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831.
832.
论述了一种大型薄壁复杂型面密封舱体表面轮廓度的测量方法,该方法利用现有的数控加工中心,完成对型面的数据采集,是一种简单、经济、实用的测量方法。 相似文献
833.
为确定失效航天器等非合作目标的相对位姿,提出一种通过纹理边界检测的椭圆特征提取方法。该方法假设椭圆特征是航天器表面两种不同纹理的边界,利用上一时刻相对位姿信息,将对接环离散几何模型投影到像平面,并沿各离散点的法向方向通过概率方法检测纹理边界点。利用随机抽样一致(RANSAC)方法剔除边界点中的粗大误差,进而拟合出椭圆参数。纹理特征对光照变化具有鲁棒性,因此该方法能够在变光照、星体表面反光不均匀等复杂情况下快速准确地提取图像中的椭圆特征。本文以对接环图像特征提取为例进行仿真校验,分析了算法参数和噪声对提取椭圆精度和时间的影响。利用真实图像与基于梯度边缘的椭圆提取方法进行对比,结果表明,所提出的算法具有较高的精度和速度。 相似文献
834.
835.
针对某超高指向精度要求的卫星平台,采用增量式局部线性嵌入(ILLE)与支持向量机(SVM)结合的方法,研究系统配置的多组磁伺服机构的故障检测与故障定位技术。在分析执行机构故障模式以及故障影响的基础上,采用LLE算法实时提取并更新与故障相关的卫星姿态控制系统高维信息,对其进行降维及特征提取,实现执行机构系统故障检测。当检测到故障时,提取执行机构系统输入输出信息,利用支持向量机(SVM)方法进行故障定位。该方法无需采集离线数据生成样本集,直接利用卫星姿控系统产生的在线故障特征数据集进行故障检测,并能根据故障检测结果,有效地实现卫星姿控系统执行机构的故障定位。算例仿真结果验证了所提方法的有效性。 相似文献
836.
复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。 相似文献
837.
838.
简要介绍多输入多输出雷达的信号模型及其目标检测方式,并针对其信号的独特形式在传统噪声调频的基础上提出一种改良的噪声调频干扰方式,进而通过仿真证明此改良干扰方式的有效性. 相似文献
839.
840.
光谱分析法在气体成分监测领域有着广泛的应用,实现小型紧凑高分辨率的光谱测量装置是热门的研究课题。文章创造性的提出了基于光纤法布里-帕罗(F—P)的可调谐滤波器提高吸收光谱分辨率,为构建紧凑高分辨率的光谱仪提供了一种新的方案。基于光纤F-P的可调谐滤波器成功实现了微型光栅光谱仪(分辨率约1nm)对甲烷吸收光谱的测量,对比无光纤F—P可调谐滤波器直接测量的结果,该方法测得的吸收光谱强度至少提高了一个数量级。此研究成果可用于紧凑高分辨率的星载气体检测仪的研制。 相似文献