空间液滴蒸发实验中液滴图像的无损压缩算法

为了提高空间液滴蒸发实验中图像无损压缩率, 根据连续采集到的液滴图像之间相关性很大的特点, 提出了一种基于JPEG-LS和帧间预测误差编码的图像序列无损压缩算法. 该算法对图像序列第一帧采用JPEG-LS算法编码, 对帧间预测误差帧进行Golomb编码, 从而实现对连续采集到的液滴图像序列进行无损压缩. 实验结果表明, 该算法比单纯采用JPEG-LS算法的压缩率有明显提高, 编解码过程更简单, 编码需要时间更少.      

适用于卫星导航系统的结构化LDPC码

结构化低密度奇偶校验码可通过基矩阵和扩展因子描述,具有较低的编译码复杂度和优异的译码性能。相比卫星导航系统IS-GPS-800协议中的非规则LDPC码,在校验位采用双对角和"a-0-a"连接关系的结构化LDPC码,同样可以达到线性复杂度编码。除此以外,通过设置不同的扩展因子和修剪操作,结构化LDPC码可以灵活支持不同多种长度的自适应传输,其中修剪操作的打孔/截短图案可以通过外信息转移(Extrinsic Informa-tion Transfer Charts,EXIT)分析方法优化。结合圈长分布和外信息度数谱联合优化设计方法,提出单个基矩阵的编码方案,通过配置不同的扩展因子和修剪方案,实现多种传输码长配置。译码仿真结果显示经过优化打孔/截短图案修剪的结构化LDPC码的译码性能要略优于IS-GPS-800协议中的非规则LDPC码。     

基于大涡模拟的平流层浮空器气动特性分析

为研究不同球体间距对“球形囊体型”平流层浮空器(SLV)气动特性的影响,采用有限体格式、结构网格和大涡模拟(LES)计算方法求解不可压缩的Navier-Stokes(N-S)方程,对超临界雷诺数“球形囊体型”平流层浮空器绕流进行数值模拟,并对不同球体间距下的数值计算结果进行详细的分析比较.通过对比试验数据,单球体数值模拟的阻力系数时均值与Achenbach的试验数据一致,验证了计算方法分析超临界雷诺数球体绕流问题的准确性.研究不同间距的双球体阻力变化规律以及振动频谱特性,随上下游球体间距G的增加,合阻力先增大后减小,上游球体的阻力占优振动频率逐渐减小;G=1.5D(D为球体直径)和G=2D时,上下游球体有相同的占优振动频率.随间距G的增加,两球体相互作用与上游球体对下游球体的尾涡结构影响逐渐减弱.      

刀具编码的激光自适应标刻技术

针对激光标刻刀具编码时出现的标刻效率低、标刻质量不稳定、危害工人身体等问题,提出了一种自适应标刻技术.设计了特定结构的输送机和V型块,配合光电开关的检测功能实现自适应传送刀具;设计了使不同刀具在抓取后轴线处在同一位置的机械手爪,以保证不同刀具端面都能快速定位到激光头标刻区域;利用机械手的快速移动,采用了光电开关辅助对焦来提升对焦的速度和精度.在这3项关键技术支持下,完成了整个方案的设计.样机的测试结果表明,相比传统标刻方式,自适应标刻技术能将标刻效率提升4倍以上,保证标刻编码质量稳定可靠,实现无人化标刻.      

基于FPGA的高效机载视频采集及预处理方法

为提高机载视频编码系统的数据采集及预处理性能,以现场可编程门阵列(FPGA)为硬件平台,研究了多模式机载视频采集、颜色空间转换和视频数据传输的高效处理方法.针对机载应用需要实时采集不同模式视频的特点,设计了一种可靠的视频采集策略,通过引入错误自检机制,可以实时监测视频采集的正确性,避免视频数据的错误积累;针对机载视频颜色空间转换预处理中浮点乘法浪费计算资源和增加系统功耗的问题,设计了一种基于高低位分离的截断式查找表乘法器,减少了存储空间和计算位宽,结合流水线处理技术实现了一种高效视频颜色空间转换方法,在保证计算精度和性能的同时,处理功耗最大降低了27%;针对FPGA处理器与系统核心编码处理器(DSP)之间存在大量视频数据的频繁传输特点,结合SRIO(Serial Rapid I/O)链路的传输方式,设计了一种以FPGA为控制核心的数据交互机制,减轻了DSP的处理负担使其专注于视频编码运算,提高系统性能.      

单目视觉三维运动位姿测量方法研究

针对基于点特征的单目视觉位姿测量,研究了一种基于不共面5个编码特征点的单目视觉解算算法,利用大靶面高分辨率相机采集运动物体姿态图像,利用目标物体上编码特征点间的几何约束关系,通过正交迭代解算算法完成目标物体的位姿测量。实验结果表明：位移测量不确定度优于0.5mm,姿态测量不确定度优于0.05°,可满足航空航天领域试验测量要求。     

空间目标的ISAR成像及轮廓特征提取

空间目标的逆合成孔径雷达（ISAR）成像由于受自身遮挡及噪声干扰等影响,导致生成的ISAR像难以直接进行图像分析及目标识别。由此,以空间目标的ISAR成像建模为基础对ISAR像处理及特征提取展开了研究。首先,分别建立了目标卫星的ISAR成像模型、ISAR信号模型及ISAR图像函数提取模型,并经过旁瓣抑制与相干斑滤波等初步处理得到了目标卫星的ISAR像。其次,采用Otsu算法、canny算子及Hough变换使卫星旋转至最长轴平行于像平面横轴,通过闭运算填充卫星内部孔洞,去除外部孤立噪声,并基于连通域思想分割出卫星所在子区域,实现了卫星的轮廓提取。所设计的图像处理算法能有效改善ISAR像质量,提取的卫星轮廓线能较好地勾勒出目标卫星的外形结构,为进一步展开卫星的识别工作奠定了重要基础。      

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息;改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。     

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。