神舟六号载人飞船及其技术改进

介绍了我国第二次载人航天飞行试验的目标和主要任务，给出了神舟六号载人飞船的主要任务和技术指标，以及构型与布局、子系统设置与设备配套、飞行方案、发射窗口和飞行轨道等技术状态。概述了神舟五号飞船飞行试验问题归零、飞行任务引起的更改、提高产品可靠性的更改、其他原因引起的更改和工艺流程的变化等部分技术改进。神舟六号载人飞船飞行试验的成功表明，其技术可满足多人多天空间飞行的要求。     

基于参数辨识的冗余自由飞行空间机器人多臂协调运动规划

根据空间机器人姿态干扰特性，本文提出了利用多层间向神经网络来辨识自由飞行空间机器人本体质量的算法。其次，提出了基于姿态受限广义雅可比矩阵的多臂协调运动规划方法，较好地解决了多臂自由飞行空间机器人进行空间作业时的运动规划和姿态控制问题。     

一种新的刀具磨损面图像边界提取方法

介绍了一种新的基于机器视觉的磨损区域几何尺寸的测量方法。该方法在人工指定含有边缘的某一微小区域后,通过一系列窗口对磨损区域的边缘进行跟踪以实现对磨损区域的几何描述。所有的图像处理仅在含有边缘的窗口中进行,减少了噪声对边缘提取的干扰,也减少了数据处理量,因此具有良好的鲁棒性和较高的处理效率。该方法的测量精度与图像分辨率有关,本文的测量精度优于5μm。     

一种基于智能卡的指纹认证方案

利用智能卡安全的计算和存储能力,在智能卡上不仅存放指纹特征模板,而且还实现两个特征集合的比对,指纹识别算法的其它过程则由经过认证的读写设备来完成.指纹的预处理仅包括三个部分:基于8个离散方向的方向场计算,在脊线方向使用平滑算子而在垂直于脊线的方向使用增强算子的图像增强和直接对脊线进行跟踪的特征提取算法.比对过程中首先根据两个集合中的全等三角形求出它们的旋转和平移参数,然后对根据参数进行转换后的特征集合进行点模式匹配.根据实验获得的卡上比对时间和识别率表明该方法的合理性,可用于工程实践.     

改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法

针对密集杂波和复杂多目标情况下,特征匹配跟踪算法定位跟踪精度较低的问题,提出一种改进的特征匹配雷达视频运动目标跟踪算法。首先,从单帧雷达图像检测结果中提取目标的面积、位置、不变矩信息,在运动目标得到判定后,利用卡尔曼滤波的预测位置以及上一帧特征信息进行目标匹配;然后,根据匹配位置和预测位置给出目标估计位置,并进行特征信息更新;最后,输出目标的特征信息、位置信息和运动参数。利用某型导航雷达上采集的实测数据验证了算法的有效性。     

高精度频率分辨在振动信号辨识中的应用

发动机振动信号处理通常采用DASP软件进行。由于软件功能限制,DASP处理采样频率为50 kHz发动机振动信号时,频谱的频率分辨率最高精度仅为12.2 Hz,导致对微弱及故障信号的辨识较为困难。本文采用抗混叠低通滤波、信号抽取及短时傅里叶变换相结合的信号分析方法,有效提高了频率分辨率的精度,最高精度达到1.2 Hz,达到了理想的频率辨识效果。     

基于灰度预测的无刷直流电机控制

针对传统PID控制器抗干扰能力差，参数调节繁琐等问题，提出了灰度预测控制器。对灰度预测算法进行了详细的理论分析和数学建模，利用最速梯度法对控制器参数进行调整，设计了参数自适应调整的控制器；对飞轮使用的无刷直流电机进行了较为准确的模型建立，并在此基础上设计了基于灰度预测控制器的电机控制仿真模型。通过仿真分析了两种控制器在正常加速和受到干扰两种情况下的不同表现，验证了灰度预测控制器在调节效果和稳定性等方面的优越性。     

遥感图像的快速配准方法

针对多传感器遥感图像的配准,提出了一种快速有效的图像配准方法.该基于分级候选点集匹配的配准算法充分利用了分级匹配和候选点集匹配方法的优点,减少了特征提取空间和搜索空间.并在同名控制点对的确定中引入距离计算,能更有效地确定同名控制点对,减少了误匹配率,增加的距离计算时间代价很小,而且不随图像大小发生变换,只与最终匹配点对数目有关.采用主观与客观判断相结合的方法进行配准评价,实验结果表明,该算法在图像存在一定背景噪声,同时具有平移、旋转的情况下,可以准确地进行配准,提高了配准速度和精度.      

基于CAD模型的涡轮叶片误差检测系统

涡轮叶片型面误差检测是其制造过程中的重要环节.研究了涡轮叶片型面误差检测关键技术的实现方法,提出了基于测量数据的叶片截面关键参数的自动提取方法以及测量数据与计算机辅助设计(CAD)模型的坐标配准方法,制定了衡量叶片截面轮廓度、倾斜度、弯曲度和扭曲度的评估指标,并基于UG平台开发了叶片型面误差检测系统.应用实例表明,该系统可显著提高叶片的误差检测速度和分析质量.      

一种基于图像特征点提取及匹配的方法

针对图像特征提取与匹配的适应性和准确性的问题,将尺度不变特征变换(SIFT, Scale Invariant Feature Transform)算法应用到图像匹配领域.首先从原理上对SIFT算法的特性进行了分析,并以visual studio 2005为开发平台对SIFT算法分步骤进行了实现;最后以基于欧氏距离的最近邻准则作为特征的相似度量将SIFT算法提取的特征应用于图像特征匹配,并对不同的近邻比进行比较,给出了建议值.通过3组实验图像的匹配结果表明,SIFT算法提取的特征对图像缩放、旋转、亮度变化的匹配正确率都等于或接近100%,证明了SIFT算法提取的特征点有很好的适应性和准确性,可以进一步应用到图像识别以及图像重建等领域.