星敏感器光谱探测能力用地面模拟测试系统设计

为实现对星敏感器光谱探测能力的测试和标定, 研制了一套可模拟恒星光谱的地面标定系统, 要求其光谱模拟精度优于10%. 采用光谱分布可控、光强可调的模拟照明系统作为地面标定系统的核心器件来模拟恒星光谱变化, 设计高成像质量准直光学系统使模拟星图成平行光出射, 在光学系统出瞳处产生星图, 完成具有恒星光谱信息的高精度星图模拟. 进而利用Lighttools建立标定系统的光谱仿真模型, 仿真结果表明恒星光谱模拟精度优于10%.      

Investigation of GPS-TEC measurements using ANN method indicating seismo-ionospheric anomalies around the time of the Chile (Mw = 8.2) earthquake of 01 April 2014

In 94 km NW of Iquique in Chile (19.610°S, 70.776°W) a powerful earthquake of M_w = 8.2 took place at 23:46:47 UTC (20:46:47 LT) on April 01, 2014. Using GPS-TEC (Total Electron Content) measurements, potential unusual variations around the time and location of the Chile earthquake have been detected based on the median and Artificial Neural Network (ANN) methods. The indices D_st, K_p, A_p and F10.7 were used to distinguish pre-earthquake anomalies from the other anomalies related to the solar-geomagnetic activities. Using the median method, striking anomalies in time series of TEC data are observed 4 days before the earthquake at 14:00 and 16:00 UTC. The ANN method detected a number of anomalies, 4 (02:00 and 16:00 UTC) and 13 (24:00 UTC) days preceding the earthquake. The results indicate that the ANN method due to its capability of non linear learning is quite promising and deserves serious attention as a robust predictor tool for seismo-ionospheric anomalies detection.     

载人航天器AIT中心微生物分布特征分析

为更好地控制载人航天器中的微生物水平,指导未来航天器研制中微生物控制设计,文章采用撞击法对3个载人航天器AIT中心的空气菌落数量和菌种分布特征进行了分析。厂房菌落数比较结果显示:北京AIT中心的细菌水平显著高于其他地区AIT （P<0.05）,天津AIT中心的真菌水平显著高于其他地区AIT （P<0.05）,酒泉AIT中心的总菌数在3个地区中最少（P<0.05）。厂房菌种类别比较结果显示:北京AIT中心的优势细菌为微球菌属、葡萄球菌属等,优势真菌为白假丝酵母菌;天津AIT中心的优势细菌为芽胞杆菌属,优势真菌为曲霉属和青霉属等;酒泉AIT中心的优势细菌为芽胞杆菌属、葡萄球菌属等,优势真菌为曲霉属和球毛壳霉等。本研究表明:各AIT中心的空气微生物分布具有明显的地区差异,这不仅与不同AIT中心所在地的气候特征和厂房设计有关,还受到人员管理因素的影响。文章最后为我国空间站AIT中心的微生物控制设计提出了一些建议。     

基于图像的经纬仪测量目标快速瞄准技术

电子经纬仪是一种高精度的测角仪器,由多台高精度电子经纬仪构成的测量系统可以实现三维坐标测量,用于对大型工业产品的几何检测。但经纬仪在测量过程中仍然需要人工瞄准目标,存在速度慢、效率低、人为因素影响大等不足。实现经纬仪自动照准目标功能将是一个新的发展方向。提出一种基于图像的自动瞄准技术,通过在经纬仪上安装一台相机获取待测目标点的图像,利用图形目标识别技术获取目标点图像坐标,依据相机与经纬仪的空间关系可以获得各目标点相对于经纬仪的初始角度,从而实现目标点的快速概略定位,理论推导及实验证明本方法能够准确有效的获得目标点的概略位置。     

基于视频数据的机场跑道外来物检测

提出了一种基于视频数据的机场跑道外来物(FOD,Foreign Object Debris)检测算法,该算法包括几何校正、背景差分、杂波抑制和伪装消除等4个步骤.其中,几何校正排除了摄像头轻微抖动造成的图像差异;背景差分利用每个像素对应的颜色向量信息,建立背景模型并进行定时更新;杂波抑制和伪装消除利用差分图像和原始图像信息,建立马尔科夫随机场和概率统计模型,在降低虚警的同时提高了检测率.将本算法应用于两组不同光照条件下获取的视频图像,检测不同形状和颜色的FOD目标;采用本算法对机场实测数据进行测试,验证了算法的有效性.     

基于多源卫星融合资料的中国近海海洋锋检测研究

海洋锋是海洋动力学中重要的研究对象.目前主要利用卫星遥感海面温度数据分析海洋锋.由于夏季中国近海海域海面温度趋同特性,无法利用海面温度数据分析海洋锋,而卫星遥感海色数据可以有效弥补海面温度检测海洋锋的不足,提高海洋锋检测的准确性.基于多源卫星融合数据,利用梯度检测算法对中国近海海域进行海洋锋研究,结合海面温度和蓝绿波段...     

基于区域热核不变量的SAR图像变化检测

快速精确地检测SAR图像的变化是SAR应用亟待解决的问题。针对这一问题,提出了基于区域热核不变量的SAR图像变化检测方法。该方法利用图上热核的特征,可以充分发挥图谱理论的优点,且计算简便、矩阵的扰动性小。通过模拟分析研究了热核的特征,并应用于实际SAR图像的变化检测。实验结果表明该方法可以快速精确地检测到变化区域,且其变化检测的精度要优于区域似然比检测方法。     

基于区域预测和视觉注意计算的快速目标检测

提出了一种结合区域预测与视觉注意模型化计算的快速目标检测方法.通过分析图像近似均匀的3个水平子区域的方向特征图之灰度比率,灰度特征图之信息熵和子区域位置,建立了目标区域预测的判定准则.同时,通过优选特征和优化特征图之权重,改进了视觉注意计算模型.对于一幅待检测图像,根据区域预测的判定准则,实现目标区域的快速预测,并利用改进的视觉注意计算模型对目标区域进行视觉注意计算,实现特定目标的快速精确定位.实验结果表明:针对户外场景中的行人目标,与通过整幅图像的视觉注意计算来实现目标检测的传统方法相比较,该检测方法可使检测时间缩短30%,同时还能使检测准确率提高9%.      

全球导航卫星系统多星故障排除新方法

在全球导航卫星系统中,多颗卫星同时发生故障的概率会随着观测卫星数的增加而增加,从而,在接收机自主完好性监测中需考虑多星故障的处理.针对故障检测比故障排除简单、且故障检测率比故障排除率高的特征,以故障检测为基础,提出了一种新的多星故障排除方法——随机搜索法.该方法采用二进制对观测卫星进行编码,通过随机初始化方式获得初始无故障星座,再通过逐步搜索未选卫星方式来得到最终的含有最多无故障卫星的星座,实现故障排除功能.仿真结果表明:大部分情形下,新方法能获得99%以上的故障排除率,既能进行单星故障排除,也能进行多星故障排除,能有效满足全球导航卫星系统关于自主完好性的要求.      

基于小波变换和核独立分量分析的遥感图像变化检测

为了进一步提高基于独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)的遥感图像变化检测精确度,并解决ICA分离的图像分量排序不确定问题,提出了基于小波变换和核独立分量分析(KernelIndependentComponentAnalysis,KICA)的遥感图像变化检测方法。首先通过小波变换对遥感图像进行分解,得到由图像的高频分量和低频分量组成的分块向量,然后利用核函数将分块向量映射到高维特征空间中,再在该空间中用ICA方法分离出互相独立的向量,最后根据分离出的向量中高频分量的差异自动分辨出变化分量。文章给出了遥感图像变化检测方法及近年提出的基于主分量分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)、基于ICA、基于KICA三种变化检测方法的试验结果,并进行了分析和定量比较。试验结果表明,文中方法能更好地分离出遥感图像的变化信息,具有更高的精确度,并实现了变化检测的智能化。