柔性收集室检漏技术可靠性分析与验证

柔性收集室检漏技术是一种航天器总漏率检测技术,其工作原理是利用柔性材料制成的罩子作为示漏气体的收集容器,以氦质谱检漏技术为基础进行航天器的总漏率检测。文章针对柔性收集室检漏技术中关键环节的可靠性进行了分析研究和试验验证。结果表明:柔性收集室检漏技术可满足航天器总漏率检测任务需要。     

分形理论在目标检测与识别中的应用研究进展

自20世纪70年代分形几何的概念提出以来,分形理论已被广泛应用于自然科学、社会科学和工程技术等领域,分形几何方法的引入使一些蓬勃发展的新学科获得了巨大的推动力,分形几何和目标检测与识别领域的结合就是一个明显的例证。在简要介绍分形理论的基础上,主要从一维序列分形分析和分形图像处理两个方面对分形理论在复杂自然背景下的目标检测与识别中的应用研究进展进行了综述,并对其未来发展进行了展望。     

快速计算虚拟物体之间精确接触位置的算法

在触觉、力觉交互的虚拟现实系统中,快速计算虚拟物体之间精确接触位置是触觉、力觉交互碰撞检测系统的前提.在这样的系统中虚拟物体大多是多面体模型且是三角形模型,采用层次包围盒法判断物体是否相交,如果相交,采用本文提出的二级检测算法快速计算出物体的接触位置.该算法首先判断那些相交三角形是异面还是同面,如果是异面,求出一个三角形T₂与另外一个三角形T₁所在平面的交线,然后再判断该交线与T₁之间的位置关系,进而求出有效的相交线段;如果是同面,需要判断两个三角形之间相互位置关系,然后有针对性地求出相关线段之间的交点,从而求出三角形的相交区域.最后用实例验证了该算法的有效性和鲁棒性.     

一种变信噪比条件下的恒虚警野值检测方法

野值检测又称异常值检测,是模式识别、机器智能和知识发现等领域经常面临的一个问题。当出现环境失配,数据信噪比（SNR）发生变化时,测试样本和训练样本所含噪声会有不同方差,以往的野值检测方法在虚警控制方面将会失效。针对这一问题,提出一种基于归一化残差（NR）的野值检测方法。该方法首先根据所需虚警概率和噪声方差变化情况确定野值检测门限,其次基于训练样本计算待考查模式的NR值,再比较NR值与检测门限的相对大小,从而判断待考查模式是否为野值。这一方法所依赖的检测门限对所需虚警率和噪声方差变化具有适应能力,因此可以在变信噪比条件下实现恒虚警（CFAR）野值检测。仿真实验验证了所提方法在虚警控制和野值检测方面的优越性能。     

RCS测试系统几何量参数综合校准技术研究

本文针对RCS测试系统的计量需求,阐述了RCS测试系统几何量参数校准技术研究情况。围绕雷达反射面型面参数、设备空间几何位置参数、定标体几何参数的有限目标开展了校准技术研究,研制了RCS测试系统的几何参数综合校准系统,并在国内几个典型的RCS测试系统进行了应用验证,初步建立了RCS测试系统几何量参数量值溯源体系,为国内RCS测试系统的量值统一、数据准确打下了坚实的技术基础。     

基于经验学习的空间机器人精细抓捕方法

机器人在空间环境下完成对复杂形状物体的精细操作,要求其具有较强的自主操作规划能力.从学习人类经验出发,模仿人类经验生成来建立经验数据库,提出有效的物体分类方法,在物体类别基础上,识别同类物体的可抓取区域,并提出“单拇指”姿态规划方法,将对物体的操作经验泛化到同类物体的操作规划中.试验证明了算法的有效性.     

激光冲击强化提高外物打伤钛合金模拟叶片高周疲劳性能

为指导钛合金叶片抗外物打伤激光冲击强化工艺设计,根据真实叶片叶型特征设计了刃口型模拟叶片,采用两种激光冲击强化工艺对模拟叶片进行预处理,并采用空气炮系统进行外物打伤模拟试验,最后通过疲劳试验和应力场预测进行疲劳性能影响规律及机理分析。试验结果表明:模拟叶片外物打伤后疲劳强度由51845 MPa降为29072 MPa,而激光能量为5 J和7 J强化工艺下疲劳强度分别提升至34449、37493 MPa。激光冲击引入高数值残余压应力场,大大改善了外物打伤区域的局部应力场分布,在显著提高外物打伤模拟叶片疲劳强度的同时,可承受更大的应力集中,也增大了疲劳缺口系数偏差。两种强化工艺中激光能量越大,产生的残余压应力场数值和深度越大,更加有效地降低裂纹扩展过程中的等效应力强度因子幅值,外物打伤模拟叶片疲劳强度和疲劳缺口系数偏差提高程度越大。      

一种混合粒度奇偶校验故障注入检测方法

为了实现高效的抗故障注入攻击,提出了一种混合粒度奇偶校验故障注入检测方法。传统奇偶校验检测方法为每n比特设置一个奇偶位,表示该n比特的奇偶性。随着n的减小,奇偶位个数增加,资源消耗增加,检测率提高。为了实现故障检测率和资源消耗的折中,对电路故障注入敏感部分或关键部分处理的数据采用细粒度奇偶校验（即n值较小）,对其他部分采用粗粒度奇偶校验。以RC5加密算法为例,阐述了混合粒度奇偶校验故障检测方法的原理和应用,并对不同粒度奇偶校验方法的故障检测率及资源使用进行了理论分析。实验结果表明,与整个RC5电路都采用字（n=32 bit）奇偶校验相比,混合粒度奇偶校验故障注入检测方法可以提高故障检测率29.44%,仅增加资源消耗2.48%。      

基于目标性权值度量的多示例学习目标跟踪

针对多示例学习(MIL)跟踪算法在包概率计算过程中对示例样本不加以区分导致分类器性能下降,及采用最大化似然函数选择相应的弱分类构造强分类增加了算法复杂度的问题,提出了一种基于目标性权值学习的多示例目标跟踪算法,该算法利用目标性测量每个示例样本对包概率的重要性,根据其目标性测量结果对每个正示例样本赋予相应的权值,从而判别性地计算包概率,提高跟踪精度。同时在弱分类器选择过程中,采用最大化弱分类器与似然函数概率内积的方法从弱分类器池中选择弱分器构造强分类器,减少算法的计算复杂度。通过对不同复杂场景下视频序列的跟踪,实验结果表明,本文所提出的目标性权值学习的多示例目标跟踪算法优于其对比算法,表现出较好的跟踪精度和鲁棒性能。     

基于小波变换的多方位角SAR图像融合方法

针对目标散射特性空变效应以及多方位角图像信息冗余的问题,提出了一种基于小波变换和边缘检测的多方位角SAR图像融合方法。首先,将图像进行小波变换,完成低频信息和高频信息的分离,实现图像的多分辨表征及序贯图像多方位角信息的融合;然后,利用改进的Robinson算子增强图像的轮廓特征;最后,融合实验和定量评估结果证明了本文所提融合方法的有效性。