基于组合不变矩与神经网络的卫星目标识别

首先介绍了Hu提出的不变矩和Jan Flusser提出的仿射不变矩,在不增加特征向量维数的前提下,将不变矩的部分分量与仿射不变矩组合成新的特征向量——组合不变矩。利用组合不变矩提取图像中的不变特征向量,并结合基于人工神经网络的分类器,较好的实现了对卫星目标的分类识别。     

Online feedback motion planning for spacecraft obstacle avoidance using positively invariant sets

This paper investigates a novel reliable feedback motion planning algorithm for steering a spacecraft to the desired position while satisfying dynamics and environmental constraints, such as actuator constraints, unexpected state constraints, bounded disturbances, etc. The proposed algorithm, termed safeRRT1, applies positively invariant (PI) set transitions to an online sampling approach based on the asymptotically optimal rapidly-exploring random tree (RRT1). A time-varying safe corridor is generated which consists of a sequence of PI sets under the instantaneous constraints. A spacecraft is guaranteed to remain within the corridor when the feedback controllers corresponding to the PI set transitions are executed. Simulations of the spacecraft avoiding obstacles validate the feasibility and effectiveness of the proposed safeRRT1 algorithm.     

地月系低能转移轨道设计

分析了不同转移轨道间的性能指标,以黄道面与白道面交线作为庞加莱截面实现不同系统轨道的拼接,利用其中耗能最小的日地系稳定流形和地月系的不稳定流形设计了一条低能耗转移轨道.最后对不同轨 道进行了能量分析和对比,优化了国内提出的低能探月轨道.仿真结果表明,文中方法比直接通过霍曼转移节约21.1%的能量,对探月工程的轨道设计具...     

最大诚信原则与商务英语翻译

以商务文化语境为研究背景,从商务英语和最大诚信原则的概念入手,论述了两者之间的关系,并以例证的方式阐述了最大诚信原则应是商务英语翻译必须遵守的原则.最后,作者就如何提高译文的诚信度提出了自己的一些建议.     

三维飞机自动识别的一种有效方法

提出一种新的飞机自动识别算法。采用矩不变量和傅立叶描述子相结合的表示方法简单而有效地描述飞机的特征;采用了分布存储的ＢＰ神经网络来减少存储量和加速搜索识别过程,并对ＢＰ网络的收敛方法提出了若干措施加速其收敛过程。通过对９架不同飞机的大量实验证实,本系统性能优越,其识别准确率在９９％以上,并且识别速度很快,一架飞机的整个识别过程在不到１ｓ的时间内就可完成。     

基于SIFT的鲁棒的宽基线特征点匹配计算(英文)

本文提出了一种鲁棒的宽基线特征点自动匹配算法,该算法基于Scott邻近矩阵,可以在多种宽基线图像中找到更多的正确匹配点对,并且具有较高的准确率。针对宽基线条件下Scott邻近矩阵存在的缺陷,首先在特征检测中引入具有尺度旋转不变性的SIFT描述子,用其距离来度量特征之间的相似程度;然后再使用尺度和方向自适应的归一化互相关(ASO-NCC)以增强对应矩阵的匹配测度。因为SIFT仅对线性光照变化具有不变性,所以使用ASO-NCC不但具有尺度旋转不变性,而且使得对应矩阵对于一般光照变化具有更好的鲁棒性。新算法同时避免了Scott邻近矩阵中使用的点对间的空间位置距离度量,该度量是宽基线匹配中产生错误匹配的主要原因。通过实验表明,该算法对于存在较大的尺度、旋转、亮度等宽基线变化的图像序列,相比其他方法,能够自动获得更多的正确匹配点对和较高的准确性,该算法对视角和仿射变换也有一定的鲁棒性。     

复合材料开孔层压板压缩长期强度预测

Accelerated testing methodology (ATM) predicts long-term strength in low temperature with short-term in high temperature, which is based on the viscoelasticity of matrix and the time-temperature superposition principle (TTSP). The strain invariant failure theory (SIFT) was modified by using micro maximum strain criteria to judge fiber tensile and compressive failure. Master curve of storage modulus of epoxy resin and the time-temperature shift factors were tested from dynamic mechanical analysis(DMA). Master curves of SIFT critical parameters were constructed by tension and compression test for unidirectional carbon fiber reinforced plastics (CFRP) under various temperatures with the time-temperature shift factors of matrix resin. Long-term compression strength of open-hole composite laminates was predicted based on SIFT/ATM combined method. The damage process of fiber and matrix was simulated by progressive damage analysis as well. Good agreement between numerical results and experiments was observed, which demonstrates the applicability of this method.     

漂移壳追踪方法与内辐射带的长期变化

地磁场的长期变化发迹辐射带结构,如何在当前年代下恰当地使用ＡＥ－８／ＡＰ－８模型,目前国内外对此问题存在着很大的争议。我们在物理分析的基础上给出了当前年代下使用辐射带模型ＡＰ－８的漂移壳追踪方法ＤＳＴＭ（Ｄｒｉｆｔ Ｓｈｅｌｌ Ｔｒａｃｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ）。计算结果表明地磁场的长期变化对内辐射带的通量分布有着显著的影响。３０－４０年来,南大西洋通量异常区中心向丁和向北发生偏移,高粒子辐射区域的范     

复杂动态场景下目标检测与分割算法

在动态场景等复杂条件下,往往难以对序列图像目标进行准确的检测与分割。根据序列图像中目标在复杂条件下的成像特点,提出了一种基于融合尺度不变特征变换(SIFT)流特征显著模型的动态场景目标检测与分割算法。通过对SIFT流算法表示运动特征信息的优势进行分析,并结合图像国际照明协会(CIE)Lab颜色空间的颜色和亮度特征信息,建立四维特征向量空间。利用改进的多尺度中心-环绕对比方法生成各特征通道的显著图并进行线性融合,建立序列图像的动态场景目标显著模型。最后利用均值漂移聚类算法和形态学处理实现对检测目标的精确分割。实验结果表明,相比传统检测与分割算法,该算法在动态背景与航拍等复杂场景下能够分割出更为完整的目标区域,具有良好的鲁棒性和高分割精度。      

基于FPGA的低复杂度快速SIFT特征提取

尺度不变特征变换（SIFT）算法具有优良的鲁棒性,在计算机视觉领域得到广泛应用。针对SIFT算法高计算复杂度而导致其在CPU上运行实时性低的问题,基于现场可编程门阵列（FPGA）设计了一种低复杂度的快速SIFT硬件架构,主要对算法的特征描述符提取部分进行优化。通过降低梯度信息（包括梯度幅值和梯度方向）的位宽、优化高斯权重系数的产生、简化三线性插值系数的计算和简化梯度幅值直方图索引的求解等方法,避免了指数、三角函数和乘法等复杂计算,降低了硬件设计复杂度和硬件资源消耗。实验结果显示,提出的低复杂度快速SIFT硬件架构,与软件相比,可以获得约200倍的加速;与相关研究相比,速度提高了3倍,特征描述符稳定性提高了18%以上。