点,最后对数字散斑干涉形貌测量技术作出了展望     

静止气象卫星资料接收与处理

分析了GMS卫星展宽数字资料接收和处理特点,叙述了开发的展宽数字资料接收系统以及三种不同规模处理系统(实时图像处理系统、微机处理系统和大型计算机处理系统)的组成和功能。     

返回式卫星数字姿态控制系统及飞行试验结果

简要介绍我国返回式卫星上用的计算机数字姿态控制系统的方案;重点阐述姿态确定和相平面控制律的设计方法;最后简述飞行试验的结果。     

数控系统在S域和P域的分析设计方法

讨论一种典型的采样控制系统──直接数字控制（ＤＤＣ）系统（简称数控系统）在Ｓ域和Ｐ域的分析设计方法。根据采样控制系统理论,从数控系统在Ｚ平面的稳定性判据出发,利用ｔｕｓｔｉｎ变换（Ｐ变换）,通过Ｚ平面、Ｓ平面和Ｐ平面之间的映像关系,导出数控系统在Ｓ域和Ｐ域的稳定性判据,进而提出了数控系统在Ｓ域和Ｐ域的分析设计方法,并详细说明了这两种设计方法的具体方法与步骤。     

数字图象表示的GD方法及其变形GD13方法

本文给出了一种属于线性四元树的图象表示方法—GD法(灰度值,阶数)并讨论了GD表示与CD表示以及与QC表示之间的关系;其次给出了GD表示、矩阵表示以及栅格表示等的转换算法;最后,针对常见的256个灰度级的图象,讨论了GD13方法。     

火箭结构估重与总体优化设计的数字化实现及应用

火箭新型号总体方案论证时,一般借鉴国内外相近规模和相同推进剂火箭的结构系数进行类比确定子级结构系数,按照比例系数分配贮箱和壳段等部段的质量,但该质量分配不能反映载荷对结构设计的影响,在细化迭代设计中易造成方案无法闭环,导致设计工作反复。为了加快总体方案论证,提出一种基于载荷的箭体结构快速估重方法,开发形成结构估重数字化模块并嵌入总体设计平台。应用案例表明,提出的数字化估重平台能够有效提高估重精度,同时显著缩短论证周期,兼具总体方案比较和优化、全箭质量管理等功能,能有效降低方案推翻重新设计的风险,在新型号总体方案论证中发挥了重要作用。     

小型CPT原子钟的数字电路优化研究

CPT原子钟是一种体积小、功耗低、指标优的新型原子钟。本文对小型CPT原子钟数字滤波算法开展优化研究,采用CIC滤波器前端滤波,低阶FIR滤波器后端滤波。新滤波模块在保证相同的噪声抑制比的情况下,节约逻辑资源,降低整钟功耗。基于以上方案实现的滤波模块,获得了55dB的滤波效果,同时节省了约42%的FPGA逻辑资源。     

DDN状态监控系统的设计实现

设计实现了一个用于解决DDN（Digital Data Net）网络管理不足之处的新系统——DDN状态监控系统．详细论述了该系统的设寸思路和软件结构,采用了数据库、网络轮询等一系列有效的技术手段来解决DDN网络管理的不足,指出了该系统的技术创新点。     

DBF\|SAR系统1比特量化设计

为解决DBF\|SAR系统数据率巨大和星上处理复杂的问题,提出了一种将各通道回波和距离向匹配滤波器都1比特量化的处理方法。首先证明当回波信噪比较低时,符号位已包含了目标的幅度信息,从而为1比特量化提供了可能;在此基础上,利用各通道间信号相关性强而噪声相关性弱的特点,通过数字波束成形技术,提高了系统信噪比。接着探讨了该方法的硬件实现结构和资源消耗情况。最后,仿真结果表明了方法的有效性。该方法在不明显降低成像质量的前提下,简化了系统电路设计和减小了数据率,对DBF\|SAR系统的工程实现有一定参考价值。