航拍视频拼图中基于特征匹配的全局运动估计方法

 主要研究了航拍视频拼图中的全局运动估计问题。根据航拍视频成像过程的特点,得出相邻帧之间全局运动的4参数近似变换模型,该模型参数较少,鲁棒性好且计算简单,任意帧之间的变换模型通过“帧到帧”的方式递归获得。提出了一种双向最近邻距离比的尺度不变特征(SIFT)的匹配方法,提取出有效的匹配点,并采用随机采样一致性(RANSAC)方法去除外点和估计全局运动参数。从试验结果可以看出,该方法估计出的全局运动参数精度高,鲁棒性好。     

短基线平面四站对定向移动目标的高精度横向测量

应用误差估计、合成理论及直接通过定位解析方程,研究了仅增加一个冗余测量站点,使短基线平面阵列实现对定直线移动目标高精度横向定位测量。测量结果表明,所给出的二个基本布站形式和已有的最优布站定位精度分析结果相吻合。     

条带积累成像法

条带积累成像法是一种图像空间域估计法。它利用交汇像点的均匀分布的条带域图像积分值,通过积累估计该像点值,本文介绍了该成像方法的基本原理,详细分析了成像精度及其在雷达成像中的应用。     

基于模糊系统的径向高斯网络的自适应状态观测器

利用模糊系统的径向高斯函数网络对一类非线性时变系统的状态进行了估计。给出了一种递阶自组织在线学习算法,提出了非线性时变系统的自适应状态观测器,并对其结构及特征进行了讨论,仿真结果表明这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态。     

干涉合成孔径雷达基线的估计

研究了对干涉合成孔径雷达系统有重要影响的基线的估计方法。根据多飞干涉合成孔径雷达系统的特性,基线在平台的运动过程中是变化的。为了充分利用现有的资料,首先根据干涉系统的轨道参数计算基线参数,然后利用有限的参考点信息,如角闪烁器,形成迭代算法,从而实现准确估计基线在运动中特征的目的。意大利Ｅｔｎａ火山口数据的处理结果验证了本文提出算法的可靠性。     

叶片振动可靠性评估方法研究

提出一种用于发动机叶片振动可靠性评估方法,该方法基于叶片共振转速图（Ｃａｍｐｂｅｌ）,引入概率故障树ＰＦＴＡ（ＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙＦａｕｌｔＴｒｅｅＡｎａｌｙｓｉｓ）概念,改善了传统评估方法。其目的是为发展叶片共振识别和可靠性评估的有效方法。在Ｃａｍｐｂｅｌ图上,叶片共振系统定义由工作转速点和附近的多个共振点组成。利用ＰＦＴＡ分析该系统能获得更多的叶片振动信息。该方法发展了常规的叶片振动可靠性设计方法,为叶片设计和叶片振动疲劳排故中改善叶片振动特性提供有益的工程评估方法。     

动态测试实时误差的灰色预测及其精度估计

将灰色预测应用于可重复动态测试过程,根据可重复动态测试的特点,采用统计方法有效地减小随机误差的影响,用其平均值建立预测模型,并对产生预测误差的各种因素加以分析,采用统计所得的各点方差值建立预测值精度的估计模型。实例证明,误差预测模型及精度估计模型都具有较好的效果。     

基于空间环境预判的航天器智能自主热控方法

传统热控技术在空间探测任务确定后,基于特定输入条件设计的控制方案,其自适应能力不足,且存在一定的时滞性。文章从系统工程学的角度,提出了基于空间热环境预判的航天器智能自主热控方法,采用航天器姿态规划实时预测外热流,开展相应的控制措施,实现对温度的前馈控制,并进行了仿真验证,结果表明:该方法可有效弥补传统热控技术在空间探测任务中调温能力的不足。在航天器高精度控温和大功率散热领域,能有效抑制低频噪声,节约热补偿功率,具有广泛的应用前景。     

基于深度学习的航天器位姿估计研究进展

从在轨应用角度出发,对近年来基于深度学习的航天器位姿估计相关研究成果进行了综述。首先,对基于传统特征提取方法的航天器位姿估计研究进展与局限性进行了归纳梳理。在此基础上,引出基于深度学习的航天器位姿估计的重要意义,并聚焦公开比赛、数据集、姿态估计方法、开源模型等方面阐述基于深度学习方法在当前和未来的关键问题与解决途径。最后,从数据集逼真度、模型可部署、多任务域适应3个维度给出了相应关键技术后续发展的方向与思路。     

用于单站实时测控系统的航向估计和卡尔曼滤波方程

一种不依赖卫星导航的、仅利用地面数传设备所附加的测距功能和机载简易导航设备所提供的磁航向、高度等参量来确定所测控飞行器航迹的单站定位系统已被研究。本文主要研究了用于此种单站定位系统的航迹跟踪方法。作为分析的基础,本文首先分析了由径向距离和直线飞行距离所构成的测距三角形的解;然后分别描述了坐标平移和坐标旋转两种航向估计方法;最后给出了适用的卡尔曼滤波方程组。