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。     

基于点云深度学习的对称结构空间目标相对位姿测量

针对对称结构空间目标相对位姿解算过程中点云误匹配带来的误差问题，提出一种基于点云深度学习的对称结构空间目标相对位姿测量方法。首先设计空间目标点云特征提取网络及关键点回归网络，将位姿测量问题转换为空间目标点云关键点回归问题，通过两个并行的回归网络分别输出空间目标平移向量和具有固定标签的目标点云三维边界框角点；其次利用具有连续稳定标签的角点求解目标姿态，可有效解决目标的对称结构导致的点云误配准问题；最后通过仿真数据集的实验表明，该方法相比于传统的点云配准方法有更高的准确率，能够精确求解具有对称结构的空间目标相对位姿。     

基于旋转搜索的相机位姿估计和对应点匹配

传统的同步位姿计算和对应点匹配（SPCD）算法采用两阶段交替迭代的方式计算相机位姿，求解精度较低。除此之外，传统SPCD算法依赖于局部搜索策略，无法保证找到全局最优解。为提升求解SPCD问题的精度和全局收敛能力，推导出了一种新的基于点和点约束的SPCD问题求解模型。基于新模型从角度距离出发构建优化目标函数，并利用分支定界搜索的方法寻找最优相机位姿和3D/2D匹配关系。实验证明：相比于传统SoftPOSIT算法，本文算法具有更高的求解精度和收敛率，并且可适用范围更广。     

直升机高置信度中值使用飞行谱编制方法

依据直升机使用寿命分布规律,在高置信度条件下,提出了飞行谱编制的最小样本容量准则。在此基础上,采用科目统计和飞行状态分解技术,基于单机10年统计分析的方法,研究了直升机高置信度中值使用飞行谱编制原理,以此编制的使用飞行谱具有一定的置信区间,能够真实地反映直升机单机短期执行任务的分散性和整个机群长期服役的规律性,为研究直升机关键动部件的损伤与直升机定寿提供依据。     

星载平面相控阵天线相位中心位姿标定方法

星载平面相控阵天线的相位中心是影响卫星成像质量的一个重要参数，针对平面相控阵天线的相位中心在卫星上的位姿标定问题，本文提出了一种标定平面相控阵天线相位中心位姿的方法。首先，建立了平面相控阵天线相位中心相对卫星主基准位姿传递的数学模型;其次，采用暗室测量系统对平面相控阵天线相位中心进行了标定，测得天线本体坐标系下的天线相位中心位置;最后，利用激光跟踪仪和经纬仪精测系统测出了天线相对卫星基准的位姿矩阵。基于本文提出的数学模型，获取了平面相控阵天线相位中心在卫星基准坐标系下的位置与姿态数据;同时，通过试验验证了平面相控阵天线紧固件的拧紧力矩，其对平面相控阵天线相位中心的影响可忽略。该方法对后续确定搭载平面相控阵天线的卫星相位中心工程验证，提供了参考。     

位控类时间指令的实时处理方法

针对火箭遥测实时处理软件中不同位跳变指令处理代码复用性差的问题,通过分析几种典型的位跳变指令处理特点,抽象出位跳变指令处理的一般步骤,并从软件角度给出了位跳变指令的定义。根据C++语言多态性原理,将位跳变指令的软件实现划分为抽象基类和实现子类两个部分,规范了位跳变指令的处理逻辑、体现了不同种类位跳变指令处理特点。应用实践表明,经过重构的处理方法代码量显著减少,程序处理流程更加清晰,软件复用率有很大提高。