多分辨率分析在图像边缘检测中的应用

本文针对传统图像边缘检测算子——微分算子和LOG算子在图像边缘检测中存在的不足，引入了多分辨率分析方法，并理论上分析了在不同的尺度下，多分辨率分析中由粗至精的特点，使其在图像边缘检测中具有更良好的特性。     

虚拟战场环境下基于层次包围盒的碰撞检测算法

文章针对Vega Prime自带的基于相交矢量的碰撞检测算法检测精度低的缺点,提出了基于层次包围盒的碰撞检测算法在Vega Pirme中的实现方法,并针对虚拟战场环境中各种武器仿真平台的特点,提出了不同类型包围盒的选择原则。     

红外成像非接触转捩测量低速风洞试验技术研究

发展红外成像非接触转捩测量低速风洞试验技术,旨在解决特殊气动布局外形及金属材料模型转捩位置测量问题.通过在模型表面产生热壁面、现场测试模型表面发射率、使用遮蔽板、在金属模型表面喷涂隔热氟碳漆等措施,解决了环境条件、发射率、辐射传递干扰、金属模型材料特性等阻碍红外成像技术应用的关键问题;通过数值计算及试验测试得到模型热壁面与环境温差在20℃范围内,热壁面背景温度对转捩位置基本没有影响,解决了热壁面对转捩位置影响问题;通过试验原理、试验方法、关键参数测试、转捩判据、准度考核等研究工作,构建了红外成像非接触转捩测量低速风洞试验技术;通过引导试验考核了试验系统.结果表明:该技术实用可靠,值得推广.     

基于B-样条插值的图像边缘检测

为了能高质量地进行图像边缘检测,提出了一种新的基于B-样条插值的边缘检测方法.该方法为了保证图像边缘检测后的质量,采用3次B-样条对图像的像素点灰度值进行插值运算,提出了基于B-样条插值的一阶和二阶微分算子,并引入数字滤波技术加以实现.利用B-样条可分离的特性,实现了2维空间的基于B-样条插值的连续图像的重构函数,在此基础上提出了用于边缘检测的基于3次B-样条的一阶梯度模板和二阶微分模板.该方法非常适合于采用硬件的并行化实现,极大地提高了图像处理速度和边缘检测质量.     

空间目标监视雷达信号频率的优选准则

随着在轨微小卫星及空间碎片数量不断增加,为保证在轨卫星的运行安全,需要对微小目标进行有效跟踪探测及稳定编目。雷达作为近地空间目标监视的主用设备,在对厘米级小目标进行探测跟踪时,其工作频率是决定其能否可靠探测关键因素,高频有利于探测小目标,并可获得相对稳定的RCS,但高频信号的波束小、搜索能力较低,实现难度大,也使得成本过高。为适于实际工程应用,需从效费比出发,对频率进行优选。本文从目标RCS的角度提出一种空间目标监视雷达信号频率的优选准则,给出该准则下周长波长比ka的取值范围。为了更加清楚地说明该优选准则的应用,给出了直径5 cm和10 cm的目标在该准则下信号频率的取值范围,并与国外工作做了比较,证明该准则可行。     

基于运动形态学的掠地飞行器视频检测方法

 结合数学形态学、视频图像运动分析以及数学统计分析方法,提出了一种用于空中预警控制系统(AWACS)的小型掠地飞行器运动形态学视频检测方法。该方法首先应用形态学tophat滤波提取出视频图像中的可疑目标(SO),并求取SO的运动参数,利用真实目标和类目标干扰的不同运动特性,应用数学统计的方法对各运动参数进行分析以剔除部分类目标干扰,从而获得潜在目标(PT)的灰度分布和运动参数。在应用形态学tophat滤波器进行可疑目标提取中,一种新的金字塔型结构元的引入有效减少了虚警数量。外场试验表明,该检测方法能够有效抑制航拍掠地飞行器视频图像中的地物干扰,降低虚警目标的数量。     

数字闭环光纤陀螺的调制串扰误差

 通过分析数字闭环光纤陀螺的阶梯波调制信号与输出死区、周期噪声干扰及小角速度漂移的关系,提出了调制串扰误差的概念。指出调制信号与探测器输出信号之间的电交叉耦合及调制信号产生的调制误差是产生调制串扰误差的干扰源。将调制串扰通道模型简化为比例环节和部分积分环节,并和光纤陀螺理想模型结合,建立了光纤陀螺调制串扰误差模型,利用该模型推导出了产生死区的条件及周期噪声干扰和小角速度漂移造成的输出偏差表达式,并对周期噪声的幅值、频率与陀螺输出量级、带宽之间的关系进行了定量分析。调制串扰误差的仿真和实验结果与理论分析结果基本一致,验证了调制串扰误差模型的正确性。     

一种地球同步自旋卫星红外弦宽差分定姿方法

 提出了一种定点后地球同步自旋卫星姿态确定方法,推导了它的计算公式。充分利用了定点后卫星相对地球位置固定不变的特点,只利用一个参考矢量和卫星的位置信息,就可以确定卫星的姿态,完全消除了传统定姿态方法的几何条件限制。由于本方法姿态计算过程中利用的是星上红外地球敏感器测量数据的差分值,消除了测量数据中系统差对定姿精度的影响,使定姿精度提高到0.01°,实际工程应用效果进一步证明了该算法的正确性和精度。     

基于MapReduce的CME参数识别模型并行计算技术

日冕物质抛射（Coronal Mass Ejection,CME）参数识别模型是太阳风预报过程的重要组成部分.在空间环境预报业务中,为提高太阳风预报的准确率,需要提高CME参数识别的精度.模型以计算任务串行的方式运行,运算效率低导致模型运算时间长,不能满足这种需求.CME参数识别模型的物理运算过程相互不独立,其在单节点上的运行方式不能满足并行化要求.基于MapReduce的并行计算框架,改进了CME参数识别模型的计算流程,提出CDMR（CME detection under MapReduce）方法,实现了CME参数识别模型的并行计算,并对比分析CME参数识别模型在串行计算和MapReduce并行计算下的运行时间,提高了模型的识别精度和计算效率.      

无人平台复杂地形探测的视触融合方法

为提高无人平台在复杂环境中的地形探测能力以及解决在小样本数据下识别地形困难的问题,提出了一种无人平台复杂地形探测的视触融合方法。在原始宽度学习的基础上,建立了多模态级联特征节点宽度学习框架。首先进行触觉和视觉初步特征提取和融合特征提取,随后将融合特征矩阵经宽度学习分类器得到地形识别的结果。最后,在自建的视觉-触觉地形 (V-T2)数据集进行了实验验证。结果表明,相比于传统的融合算法,提出的融合算法有很好的准确性和鲁棒性,为无人平台地形探测提供了有效的策略。