地磁定位方法综述

地磁导航具有可用区域广泛、无累积误差、无源和隐蔽性强等优势,是未来定位导航与授时(PNT)体系中潜在的重要导航定位手段之一。地磁导航技术包括磁场信息的测量、地磁基准图的建立和地磁定位方法的设计3个重要内容。本文主要围绕地磁定位方法,调研总结了当前主流的地磁滤波、地磁匹配和磁场同时定位与构图(SLAM)三类方法的原理及技术发展路线,重点分析了不同方法的优缺点、适用场景、时效性、对磁图和传感器的需求,并对地磁定位方法的发展方向进行了展望。     

双层梯度蜂窝吸波结构优化设计

设计了一种带蒙皮和金属底板的双层梯度蜂窝吸波结构，并利用Hashin-Shtrikman（HS）模型获得其等效电磁参数。在此基础上，以反射率低于-10dB带宽最大为优化目标，利用保收敛粒子群优化算法（Guarantee Convergence Particle Swarm Optimization，GCPSO）对四种不同排序方案的双层梯度蜂窝吸波结构进行优化设计。结果表明，入射电磁波的角度和极化方式以及吸波材料的选择、排序和厚度对双层梯度蜂窝结构的吸波性能有很大的影响；不同入射角度下TM极化时的吸波特性明显优于TE极化，在入射角为60^°时最为明显；对比四种方案优化结果显示，case 1方案由于选用损耗角较小的吸波材料充当透波层，分布于蒙皮下面，而选用损耗角较大的吸波材料作吸收层，并置于吸波结构底层，因而具有最大的优化目标函数，吸波效果最佳，且蜂窝高度仅为具有相同吸波效果的case 3方案的49.44%。因此，选择case 1方案作为本文最终优化结果。     

基于压缩感知的嵌套FDA 雷达距离- 角度联合估计

针对频率分集技术，与非均匀阵列、压缩感知理论相结合，实现目标距离- 角度的联合估计。通过 频率分集技术提高信号空间自由度，将距离参数引入导向矢量矩阵，实现距离- 角度参数的联合。并结合嵌套 阵列，显著提高雷达阵列孔径。该方法针对嵌套阵虚拟阵列流型矩阵的优化过程导致的秩亏缺问题，传统的空 间平滑算法会以牺牲部分阵列孔径为代价将单快拍问题转化为多快拍问题，采用正交匹配追踪算法可以实现单 快拍下的高精度参数估计，避免了空间平滑技术对阵列孔径的影响。并通过压缩感知理论的应用降低信号维度， 减小了计算复杂度。     

基于单目视觉的三维重构相机技术研究

针对飞行器执行在轨服务获取空间多维图像的需求，提出了基于单目视觉的三维重构相机技术，利用基于亮度法体素着色原理实现空间目标的三维重构。搭建地面试验，设计模拟圆轨道和椭圆轨道多种试验，验证了在200 m范围内伴飞状态下,实现对目标的高分辨率三维重构图像，重构精度为0.105 m，为识别空间目标特征部位奠定技术基础。     

Optimal crater landmark selection based on optical navigation performance factors for planetary landing

Planetary craters are natural navigation landmarks that widely exist and are easily observed. Optical navigation based on crater landmarks has become an important autonomous navigation method for planetary landing. Due to the increase in observed crater landmarks and the limitation of onboard computation, the selection of good crater landmarks has gradually become a research hotspot in the field of landmark-based optical navigation. This paper designs a fast crater landmark selection method, which not only considers the configuration observability of crater subsets but also focuses on the influence on navigation performance arising from the measurement uncertainty and the matching confidence of craters, which is different from other landmark selection methods. The factor of measurement uncertainty, which is anisotropic, correlated and nonidentically distributed, is quantified and integrated into selection based on crater pairing detection and localization error evaluation. In addition, the concept of the crater matching confidence factor is introduced, which reflects the possibility of 2D projection measurements corresponding to 3D positions. Combined with the configuration observability factor, the crater landmark selection indicator is formed. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified by Monte Carlo simulations.     

基于单目视觉的非合作目标相对位姿测量

为实现对空间姿态翻滚航天器的在轨服务与维护以及对空间碎片的清理，需对其进行精确的相对位姿测量。针对相对位姿测量问题，提出了基于单目视觉与卡尔曼滤波的相对位姿测量方法。通过对特征点匹配算法进行调查，采用了具有尺度不变性与旋转不变性的尺度不变特征变换算法(SIFT)和加速稳健特征算法(SURF)的特征点提取方法，并对二者进行了对比，得到了二者分别适用的工况条件。通过对Kalman滤波算法进行研究，引入了相机偏置矩阵，设计了Kalman滤波器，解决了单目相机的距离模糊问题，估计得到了非合作目标的相对位姿、主惯量比以及特征点位置信息。经过仿真，姿态角度估计误差在稳定后低于0.3°，相对位置估计误差在稳定后低于0.5m，相较于真值，误差小于1.67%，主惯量比估计误差在稳定后低于0.01，特征点位置误差在稳定后低于0.005m。在引入相机偏置条件后，滤波状态变量均收敛，并得到具有足够精度的估计，成功解决了单目相机深度信息缺失问题。     

机器视觉在军事领域的应用现状及发展趋势

机器视觉技术凭借其非接触测量、实时性好、可持续工作等优点，在军事领域中有着广阔的应用前景。在对机器视觉光学照明系统、成像系统、视觉信息处理系统等关键技术进行概述的基础上，详细分析了机器视觉技术在军事领域进行典型目标物识别、人员识别、装备缺陷检测等典型场景以及典型军事装备上的应用现状。在此基础上，指出了机器视觉在军事领域的应用，仍然存在视觉传感器硬件系统难以适应极端环境、复杂的军事目标适应性不足、目标识别的实时性难以保证、多传感器融合获取军事目标信息能力缺乏等问题。同时，对机器视觉技术在军事领域应用的未来发展趋势进行了展望，研究分析结果可为机器视觉在军事领域的进一步实用化提供参考。     

基于机器视觉的搅拌摩擦焊缝装配质量评测方法

搅拌摩擦焊常采用无坡口焊缝,焊缝装配质量对搅拌摩擦焊装配质量影响较大,通过焊缝的特征,可以对搅拌摩擦焊缝的装配质量进行评判。线结构光是提取焊缝特征的常用手段,基于结构光传感器扫描获得的焊缝轮廓信息多通过离散的点进行表示,如何高效地从轮廓点中提取焊缝轮廓信息,是焊缝特征识别的新挑战。本文提出一种基于机器视觉的焊缝装配质量评测方法,将离散的轮廓点转换为位图,通过抗锯齿算法提高轮廓直线特征的识别可靠性,并计算对应焊缝的装配质量信息,进而实现对整条焊缝的装配质量的量化评价。与传统的离散点拟合方法相比,本方法具有较为明显的效率优势。     

基于视惯融合的大型空间碎片质心位置辨识

大型自由翻滚碎片的质心是在轨操作基坐标系下的不动点，也是碎片连体基下动力学参数向卫星坐标系转换的基准，对其精确识别是提高碎片动力学参数辨识精度的关键。提出基于惯性单元测量数据与双目视觉定位数据融合的大型空间碎片质心位置识别方法。基于无力矩欧拉方程，获取附着到空间碎片表面的惯性单元间转换关系，利用该转换关系对惯性单元冗余测量数据优化，再优化求解惯性单元到质心点距离；利用双目视觉获取惯性单元上标记点动态坐标，再利用惯性单元到质心点距离，基于三点定位原理识别大型空间碎片的质心位置。以加入高斯白噪声的惯性单元与双目视觉测量数据进行仿真，结果表明优化解算后惯性单元实时测量数据的误差降低到1%以下，解算的质心位置三轴误差小于0.47mm；开展了地面试验，结果表明，解算的质心位置三轴误差小于0.49mm。仿真和试验证明，该方法能够为大型空间碎片的消旋、捕获任务提供准确的数据基准。     

地图辅助行人航迹推算技术的室内定位方法

针对目前室内定位技术中位置漂移、定位结果偏差较大的问题,提出了一种融合行人航迹推算(PDR)、地标匹配修正和地图辅助的室内行人定位方法.该方法利用基于惯性传感器的PDR技术计算行人位置信息,利用行走过程中的传感器读数特征识别室内特定地标点,与地标库数据进行匹配后,修正PDR轨迹产生的累积误差.室内地图辅助主要是通过判断行人是否位于走廊等区域,限制轨迹穿墙,约束PDR定位轨迹.实验结果表明,融合定位算法得到的轨迹优于纯惯性递推算法得到的轨迹,更加接近真实的行走轨迹,定位精度提高了51.2％,平均定位误差降至1.8m,满足室内定位需求.