使用图像优化方法估计水体调制传递函数

针对水体属性的变化使图像复原困难的问题,提出了一种从退化的水下图像中估计自然水体调制传递函数的方法。该方法首先建立了自然水体的调制传递函数与其固有光学特性参数之间的关系,然后采用图像复原技术对图像进行复原,最后使用粒子群优化算法来优化调制传递函数的相关参数。仿真实验表明:该方法能有效对水下图像进行复原,且不需测量水体的光学参数就能估计出自然水体的调制传递函数。该方法用于水下激光成像系统的图像复原可取得明显效果。     

由序列图像获取点目标的三维运动参数和空间位置

利用图像获取目标的运动参数和空间位置在目标定位、跟踪和计算机视觉中具有重要的意义。本文在目标和成像系统都运动的情况下,给出了由单目序列图像获取点目标绝对运动参数和三维空间坐标的条件,提出了利用多帧单目序列图像和应用非线性递推滤波算法来估计点目标的运动参数和空间位置。实验仿真结果证明,本文提出的算法是有效的。     

图像配准及其在目标精确定位中的应用

随着卫星和无人机等空天侦察平台的发展和广泛应用,图像成为精确定位目标的一个重要信息源,而其中一个重要途径就是战术图像与参考卫星图像的配准.由于成像设备、时间和光照条件的差异,战术图像和卫星图像在亮度上存在很大的不同.为解决这些问题,提出了一种基于部分Hausdorff距离的图像配准算法.试验表明,该算法对于噪声、光照变化和局部场景变化具有较强的鲁棒性.     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

基于FMLNet的光学成像雨（雾）信息自主消除算法

航天发射和回收任务中,通过运载火箭以及无人机获取的光学图像易受雨雾的影响导致成像质量下降。为了同时满足雨纹消除和除雾应用需求,进一步提升雨（雾）图像信息恢复的质量,将特征提取、多尺度映射、局部极值以及非线性回归处理相结合,设计一种新的雨（雾）信息自主消除网络（FMLNet）,提出一种基于FMLNet的光学成像雨（雾）信息自主消除算法。使用Maxout单元层生成几乎所有与雨（雾）相关的特征,运用一种新的非线性激活函数（BReLU）以提高恢复无雨（雾）图像的质量,使其特征提取层和非线性回归层与经典CNN网络具有明显的不同。分别对雨（雾）图像数据集进行实验测试,结果表明,算法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似指数测度（SSIM）评价指标上均优于其他常用算法。通过各算法处理效果的视觉观察比对,该算法能够很好地进行图像雨纹消除和图像除雾,能将不同雨（雾）场景下的图像恢复至细节丰富的干净场景图,图像复原度更高、视觉效果更好,从而验证了算法的有效性。     

基于SIFT算子和Kalman滤波器的航拍图像电子稳像算法

针对航拍图像载台随机运动严重,图像分辨率低、目标特征少的特点以及航拍图像电子稳像技术快速、准确的要求,提出基于SIFT算子和Kalman滤波器的航拍图像电子稳像算法。该算法的特点是:由于利用SIFT作为估计图像间运动矢量特征,因此运算速度快;对Kalman滤波状态方程改进,可准确估计有意运动参数;将图像镶嵌技术用于稳定后图像"无定义区"的重建,从而形成快速准确的航拍电子稳像图像。航拍图像实验表明,该算法运算准确性高、稳定性好、速度快。     

基于图像对比度最优的频率步进ISAR成像方法

在频率步进高分辨ISAR成像中,目标的径向运动会带来距离多普勒耦合,从而对ISAR图像有较大的影响。提出了一种基于图像对比度最优的运动参数估计方法。该法分析了径向速度和径向加速度对多普勒像对比度函数的影响。通过构造相位补偿因子,在多普勒像中基于多普勒像对比度最优估计径向加速度。在径向加速度补偿后,在距离像中基于距离像对比度最优估计径向速度。进行运动补偿,利用RD算法实现了目标的高分辨ISAR成像。该方法具有运动参数估计精度高和计算量小的优点。仿真结果验证了方法的有效性。     

一种新的星载高分辨宽测绘带SAR运动目标

本文针对星载多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达系统,提出了一种地面运动目标检测和参数估计方法,该方法首先利用空时自适应处理进行杂波抑制,然后采用传统SAR成像处理得到模糊的运动目标图像,接着利用恒虚警检测技术检测出所有运动目标,包括真实目标和由于多普勒模糊引起的虚假目标,再根据模糊图像的空间位置关系从所有成像目标中检测出运动目标的真实成像位置,最后根据运动目标的斜距历程得到因运动目标速度引起的图像位置偏移,由此估计得到运动目标速度。该方法具有运算量小、检测精度高等优点,星载仿真数据验证了本文方法有效性。     

一种新的星载高分辨宽测绘带SAR运动目标检测与参数估计方法

针对星载多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达系统,提出了一种地面运动目标检测和参数估计方法,该方法利用空时自适应处理进行杂波抑制,采用传统SAR成像处理得到模糊的运动目标图像,接着利用恒虚警检测技术检测出所有运动目标,包括真实目标和由于多普勒模糊引起的虚假目标,再根据模糊图像的空间位置关系,从所有成像目标中检测出运动目标的真实成像位置,根据运动目标的斜距历程得到因运动目标速度引起的图像位置偏移,由此估计得到运动目标速度。该方法具有运算量小、检测精度高等优点,星载仿真数据验证了本文方法有效性。     

基于改进引导滤波算法的水下图像复原

针对水下图像对比度低,细节模糊,存在颜色偏差的问题,提出一种基于改进引导滤波的水下图像复原算法。将红通道进行反转得到新的水下模型,利用红色暗通道图估计背景光;通过饱和度估计粗透射率图,利用改进的引导滤波算法对透射率图进行细化;对恢复后的图像进行图像增强处理。使用该算法与几种水下图像处理算法对多种水下环境中的图像进行处理,比较视觉效果和UCIQE等评价指标。实验结果表明,算法可以有效复原出清晰图像,校正颜色失真,提高对比度,增强细节,且对人工光源区域也同样适用。     

多旋翼无人机模型预测抗扰避障制导

多旋翼无人机的自主避障是完成复杂任务的基础,避障的效果直接影响无人机执行任务的效能。针对存在外部扰动的无人机避障问题,提出了一种基于模型预测的抗扰避障制导律设计方法。通过设计干扰观测器对系统动态中的外部干扰进行了估计,并基于李雅普诺夫函数方法设计辅助制导律用于建立稳定性约束条件。结合前两者与模型预测控制,在模型预测控制优化求解中考虑无人机与障碍物的关系,根据所设计的制导律求解水平线速度与偏航角速度指令实现无人机的避障。对所提出的避障制导律进行数值〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLQX.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 仿真和实物飞行验证,结果表明了所提方法的有效性。     

城市环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在城市环境中对辐射源目标的定位问题,提出了一种基于环境预测法的单无人机测向定位航迹优化算法。使用交互多模型-扩展卡尔曼滤波进行视距和非视距信号混合环境下的目标估计。结合估计的目标位置和城市地理信息模型,基于视线追踪法求解信号遮挡区域和多径信号干扰区域。在滚动时域控制算法框架下生成无人机预测轨迹,以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,考虑建筑物障碍以及其对信号的遮挡和反射效应对无人机测向定位航迹的影响,控制无人机选择最优航向飞行。仿真结果表明,该方法能够使无人机在存在障碍、信号遮挡和多径干扰的环境下实现对目标的高精度测向定位,为解决城市环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。     

多特征的UAV快速目标识别算法仿真

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。     

某型无人机着陆过程中地面滑行段的建模与仿真

无人机在着陆过程中地面滑跑阶段的运动特性与空中飞行时不同,建立无人机在这一阶段的数学模型,对进一步深入研究实现无人机安全着陆具有重要意义。本文以某型无人机为背景,对无人机进行详细的受力分析,研究并建立了地面滑行阶段的非线性数学模型。并在Matlab/Simulink平台上对其进行仿真,通过仿真结果与实际飞行状态数据的对比,表明模型可用。     

联合侦察图像对岸上目标定位方法

随着卫星和无人机技术日趋成熟,使用卫星和无人机搭载成像设备执行战场侦察任务,及时获取敌方阵地图像信息,已成为各军事强国的重要侦察手段。以大口径舰炮远程对岸目标精确打击为背景,对无人机侦察图像的几何校正、卫星图片的地理坐标提取等技术进行分析,推导了相关的数学模型。通过相关的图像处理技术,结合联合侦察图像对岸上目标定位的主要误差源分析,提供了一种有效的联合侦察图像目标定位方法,并通过仿真数据显示了图像预处理技术在目标定位过程中对提高定位精度的作用。     

一种基于单幅跑道图像的无人机降落位姿测量新方法

提出了一种在无人机降落并接近跑道的过程中,在已知跑道宽度的前提下,基于单幅跑道图像测量其位姿参数的新方法.通过分析跑道消影点与无人机位姿的关系,得到消影点的图像坐标与姿态角的关系.依据摄像机共线方程,推导出了无人机位姿与跑道的世界坐标方程系数及像直线方程系数的关系.通过合理假设,对位姿参数进行了简化,求解出无人机降落过程中的位姿状态.仿真实验结果证明,方法易于实现,可满足无人机自主降落导航的应用需求.     

Maneuvering target tracking of UAV based on MN-DDPG and transfer learning

Tracking maneuvering target in real time autonomously and accurately in an uncertain environment is one of the challenging missions for unmanned aerial vehicles(UAVs).In this paper,aiming to address the control problem of maneuvering target tracking and obstacle avoidance,an online path planning approach for UAV is developed based on deep reinforcement learning.Through end-to-end learning powered by neural networks,the proposed approach can achieve the perception of the environment and continuous motion output control.This proposed approach includes:(1)A deep deterministic policy gradient(DDPG)-based control framework to provide learning and autonomous decision-making capa-bility for UAVs;(2)An improved method named MN-DDPG for introducing a type of mixed noises to assist UAV with exploring stochastic strategies for online optimal planning;and(3)An algorithm of task-decomposition and pre-training for efficient transfer learning to improve the generalization capability of UAV's control model built based on MN-DDPG.The experimental simulation results have verified that the proposed approach can achieve good self-adaptive adjustment of UAV's flight attitude in the tasks of maneuvering target tracking with a significant improvement in generalization capability and training efficiency of UAV tracking controller in uncertain environments.     

基于态势预测的无人机防相撞控制方法

针对无人机自主飞行过程中,受空中非协作移动目标威胁较大,且空中移动威胁存在高机动性的特点,提出一种预测移动威胁情况下的无人机防撞控制方法,该方法采用交互多模(IMM)算法预测移动威胁的运动状态,同时利用滚动时域控制(RHC)思想建立无人机运动控制模型,构造有约束目标函数,运用微分进化算法(DE)求解目标函数,获取最优控制量,输入控制模型,完成防撞机动控制。仿真结果表明,该方法可以有效解决空中多架航空器同时入侵的防撞问题。     

SEAD场景异构无人机配置与任务规划联合优化方法

对敌防空压制(suppression of enemy air defenses, SEAD)场景是多无人机协同的典型应用,针对该场景特点,在任务规划问题基础上将各类型无人机数量也作为决策变量,充分表征目标、任务和无人机的多种约束,建立异构无人机编队路径问题模型。设计了双层联合优化方法求解该模型：上层设计了任务衔接参数指标,精确评估各类型无人机需求,指导无人机配置调整;下层设计了改进遗传算法,高效处理多类型约束并能结合无人机数量变化对任务方案进行精细调整;双层相互协调获得满足需求的无人机配置和执行方案。仿真结果表明,该方法可以在避免遍历无人机配置组合的前提下获得合理的无人机配置方案和高效可行的执行方案。     

基于威胁联网环境的一种无人机航迹重规划方法

威胁联网环境中,无人机需要对运动威胁进行规避以安全到达终点。通过建立无人机和威胁的运动模型,并对每一时刻无人机和运动威胁的相对位置进行实时分析;提出了一种基于可飞性分析的航迹重规划方法;最后对该方法进行仿真实验。仿真结果表明,该方法增强了无人机对运动威胁的规避能力。