基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。     

航天器产品限流电阻保护设计方法研究

针对小功率负载的限流电阻保护设计不规范问题,给出了基本设计原则,提出了限流电阻功率接近和远超额定功率2种工况下的详细设计方法,并以3种常用传感器限流电阻保护电路为例,采用不同阻值、同封装,同阻值、不同封装进行试验验证.试验结果表明:该设计方法有效,试验数据对航天器产品限流电阻的选取提供了数据支持.     

基于阻力加速度指令快速解析与跟踪的中段制导方法

提出一种基于阻力加速度指令快速解析与跟踪的制导方法.通过一维质点运动学解析并加权直接得到阻力加速度指令,主要靠攻角进行跟踪,实现对终端速度的控制;通过纵向比例导引生成过载指令,靠倾侧角进行跟踪,实现对终端高度的控制;倾侧角优先用于辅助跟踪阻力加速度指令,满足给定条件后切换至高度控制.对于航迹方向角的控制通过倾侧角按反转...     

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括：基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

一种小天体旋转参数估计方法

小天体旋转参数是科学数据,也是小天体测绘,着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型,表示小天体在相机坐标系中的姿态变化;然后定义小天体旋转的状态方程,推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪,利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中,在仿真相机与小天体相机100 km距离上,分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值,图像上特征点跟踪精度,相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明,提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果.     

视觉测振技术在柔性太阳翼模态试验中的应用

针对8 m×5 m的柔性太阳翼在倒立状态下进行模态试验,设计数字摄像视觉测振系统,基于图像特征跟踪法实现了从相机标定、图像采集、信息提取到三维振动数据获取的过程,通过工况模态辨识方法获取了柔性太阳翼模态频率及振型等动力学参数。并考虑空气和重力影响建立太阳翼有限元模型,通过与基于基恩士激光位移传感器的传统模态试验结果及仿真分析结果进行对比,验证了基于视觉测振工况模态试验方法的准确性,为柔性太阳翼在轨模态辨识奠定基础。     

一种曲面数控加工干涉检查的新方法

提出了一种干涉检查的新方法,通过计算刀具曲面和加工曲面之间的最短距离,判断是否发生干涉。曲面间最短距离利用跟踪算法实现,该算法分析了最短距离连线性质,利用曲面的微分特性,确定跟踪方向和步长,迅速计算出最短距离。通过实验仿真,证明该算法简便、高效。     

使用信息矩阵滤波的跟踪融合的性能评估

在多传感器环境下，每个传感器探测多个目标，接着产生相应的跟踪。这些跟踪可能互不相同，经过融合后，传感器生成有关目标的更精确的运动信息和属性信息。目前已有两种方法可以达到上述目的，一种是测量值融合法，一种是状态矢量融合法。众所周知，测量值融合计算法通常最优，但计算费时，而状态矢量融合算法计算省力却是次优。之所以如此，是因为从两个传感器中获得的待融合状态级估值，由于通常存在被跟踪目标的过程噪声，通常并非条件独立。值得注意的是，状态矢量融合已有三种计算法：加权协方差法、信息矩阵法和伪测量法。本文仅限于讨论状态矢量融合中信息矩阵形式的性能评估。利用信息矩阵计算法已经推导出稳态融合协方差的闭式分析解并作为一种性能的度量方法。注意，推导出的结果基于两个传感器同步工作且没有误关联的假设，或是在研究时考虑了融合测量值。并且我们将推导出的结果用蒙特卡罗仿真进行了比较，过去曾有许多作者利用蒙特卡罗仿真来预测融合系统的性能。这些结果有助于更加深入地了解跟踪融合的作用原理，并大大简化了对融合性能的评估。此外，有了这样的解，简化了对各种不同工作条件下设计融合系统的折衷研究。     

用户星对中继卫星的跟踪规律研究

根据中继卫星系统中用户星跟踪中继卫星的要求，定义了用户星天线坐标系，推导出了用户星天线对中继卫星的跟踪规律。通过该跟踪规律可以推出用户星天线跟踪中继卫星的跟踪角度、角速度和角加速度。同时，在给定系统一定初始条件的情况下，利用该跟踪规律分别推出了用户星最大跟踪角度和角速度与用户星轨道高度和用户星轨道倾角之间的关系。最后利用STK(Satellite Tool Kit)对该跟踪规律进行了间接验证。     

基于推力加速度模板的主动段弹道跟踪方法

对弹道导弹的主动段跟踪是导弹防御中重要的环节。针对此问题提出了一种基于推力加速度模板的主动段跟踪算法，该算法需要主动段推力加速度信息支持。给出了一种简捷的推力加速度模板构建方法。利用近常速运动模型描述了导弹运动特性，解决了对导弹发射时间的估计问题和模板概率的递推计算问题，并将该方法应用到空间预警系统中，通过仿真验证了该方法具有较好的识别效果，位置和速度估计误差都接近于CRLB限。