视觉导航中陀螺仪辅助特征点匹配算法

为了解决视觉导航中无摄像平台条件下特征点匹配不准确的问题,提出了一种利用导航系统中陀螺仪输出辅助进行特征点匹配的方法.构建了陀螺仪角速度输出与特征点坐标变化之间的关系,分别采用相关系数匹配和双向匹配进行特征点匹配和匹配检验,通过插值计算得到亚像素精度的匹配结果;分析了该方法的各种误差来源,并对陀螺仪输出误差和摄像机焦距误差的影响大小进行了分析.实验表明:相对于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)方法,此处提出的匹配方法准确性有了较大提高,并且在原系统基础上不需要增加额外设备,具有较好的实用性.     

基于相干极化调制的小型化CPT原子钟进展

基于相干布局囚禁（Coherent Population Trapping）的被动型气泡原子钟,因其优良的短稳2E-13@1s和中期稳定度2.5E-15@10⁴s,而成为高性能原子钟的有力竞争者。本文基于一种新构型来探索实现高性能小型化CPT原子钟。我们通过3.4GHz微波直接调制分布式布拉格反射(DBR)激光器产生相干双色光,同时在微波和激光光束上分别施加同步的相位调制和偏振调制,实现相干极化调制,获得了较高对比度（14.7%）和较窄线宽（416Hz）的CPT共振信号。该方案采用直接调制技术使原子钟系统体积、复杂性和环境敏感性都得到减小,这使得高性能CPT原子钟的小型化成为可能。     

Crater detection via genetic search methods to reduce image features

Recent approaches to crater detection have been inspired by face detection’s use of gray-scale texture features. Using gray-scale texture features for supervised machine learning crater detection algorithms provides better classification of craters in planetary images than previous methods. When using Haar features it is typical to generate thousands of numerical values from each candidate crater image. This magnitude of image features to extract and consider can spell disaster when the application is an entire planetary surface. One solution is to reduce the number of features extracted and considered in order to increase accuracy as well as speed. Feature subset selection provides the operational classifiers with a concise and denoised set of features by reducing irrelevant and redundant features. Feature subset selection is known to be NP-hard. To provide an efficient suboptimal solution, four genetic algorithms are proposed to use greedy selection, weighted random selection, and simulated annealing to distinguish discriminate features from indiscriminate features. Inspired by analysis regarding the relationship between subset size and accuracy, a squeezing algorithm is presented to shrink the genetic algorithm’s chromosome cardinality during the genetic iterations. A significant increase in the classification performance of a Bayesian classifier in crater detection using image texture features is observed.     

基于几何特征的非合作目标相对位置和姿态估计

针对几何参数未知的非合作目标,提出一种基于双目视觉的非合作目标相对位置和姿态估计算法.对目标图像进行滤波去噪、Canny边缘提取并将每条边缘段保存至链表,将边缘段分为直线段和圆弧段;并从直线段和圆弧段中检测出矩形特征和圆形特征;根据平行直线在同一像平面投影具有相同湮灭点的性质设计矩形特征相对位置和姿态估计算法;根据圆在像平面对偶投影几何,设计圆形特征的相对位置和姿态及半径的估计算法;对实际模型图像进行处理验证,结果表明该算法能够很好地识别帆板和对接环,并有效地估计出相对位置和姿态及对接环半径.     

基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法

针对传统高光谱图像矿物识别方法未能充分利用矿物光谱诊断吸收特征与矿物光谱知识、识别过程人为干预多等问题,提出了一种基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法.该方法引入了基于光谱吸收特征与波形特征的光谱知识作为自动识别的标准,利用连续统去除操作增强光谱吸收特征,采取基于光谱主次吸收特征的识别决策策略,建立多级约束准则以提高识别精度及避免误识别,通过利用模拟数据进行算法精度评价并应用航空高光谱成像仪AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)数据进行应用分析与验证.结果表明:当图像信噪比大于200时,识别准确率可以达到80.3%,能够得到良好的识别结果以及较高的精度,并实现了基于高光谱图像的矿物自动识别.     

基于宽窄带微多普勒信息的进动目标特征提取

微动特征是弹道目标识别的重要特征之一。针对锥体目标模型,提出了一种基于宽窄带相结合的混合体制雷达网的微动参数提取方法。首先,在详细分析锥体目标等效散射中心微多普勒变化规律的基础上,利用微多普勒和差比实现了不同体制雷达回波中散射中心的匹配关联。其次,构建宽窄带微多普勒信息联合方程组,提取出锥体目标的进动角、底面半径、锥体高度等参数,并进一步对目标参数估计精度随曲线参数提取误差变化的关系做了比较研究。最后,仿真结果表明,在曲线参数提取值存在一定误差时,目标参数估计精度仍然较高。      

基于深度神经网络的多星测控调度方法

卫星规模的急剧扩大给传统多星测控调度方法带来了巨大挑战.传统调度方法面临调度时间长、任务满足度低等问题,难以适应大规模卫星调度.为此,引入了支持大数据和并行计算且具有自主学习特性的深度神经网络(DNN)算法,提出了一种基于DNN的多星测控资源调度方法.根据多星测控资源调度的特点以及DNN算法的要求,对调度过程中影响调度...     

板壳组合结构在随机面分布力作用下的响应分析与验证

本文用MSC／NASTRAN软件完成了板壳组合结构在随机面分布力作用下的响应分析研究,并与实验结果作了比较。在确定载荷、建立动力计算模型和模态阻尼比取值等方面进行了较详细的研究,得到了令人满意的结果：典型点加速度响应均方根值的计算结果与实验结果相近,误差低于15％。     

基于约束描述的设计过程模型研究

设计过程模型（ＤＰ模型）和约束描述机理的建立，可以使造型设计摆脱细节结构设计的局限，多方位地参予创造性的设计活动，同时可以实现模型描述与模型数据的分离。模型描述建立在较高的信息抽象层次之上，便于创造自然化、智能化的设计环境。模型数据通过模型描述的自动转换来产生，是一个逐步细化和完善的过程。ＤＰ模型还用于支持变型设计。     

铬白口铸铁中硅对组织形态的影响

本文采用高硅进行白口铸铁的合金化。实验发现，随着硅含量的增加，碳化物形貌由网状向断网状、直至分散孤立的条块状变化，碳化物的含量逐渐增加，碳化物的尺寸细化，碳化物硬度、基体硬度也逐渐增大。当硅量〉２．５％，铬量〉５％时，组织中出现了Ｍ７Ｃ３。