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为实现空间非合作目标姿态的测量,基于特征建模的思想,提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先,针对空间目标姿态测量的需求,寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着,应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习,通过建立合理的神经网络模型和训练数据,实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后,利用目标点云仿真数据集,对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明:利用特征建模的思想,提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征,实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩,为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用,提供了可行的智能化工程实现方案. 相似文献
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测量火焰不同位置的温度对研究火焰结构具有重要意义.目前纹影法测量火焰温度多采用Z型布局的光路.为了在未来空间实验中将纹影法与其他光学方法集成开展多类型实验观测,摒弃了纹影法传统的Z型光路,采用直线型光路布局,针对光源、透镜、刀口切割量等因素对纹影系统灵敏度的影响开展研究,优化了直线型纹影系统.以蜡烛火焰为研究对象,对优化后的纹影系统进行标定,观测了其纹影图像,计算了蜡烛火焰中多处位置的火焰温度,并将计算结果与实测结果进行比较.结果表明,采用本研究设计的直线型纹影系统可以实现对火焰温度的精确测量. 相似文献
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