基于自适应融合的弹道目标空间位置重构

由于进动锥体目标参数存在耦合,单部雷达不易获取同时参数估计误差较大。针对这一问题,提出了一种联合多部雷达不同视角微动信息进行参数提取与融合的新方法。首先,对进动目标进行了建模和散射点距离像分析,并利用Hough变换实现了锥顶散射点的关联。然后,联立2部雷达的微动信息作为求解单元来对耦合参数进行解耦,求出相应的参数。同时以进动角为例进行了误差方差分析,以融合后误差方差最小为原则对权系数进行了求解,并对其余参数进行了相同的处理。最后,在一个进动周期内,根据求出的锥体顶点坐标和锥旋轴矢量实现了锥体目标空间位置的重构。仿真结果表明该融合方法能够提高参数精度并能对锥体空间位置进行重构。     

空间计量中长度单位和距离测量

长度单位定义是建立在光直线传播、光速在真空中为常数,以及光速各向同性的理论基础上,二维球面上的直线,在三维空间中是弯曲的测地线;三维空间的直线,在四维时空中也是弯曲的测地线。长度单位的定义是否适用四维时空呢？SI秒和SI米的定义适用于全域时空,但使用它们必需明确原时和坐标时的区别。爱因斯坦的狭义相对论以及光速不变原理只适用于惯性系,不适用于非惯性系。本文以转盘上的非惯性坐标系为例,利用广义相对论的坐标变换和时空度规运算,揭示了非惯性坐标系上的时空弯曲和光的非直线传播现象。计算了非惯性坐标系上Sagnac效应对卫星和地面站双向测距的影响,初步研究表明空间测量范围从局域推广到全域的话,诸如引力红移、相对速度效应、Sagnac效应等将会成为空间长度测量不确定度的影响因素,因此空间计量理论必须建立在广义相对论基础之上,用四维时空观念理解空间距离测量问题。     

用FTIR光谱仪测量排气系统中红外光谱辐射强度的方法

通过理论分析及实验研究讨论了傅立叶变换红外(FTIR)光谱仪测量排气系统中红外光谱辐射强度过程中误差产生的原因, 设计了一套简易有效的测量方法.用此方法测量了黑体和热喷流的光谱辐射强度.结果表明:该测量方法能够有效地获得排气系统的中红外光谱辐射强度, 具有工程实用价值.      

微小卫星太阳敏感器/磁强计实时标定算法研究

 提出了一种对磁强计/太阳敏感器的无姿态信息的在轨实时标定方法。在现有的标定算法中,仅采用地磁矢量的模作为观测量,本文引入地磁矢量与太阳矢量之间的数量积作为观测量,增强了其可观性,也使对太阳敏感器的实时标定成为可能。扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)虽然获得广泛应用,但其线性化过程会引入截断误差,而无香卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)是非线性滤波方法,不须对系统进行线性化。分别利用EKF与UKF的滤波标定算法进行标定研究,仿真结果表明了本文算法的有效性,如磁强计偏置的标定精度,UKF比EKF高26%。     

一种基于红外序列图像的弱小目标检测方法

针对天空背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出一种结合小波变换和管道滤波的序列图像的检测算法。首先对红外序列图像采用小波变换,再采用全局门限法进行阈值分割提取出潜在目标,用形态开运算去除噪声点,以减少候选目标数目,最后再使用管道滤波的方法确定真实目标。实验结果表明,该方法能有效地检测运动红外弱小目标,显著提高红外弱小目标的检测概率,并易于硬件实现。     

基于开源GIS数据的广域小重叠卫星影像定位模型精化

设计了一种适用于大区域、小重叠卫星影像有理多项式模型(RPC)定位精度优化的技术流程,基于开源数字正射影像(DOM)、数字高程模型(DEM)数据和RPC几何模型约束,通过优化尺度不变特征变换(SIFT)特征提取与匹配算法,实现了无像幅约束的控制点和连接点的快速稳健匹配,应用DEM支持下的RPC模型二维区域网方法实现了多景影像RPC模型精度的联合精化。GF-1卫星WFV影像的实验结果表明:在DEM支持下经过区域网平差后,RPC模型的定位精度可达到像素级水平。     

国产工业摄影测量相机精度测评CSCD

专业的工业摄影测量相机作为摄影测量的基础,其成像质量对测量精度有着直接的影响。目前,国内的专业摄影测量相机的发展比较缓慢,且质量参差不齐,研究合适的测试方法对国内专业测量相机的精度进行测评已刻不容缓。以CIM-1相机为例,从坐标重复性、标准长度等方面对国内工业摄影测量相机的精度进行了分析研究。通过与目前国际上比较认可的INCA相机进行了实验对比,并对实验结果进行了分析评价,得到一些比较理想的结论。为我国工业摄影测量系统检定规程的制定提供参考依据。     

基于分形特征和Hough变换的海天线检测算法

海天线检测是研究成像型反舰导弹末制导技术的一项重要内容。首先深入地探讨了海空背景下的海天线检测问题,然后提出了基于分形特征和Hough变换的海天线检测算法。实验表明,算法精度高,可以有效地检测出复杂海空背景下的海天线,为进一步应用(如目标识别、图像配准)奠定了良好的基础。     

基于时频切片分解的时变系统参数识别

系统参数识别分为时不变系统参数识别和时变系统参数识别两大研究方向,其中时不变系统参数识 别的研究已趋于成熟,而时变系统参数识别的研究则仍然处于起步阶段。对于多自由度时变结构,提出一种基 于时频切片分解的时变系统参数识别方法。该方法采集结构的振动位移响应,根据时频分解计算得到响应在 整个时频段内的时频能量分布图;依据结构的时频分布特性,选择多个时频切片窗分解响应信号,再对分解出 的信号分别进行逆变换计算完成时域上的信号重构;重构出来的信号对应于结构的各阶模态位移响应信号,利 用Hilbert变换提取信号瞬时频率,从而识别出结构各阶频率。通过一个三自由度的弹簧阻尼质量仿真实验, 验证了该方法具有良好的识别精度和工程实用价值。     

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。