基于高斯-牛顿迭代的三星时差定位融合算法

若三星时差(TDOA)定位系统可多次接收到辐射源信号并进行定位,则通过不同时刻观测的多组时差和高程信息融合可能可以提高定位精度。将先验高程信息建模为三星时差定位融合的观测量之一,并提出了一种基于高斯⁃牛顿(Gauss⁃Newton)迭代的三星时差定位融合算法。通过实验仿真比较了提出的算法与直接平均、加权平均、选取星下点最近点等位置合批方法的性能。仿真表明该算法相较于现有的位置合批方法,具有更好的融合定位精度。     

基于SIFT子图像融合的直角坐标FBP算法

针对合成孔径雷达实测数据成像算法计算数据量大的问题,提出一种基于SIFT子图像融合的直角坐标系下的FBP算法。算法首先在直角坐标系下对SAR子孔径信号进行后向投影成像得到对应的子图像,然后对各子图像进行相位梯度自聚焦实现相位补偿,最后采用基于尺度不变特性变换(SIFT)的SAR图像配准方法对聚焦后的子图像进行融合得到全孔径图像。算法计算量比传统极坐标系下的快速后向投影算法小,并且由于基于SIFT的融合是针对复图像的融合,因此融合后图像的分辨率较传统的融合方法有所提高。机载实测数据的处理结果验证了算法的有效性。     

基于改进Faster-RCNN的机场场面小目标物体检测算法

针对目前应用于机场视频监控中的卷积神经网络方法存在小目标物体识别准确率较低的问题,本文提出了一种基于Faster-RCNN并结合多尺度特征融合与在线难例挖掘的机场场面小目标检测算法。该算法采用ResNet-101作为特征提取网络,并在该网络基础上建立了一个带有上采样的"自顶向下"的特征融合模块,以生成语义信息更加丰富的高分辨率特征图。并在网络训练过程中,采用在线难例挖掘的训练策略使模型更加鲁棒地对小目标样本进行定位。最后,手工构建了一个包含5 982张图片的机场数据集,用于检测模型的训练和测试。结果表明,本文所提出算法显著提升了机场场面小目标物体检测的准确率,且使整体平均检测准确率达到了80.8%,该结果高于其他先进的目标检测模型。     

基于EMD 模糊熵与会诊决策融合模型 的中介轴承故障诊断技术

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的问题,提出了1种融合k NN、SVM、CART、RF及GBDT 5种算法的会诊决策融合模型。基于中介轴承故障模拟试验台开展某型航空发动机中介轴承故障试验验证。采用EMD算法对采集的振动故障信号进行分解,提取IMF分量的模糊熵作为故障特征。利用建立的会诊模型对中介轴承内环故障、内环-滚动体耦合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤5种不同状态进行识别。试验研究表明:会诊模型的故障诊断准确率高达92.5%,并表现出良好的泛化能力。     

二维图像拼接技术研究综述

图像拼接是指将具有重叠区域的小视角、低分辨率的多张图像,经过相应的图像配准与融合算法,拼接成一张具有高分辨率、宽视角的全景图像。针对二维图像拼接方法,综述了将二维图像拼接技术应用于图像处理领域的最新研究进展,重点介绍和总结了图像配准方法和图像融合方法。其中,图像配准方法涵盖了基于SIFT、SURF和Harris点特征的提取方法。分析了各种算法的主要进展、典型算法的原理和优缺点以及国内外研究发展现状。最后,通过各种方法研究与应用情况推测,展望了未来图像拼接技术的发展趋势。     

红外/雷达复合制导数据融合技术中的时间校准方法研究

从理论上分析了适合于红外/雷达双模复合制导背景下数据融合的3种时间校准方法,以校准误差为标准,时间片和目标机动为影响因素对这3种方法的校准效果进行了分析比较,并首次对传感器测量噪声在校准中的传播变化情况通过计算机仿真进行了尝试性研究。仿真结果表明:分段线性插值方法计算最简单,对噪声在校准过程中传播的不确定性有较好的抑制作用,且对时间片和目标机动均不敏感,它满足了双模复合制导对数据融合时间校准方法的要求。最后给出了分段线性插值在双模复合制导数据融合中的应用仿真结果,结果表明分段线性插值方法的时间校准性能良好。     

基于熵产理论的水翼空化特性研究

为了对空化流场中的能量损失做出定向、定量的评价,引入熵产理论对绕二维水翼流场进行了分析。以NACA0009翼型为计算模型,选用k-ω湍流模型以及ZGB空化模型对翼型的外特性进行了数值仿真并与实验结果进行了对比,发现计算结果与实验结果符合较好。仿真结果表明,熵产与翼型外特性之间有明显的相关性,在升力系数和阻力系数发生突变的时候,熵产和能量损失也发生剧烈变化;在流场中湍流耗散熵产始终占80%以上,大空化数下壁面熵产占比在10%左右,不可以忽略;能量损失总是集中分布在空穴的末端和翼型的尾端;空化数在0.6～0.4时,空穴会发生大尺度周期性脱落,造成流场的损失增大,但是当空化数0.4时,空穴变得比较稳定,使得流场比较稳定,损失减小。分析表明,熵产理论可以应用于空化流场分析中。     

量测数据自校准融合方法

提出了一种量测数据自校准融合方法,给出量测数据系统误差(未知输入)的自识别自校准公式与计算步骤,能够自动对量测数据中事先无法校准的系统误差进行识别、估计、补偿和修正,从而减小系统误差的影响。建立多传感器的数据融合公式与计算步骤,进而降低偶然误差的影响。分别对线性系统和非线性系统进行了详细讨论,并进行了大量实例计算和仿真模拟验证。从两个算例计算结果可以看出:该方法的相对误差至少要比传统方法减小45%,且计算简单,便于工程应用。      

基于因子图的无人机全源导航关键技术研究

针对DARPA提出的全源导航需要快速集成并重新配置任意导航传感器的要求,结合民用无人机的任务需求,通过概率图模型相关原理,对基于因子图的无人机全源导航关键技术开展研究工作.采用因子图对系统状态更新过程进行表示,实现系统状态的递推与更新,完成传感器信息的数据综合.仿真结果表明,该方法能在传感器可用性时变的情况下,将不同传感器的数据进行有效融合,确保系统导航定位精度,使载体满足不断变化的任务需求与环境变化的要求.     

融合宽度及位置对叶身/端壁融合叶栅性能影响的数值研究

角区分离是制约压气机负荷提升的关键因素,叶身/端壁融合设计(BBEW)可有效组织角区流动,减弱或消除分离。为了研究融合宽度及其弦向位置两个关键设计参数对性能影响,采用经实验校核的数值方法对所设计原型叶栅及9种叶身/端壁融合叶栅进行研究。结果表明:所设计原型叶栅出口下游截面高损失核心区域的展向位置随攻角增大而逐步抬高;叶身/端壁融合叶栅融合位置位于分离点前、后对性能影响孑然不同:融合位置位于分离点前,叶身/端壁融合叶栅效果随来流攻角增加而逐渐显现,在+10°攻角下最佳融合方案可使14%展高处总压损失减小16.2%;但融合位置位于流动分离起始点之后会在全工况内增大损失。融合宽度则存在最佳值,应小于来流附面层厚度。